XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAssistants
将社会机器人用作学校的助教
在社会机器人中摘要，AI已被无缝集成，以使它们能够编程以执行从基本运动和互动到更复杂的功能，例如协助教育的更为复杂的功能。这项全面的评论深入研究了社会机器人在初级和中等教育中的多方面使用，以解决趋势，理论基础，应用领域和道德考虑之类的关键方面。在四个主要研究问题的指导下，该研究揭示了显着的趋势，NAO机器人在教育环境中突出出现，尤其是在小学时代的儿童中。探索的应用领域包括语言学习，计算思维，社交和情感发展，创造力支持，乐器实践和图书馆活动，展示社交机器人作为助教，同伴和同伴的各种角色。但是，道德问题和数据隐私问题表现出来，构成透明度问题，对机器人的依赖，人类互动减少和潜在的工作流离失所等风险。这项研究强调了进行广泛的纵向研究和合作努力的必要性，以负责任地将社会机器人纳入教育，并强调教育工作者，决策者，开发人员和隐私专家之间合作的必要性，以确立明确的指导方针，优先考虑学生的福祉。estarevisión积分profundiza en el usomultifacéticode los robots socials en lagudeciónprimaria y secundaria，abordando expackos clave como倾向，基础teóricos，dominiosteóricos，dominios demoios de aplicaciocion yaplicacióny teackicionesétticticticasticticas。关键字：社交机器人，教育，学校，学生机器人互动摘要中的社会机器人，AI已完美整合，以允许他们编程以执行从基本运动和互动到更复杂的功能，例如在教育方面的帮助。 div>在四个主要研究问题的指导下，该研究揭示了显着的趋势，其中NAO机器人在教育环境中，尤其是在小学时代的儿童中出现了突出显示。 div>探索的应用领域包括语言学习，计算思维，社交和情感发展，对创造力的支持，乐器和图书馆活动的实践，显示了社交机器人（例如助教，成对和同伴）执行的各种功能。 div>但是，出现道德问题和数据隐私问题，这会引起透明度问题，机器人依赖性，人类互动减少和可能的位移等风险
探索儿童接触语音助手及其...
抽象的数字语音助手（DVA）已成为当今家庭和童年环境中普遍存在的技术。受（Bernstein and Crowley，J Learn Sci 17：225–247，2008）的启发（n = 60，4-7岁，年龄4-7岁），讲述了儿童的本体学概念如何系统地概念化生活和技术的技术概念化与现实世界的现实研究相关，目前的研究探索了与儿童相关的儿童，以探索与儿童相关的儿童，年龄在n = 143岁之间，年龄为7-111111-11岁。我们分析了在“亚马逊机械土耳其人”（MTURK）上招募的143个父子二元组的相关调查数据。儿童的生活和技术的本体论概念化模式是通过要求九种原型有机生活和技术实体（例如，人类，猫，智能手机，DVAS）概念化其生物学，智能和心理学的概念。然后，其本体论概念化模式与其DVA暴露和其他控制变量有关（例如，儿童的技术亲和力，人口统计学/个人特征）。与生物学和心理学相比，智力是儿童区分有机生活和技术实体的一个差异化因素。这种差异模式对技术亲和力变得更加明显。有一些证据表明，较高的DVA暴露儿童在心理学的基础上更严格地在有机生活和技术实体之间进行区分。据我们所知，这是探索儿童对DVA的现实世界的第一项研究，以及它与他们对生活和技术的概念理解如何相关的研究。的发现表明，尽管技术的心理概念化可能会变得更加明显，但从儿童的角度来看，生活和技术之间的本体论边界范围很明显。
新店员？揭开消费者态度的面纱……
2.1.1 情感 ________________________________________________________________________________________________ 12 2.1.2 行为 ________________________________________________________________________________________________ 13 2.1.3 认知 _______________________________________________________________________________________________________________ 14
用于医疗数据分析的模糊感知人工智能助手
摘要 用于临床决策的人工智能 (AI) 助手在医学领域的前景越来越广阔。然而，医疗评估可能会引起争议，导致专家意见不一。这就提出了一个问题：应如何设计 AI 助手来处理模糊病例的分类。我们的研究比较了两种 AI 助手，它们为医疗时间序列数据提供分类标签以及定量不确定性估计：传统助手与模糊感知助手。我们根据现实世界的专家讨论模拟了模糊感知 AI，以突出显示可能导致专家意见分歧的案例，并提出相互冲突的分类选择的论据。我们的结果表明，模糊感知 AI 可以通过显著增加审查的有争议案例的比例来改变专家的工作流程。我们还发现，AI 提供的论据（随机从指南中选择或由专家选择）的相关性影响专家修改 AI 建议标签的准确性。我们的工作为有争议的临床评估的人工智能设计提供了新颖的视角。
进入人工智能数字助理的下一阶段
摘要 数字助理是得益于数据驱动创新的一项最新进步。虽然数字助理已成为用户对话中不可或缺的一部分，但尚无理论将用户对这种人工智能技术的感知联系起来。这项研究的目的是调查技术态度和人工智能属性在通过数字助理提高购买意愿方面的作用。在确定了三个主要的人工智能因素，即感知拟人化、感知智能和感知生命力之后，提出了一个概念模型。为了测试该模型，该研究采用了 440 个样本的结构方程模型。结果表明，感知拟人化在通过数字助理建立积极态度和购买意愿方面起着最重要的作用。虽然这项研究是使用与技术相关的变量建立的，但这些假设是基于各种心理学相关理论提出的，例如恐怖谷理论、心智理论、发展心理学和认知心理学理论。这项研究的理论贡献在这些理论的范围内进行了讨论。除了理论贡献之外，这项研究还为开发人员和营销人员的利益提供了富有启发性的实际意义。
允许医疗助理接种疫苗的法案。
该法案允许医疗助理在特定条件下在医院以外的任何环境中接种疫苗。他们只有在 (1) 满足某些认证、教育和培训要求，并且 (2) 在有执照的医生、医生助理 (PA) 或高级执业注册护士 (APRN) 的监督、控制和责任下行事的情况下，才可以这样做。该法案规定，它不授权雇主在未经医生、PA 或 APRN 同意的情况下要求医生、PA 或 APRN 监督接种疫苗的医疗助理。