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酒店业的语音助理：使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中，颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望，并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈，采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法，全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明，酒店和客人两方终端用户的需求，探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明，VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段，但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术，而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献，并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务，并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益，以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案，以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理，同时为旅行者的体验增加价值。
酒店业的语音助理：使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中，颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望，并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈，采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法，全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明，酒店和客人两方终端用户的需求，探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明，VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段，但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术，而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献，并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务，并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益，以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案，以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理，同时为旅行者的体验增加价值。
ARticulate：利用增强现实技术在陌生的智能空间中与智能助手进行一次性交互
智能空间技术已进入主流家居市场。目前，大多数用户都与他们（或熟人）设置并熟悉的智能家居进行交互。然而，随着这些技术传播到商业或公共环境，用户将需要频繁与不熟悉的智能空间进行交互，他们不知道这些空间有哪些可用功能，而且系统维护人员也不会在场提供帮助。用户需要快速独立地 1) 发现什么是可能的，什么是不可能的，以及 2) 利用可用的功能。在解决这一可发现性问题之前，智能空间系统的广泛采用是不可能的。我们设计并评估了 ARticulate，这是一个界面，它允许用户与智能助手成功进行智能空间交互，同时学习有关陌生空间中整个设备集的可转移信息。我们使用类似 Snapchat 的上下文照片消息的方法，通过两项技术（增强现实和自动完成）增强，允许用户确定可用的功能，并在他们从未见过的智能空间中一次性实现他们的目标，这是现有界面所不支持的。轻松操作不熟悉的智能空间的能力提高了现有系统的可用性，并消除了实现普适计算愿景的重大障碍。
动机、社会情感和对人工智能虚拟助手的接受度——基于信任的中介效应
用户对人工智能虚拟助手的情感呈现复杂性主要表现在用户动机和社交情感上，但目前研究缺乏从情感到接受的有效转化路径。本文创新性地从信任视角切入，建立人工智能虚拟助手接受模型，基于240份问卷的调查数据进行实证研究，并采用多层回归分析和引导法对数据进行分析。研究结果发现，功能性和社交情感对信任有显著影响，其中感知人性对信任呈现倒U型关系，信任在功能性和社交情感与接受之间的关系中起中介作用。研究结果解释了用户对人工智能虚拟助手的情感复杂性，并从信任视角延伸了技术接受的转化路径，对人工智能应用的开发和设计具有启示作用。
医师助理作为授权处方者
授权处方药，由立法，其监管学院，新斯科舍省健康和实践设置（如果适用）开出药物和治疗的医疗保健专业人员。订购药物的权力与任何特定的健康专业无关，并且在该医疗保健专业中也可能有所不同，具体取决于特定的能力和技能。
DCA 豁免 DCA-21-138 命令，豁免对医务助理接种 COVID-19 疫苗的限制
接种 COVID-19 疫苗 2020 年 3 月 4 日，鉴于 COVID-19 的影响，州长宣布加州进入紧急状态，以提供更多资源、正式确定多个州机构和部门已在进行的紧急行动，并帮助州做好准备，应对因 COVID-19 蔓延而需要医疗护理和住院治疗的人数不断增加的情况。根据州长第 N-39-20 号行政命令，在紧急状态期间，加州消费者事务部主任可放弃任何专业执照要求，并修改《商业和职业法典》第 2 部分中的执业范围及任何附带法规。因此，对于根据《加州法规》第 16 篇第 1366.1 节接受过注射药物培训的医务助理，主任豁免《商业和职业法》第 2069 节的规定，该规定禁止此类人员在未经医生和外科医生、医生助理、执业护士或注册助产士的具体授权和监督的情况下，向 16 岁或以上的人注射经联邦食品药品管理局 (FDA) 批准或授权的 COVID-19 疫苗，并在发生严重过敏反应的情况下注射肾上腺素或苯海拉明。豁免须遵守以下条件：
定量森林生态研究生研究助理（博士学位和/或MSC级别）
定量森林生态学的助理教授 Jingjing Liang已共同创立了全球森林生物多样性计划（GFBI），并开发了第一个全球全球森林库存数据库GFBI，拥有超过130万个样本图。 作为FACAI实验室的联合主席，Liang博士一直在研究机器学习和大数据，以研究生物多样性和生态系统过程，生态和社会经济保护的基本问题的基本问题。 强烈倡导全球森林研究中的开放数据，Liang为科学界提供了数据和数据产品，以及有关世界森林资源及其保护的高影响力研究。Jingjing Liang已共同创立了全球森林生物多样性计划（GFBI），并开发了第一个全球全球森林库存数据库GFBI，拥有超过130万个样本图。作为FACAI实验室的联合主席，Liang博士一直在研究机器学习和大数据，以研究生物多样性和生态系统过程，生态和社会经济保护的基本问题的基本问题。强烈倡导全球森林研究中的开放数据，Liang为科学界提供了数据和数据产品，以及有关世界森林资源及其保护的高影响力研究。
人工智能共同创作游戏设计助手的原则
CCGDA 的使用是一个相对较新的概念，已经在实时战略关卡设计（Liapis、Yannakakis 和 Togelius 2013）（图 1）、超级马里奥世界（Guzdial 等人 2017）和众包谜题（Charity、Khalifa 和 Togelius 2020）中进行了初步实验。虽然这些早期原型系统证明了 AI 游戏设计工具的可行性，但对此类系统设计的原则和惯例的研究很少。我们的研究将调查在设计有效的 CCGDA 时应考虑的不同 AI 技术、游戏启发式方法和交互策略。我们的研究将使用数字纸牌游戏（例如炉石传说）作为研究平台，因为其中一些因素使它们在 AI 研究中很受欢迎（Hoover 等人 2020），包括：
引用本文：Jihyun Kim、Kelly Merrill Jr.、Kun Xu 和 Deanna D. Sellnow (2020)：我的老师是机器：了解学生对在线教育中 AI 助教的看法，国际人机交互杂志，DOI：10.1080/10447318.2020.1801227
摘要 在线教育需求的增加导致了新技术、机器教师或人工智能 (AI) 教学助理的产生。事实上，AI 教学助理已经在美国少数课程中实施。然而，人们对学生如何看待 AI 教学助理知之甚少。因此，本研究通过在线调查调查了学生对高等教育中 AI 教学助理的看法。主要研究结果表明，感知 AI 教学助理的有用性和感知与 AI 教学助理沟通的难易程度是理解最终采用 AI 教学助理教育的关键。这些发现为 AI 教学助理的采用提供了支持。根据本研究的结果，需要进行更多研究以更好地了解与 AI 教学助理的学习体验相关的细微差别。