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和解方法范式：采用大型语言模型作为新手定性研究助理人才管理研究div
定性数据收集和分析方法，例如采用访谈和焦点小组的方法，为客户态度，情感和行为提供了丰富的见解。但是，手动定性数据需要大量的时间和精力来确定相关主题和主题见解。这项研究提出了一种新的方法来解决这一挑战，通过利用基于Aug的Generative Auged Generation（RAG）大型语言模型（LLMS）来分析访谈成绩单。这项工作的新颖性在于制定研究探究作为新手研究助理的LLM增强的研究。本研究探讨了LLM的心理模型，以作为人才管理领域研究人员的新手定性研究助理。扩展了一种基于抹布的LLM方法，以启用半结构化访谈数据的主题建模，展示了这些模型在信息检索和搜索中的传统用途之外的多功能性。我们的发现表明，与手动生成的主题相比，LLM-EAGMAIN-augment的破布方法可以成功提取感兴趣的主题，并具有明显的覆盖范围。这确立了使用LLM作为新手定性研究助理的生存能力。此外，该研究建议研究人员利用这种模型在传统定性研究中使用的质量标准，以确保其方法的严格性和可信度。最后，本文为寻求调和LLM与既定的定性研究范式调和使用LLM的行业从业人员提出了关键建议，为在人才管理研究中分析定性数据集的分析时，为有效整合了这些功能强大的新手工具提供了路线图。
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密歇根州技术大学的研究生职位可在密歇根州技术大学生物科学系的Goetsch实验室中获得分子遗传学和基因组学，以尽快开始。我们的工作着重于秀丽隐杆线虫模型系统中的基础研究，解决了发育生物学和癌症生物学中的基本问题。研究生将帮助协调支持Goetsch实验室的NSF职业赠款的教学和研究活动，标题为“启动治疗方法，以剖析梦想综合体如何保护细胞身份。”资格：学士学位微生物学，生物科学，生物化学，计算生物学或密切相关的领域程度，具有强烈的研究证据。对细菌分离和分子克隆等技术的经验和兴趣是高度期望的。对生物信息学和遗传技术的其他经验和兴趣也很感兴趣。有必要在BL2210遗传学实验室实施基于课程的本科研究经验（治疗）的兴趣。在多样化的研究小组中独立和尊重地工作的能力以及对实验室中的本科研究人员的兴趣也是必要的。最后，理想的候选人将有效地沟通，按照可靠且可预测的时间表，井井有条，尊重他人，并有兴趣积极追求指导的职业和个人发展计划。治疗活动将对该职位的研究项目产生直接影响。申请方法：首选的开始日期是2025年春季。关键期望：该职位需要在实施基于课程的本科研究经验（治疗）的实施中为BL2210遗传学实验室的教学做出贡献。学生将在其研究方法中成为跨学科，包括学习秀丽隐杆线虫遗传技术和饲养，微生物学隔离和表征，分子克隆以及设计广泛的进化生物学生物学生物信息学项目和课程。每项活动将包括与班级或实验室中的本科研究人员团队合作。最后，如果符合条件，则希望学生申请NSF研究生研究奖学金计划和/或NIH F31奖学金。候选人有望参加生物科学研究生课程（http://www.mtu.edu/biological/graduate/graduate/bio-sci/）。如果候选人在该日期之前可用，则可以提供初步职位，以便候选人可以在接受后立即开始。该职位将保持开放，直到填补为止，但将优先考虑到2024年10月15日收到的申请。有兴趣的候选人被鼓励与Paul Goetsch博士（pdgoetsc@mtu.edu）联系主题“ MTU CURE PHD申请”，以及（1）一页求职信，描述您的经验，利息和可用性，并介绍您的职位资格，并解决该职位资格；Goetsch实验室致力于创造一个多样化而引人入胜的环境；所有合格的申请人都将获得考虑，但是，只会与选择进行面试的候选人。
自动化客户支持：关于机器学习驱动聊天机器人和虚拟助手的功效的研究
摘要 - 本研究研究了机器学习驱动的聊天机器人和虚拟助手在自动化客户支持方面的功效。随着对企业提供快速，高效且可扩展的客户服务的需求日益增长，因此必须采用机器学习（ML）等高级技术。本研究探讨了如何利用这些技术来增强客户支持操作，并将其绩效与传统支持方法进行比较。这项研究的主要目标是评估ML驱动的聊天机器人和虚拟助手在客户支持角色中的表现，将这些高级技术与传统客户支持方法的疗效进行比较，并在与ML驱动的系统互动时评估客户满意度和响应效率，并确定使用机器学习中使用机器学习的收益和限制。本研究采用了混合方法研究设计，结合了定性和定量方法来收集全面数据。该方法包括通过调查和与客户的访谈收集数据，并支持员工，以收集有关用户体验和满意度水平的定性数据。还分析了来自客户支持交互的历史数据。实施了各种ML模型，包括自然语言处理（NLP）和深度学习算法，以实现为聊天机器人和虚拟助手。这些模型在广泛的客户查询和响应数据集中进行了培训。统计和分析技术，包括回归分析和假设检验，用于解释收集的数据。使用响应时间，准确性和用户满意度得分等指标评估了由ML驱动的聊天机器人和虚拟助手的性能。该研究的主要发现表明，ML驱动的聊天机器人和虚拟助手
发布日期：2024年6月26日UTIAS教学助理...
如果您无法访问上面的表格，请使用外部TA申请表申请，并在2024年7月19日（星期五）下午11:59之前向您的简历，成绩单（如果需要）和任何其他相关的文档发送给Taapplication@utia.utias.utoronto.ca。您的支持文档必须在一个PDF文件中。资格，职责和工作时间，所有申请人都预计包括本科成绩单。未收到其学士学位的申请人来自Uoft Engineering必须为其课程日历描述（英语）提供相关课程的课程日历描述。如果需要面试，将通过电子邮件与您联系。熟悉课程内容，讲座的进度和为各自课程的材料准备是必要的要求。需要教学助理来监督实验室会议和/或标记和成绩报告，任务和笔记本，并协助考试。根据预计的班级规模和标记/实验室要求，封闭列表中课程的总税费通常为20-80小时。AER210F，AER303F，AER372S，AER406S，AER407F，AER525F，ESC194F，ESC195S，ROB301F和ROB521需要在Main（St. George）校园内定期进行学生联系时间。秋季约会的薪水为51.93美元，研究生和本科生的冬季学期约会为52.97美元。利率与多伦多大学与加拿大公共雇员联盟之间的集体协议，当地3902单元1代表助教。通常在秋季学期开始时，将支付首次教学助理参加强制性培训课程。培训课程的详细信息将在适当的时候发布。请注意，应在集体协议中规定的费率与本文所述的利率不同，集体协议中所述的利率应占上风。多伦多大学强烈致力于其社区中的多样性。大学特别欢迎可见的少数群体成员，妇女，原住民，残疾人，性少数群体成员以及其他可能有助于进一步多样化思想多样化的申请。
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
个性化算法对AI增强虚拟购物助理中消费者参与和购买行为的影响
算法越来越多地用于以消费者为导向的决策，并了解客户对他们的反应至关重要。这项研究基于自决理论，旨在确定影响消费者决策的AI算法变量。这些可以通过提高客户忠诚度来改善消费者的乐趣，参与和增加收入。在线购物涉及通过五个阶段的过程通过Internet进行购买。人工智能通过提供量身定制的体验和见解来彻底改变客户参与。生成和对话性AI可以生成产品建议，而AI驱动的系统为企业和消费者提供了优势，提高销售额和客户满意度以及优化购物过程。该研究使用社会交流理论（集合）和服务为主导逻辑（SDL）来研究AI驱动的技术如何通过提供个性化建议和快速服务来使消费者受益。
针对具有 MTech/... 学位的博士申请人的研究所助教考试
A) 电子与通信工程 (EC)：点击此处查看课程大纲 B) 电气工程 (EE)：点击此处查看课程大纲 C) 机械工程 (ME)：点击此处查看课程大纲 D) 化学工程 (CH)：点击此处查看课程大纲 E) 物理 (PH)：点击此处查看课程大纲 F) 化学 (CY)：点击此处查看课程大纲 G) 生物医学工程 (BM)：点击此处查看课程大纲 H) 生物技术 (BT)：点击此处查看课程大纲 I) 生命科学 (XL)：点击此处查看课程大纲