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人工智能代理的演变和影响入门 - 出版物
代理（一种通过传感器感知环境并通过效应器对其采取行动的实体）的概念自任务自动化开始以来一直在不断发展。3 随着大型语言模型（LLM - 处理自然语言的 AI 模型）和大型多模态模型（LMM - 处理自然语言、图像、视频和/或音频的 AI 模型）的最新进展，AI 代理的概念正在进入快速发展和实验的新阶段。目前，这一阶段出现了一系列新用例，从编码助手到工作流自动化、个人助理以及更多应用领域。
医疗助理培训课程的课程
诸如行为科学之类的主题，包括沟通技巧，医学伦理社区健康问题管理已得到本文档所需的重点。尽管课程不是结果的唯一决定因素，但它非常重要，因为它指导教师准备他们的教学，但告诉学生去哪里，做什么以及他们要发展的知识，技能和态度。在医疗助理培训和教育中测量课程的最终标准是医疗助理提供的社区保健服务的标准和质量，具有预防，促进和第一线治疗管理的所需能力。
匹兹堡，Pera-R-24-11-W
6.被认为适合集体谈判目的的单位是雇主的一个分支，包括匹兹堡大学在联邦所有校区雇用的所有全职和常规兼职专业雇员，这些雇员都是担任教学助理、教学研究员、研究生助理和研究生研究员的学术任命的研究生，但不包括：所有其他雇员，包括奖学金和实习生、大学教职员工（包括医学院教职员工）、白领员工、蓝领员工、管理层员工、主管（包括一级主管）、临时员工、机密员工和本法案定义的保安。
人工智能改变医疗保健 - 博帕尔
远程医疗和远程监控：人工智能驱动的远程医疗平台可以为偏远地区或医疗资源匮乏的人群提供便捷的医疗服务。人工智能还可以促进对慢性病的远程监控，从而实现及时干预并减少住院人数。药物个性化：借助人工智能预测个体对药物反应的能力，可以定制药物治疗方案以最大程度地提高疗效，同时最大限度地减少不良反应。虚拟健康助手：人工智能驱动的虚拟健康助手可以为患者提供个性化的健康信息、药物提醒和生活方式建议，使个人能够掌控自己的健康。
CS 619：高级操作系统和网络
完成此课程的作业时，目的是您学习班级中的主题，并且需要练习以改进。您需要完成解决方案所需的所有资源都在课程中涵盖，并且分配脚手架以帮助您建立理解。当您使用在线解决方案，AI助手或其他人为您完成工作时，您会损害自己，而不是真正学习材料。使用这些资源被认为是学术不诚实和窃。在本课程中，禁止使用在线解决方案和AI助手（例如Chatgpt）。使用此类资源违反了学术道德政策，可能导致课程失败。
国防部授权拨款...
根据通知，小组委员会于上午 9:34 在拉塞尔参议院办公大楼 SR-325 室开会，参议员 John Cornyn（小组委员会主席）主持会议。出席的委员会成员：参议员 Cornyn、Reed、E. Benjamin Nelson 和 Clinton。出席的委员会工作人员：提名和听证会书记员 Leah C. Brewer。出席的多数党工作人员：专业工作人员 Elaine A. McCusker；专业工作人员 Paula J. Philbin；专业工作人员 Lynn F. Rusten。出席的少数党工作人员：研究助理 Gabriella Eisen；专业工作人员 Richard W. Fieldhouse；专业工作人员 Arun A. Seraphin。出席的工作人员助理：Andrew W. Florell、Nicholas W. West 和 Pendred K. Wilson。出席的委员会成员助理：参议员 Warner 的助理 James B. Kadtke；拉塞尔·J·托马森 (Russell J. Thomasson)，参议员科宁的助理；伊丽莎白·金 (Elizabeth King)，参议员里德的助理；威廉·K·苏蒂 (William K. Sutey) 和埃里克·皮尔斯 (Eric Pierce)，参议员比尔·尼尔森的助理。
AI助理选择中的权衡：消费者是否优先考虑透明度和可持续性，而不是AI助理绩效？
摘要作为人工智能（AI）更加融入社会，对AI技术发展的AI技术发展的环境影响引起了人们对意想不到的偏见的关注。AI助手（例如Siri和Alexa）虽然有帮助，但可以掩盖决策，并有助于增加能源使用和二氧化碳排放。本研究探讨了在选择AI助手进行联合设计时，消费者是否优先考虑透明度和环境可持续性而不是绩效。日本参与者提供了不同的AI助理专题，其性能质量，透明度，成本和环境效率各不相同。结果表明，在选择AI助手时，日本参与者优先考虑透明度而不是绩效，但他们优先考虑绩效而不是环境可持续性。此外，与具有当前取向的参与者相比，以未来为导向的参与者对可持续性更为重要，而具有控制透明度的内部基因座的参与者比具有外部控制基因座位的参与者更重要。这项研究的发现增强了我们对消费者如何选择AI选项的理解，并为创建有效工作的AI系统和通信策略提供了宝贵的指导。
CS 690 软件工程
课程学术道德和剽窃政策 完成本课程的作业是为了学习如何编程，并且需要练习才能提高。课程涵盖了完成解决方案所需的所有资源，并且作业会帮助您建立理解。当您使用在线解决方案、AI 助手或其他人为您完成工作时，您是在损害自己的利益，而不是真正学习材料。使用这些资源被视为学术不诚实和剽窃。对于本课程，禁止使用在线解决方案和 ChatGPT 等 AI 助手。使用此类资源违反课程学术道德政策，可能会导致课程不及格。
建议引用：Hornung, Olivia；Smolnik, Stefan (2021)：人工智能入侵职场：对组织使用个人虚拟助理的负面情绪，电子市场，ISSN 1422-8890，Springer，柏林，海德堡，第 32 卷，Iss。1，第 123-138 页，https://doi.org/10.1007/s12525-021-00493-0
摘要 基于人工智能的个人虚拟助理 (PVA) 经常用于私人环境，但尚未进入工作场所。无论其对组织的潜在价值如何，在工作场所持续实施 PVA 都可能遭到员工的抵制。要了解这种抵制的动机，有必要研究人类行为的主要动机，即情绪。本文揭示了与组织 PVA 使用相关的情绪，主要关注威胁情绪。为了实现我们的目标，我们进行了一项深入的定性研究，在焦点小组讨论和个人访谈中收集了 45 名员工的数据。我们根据 Beaudry 和 Pinsonneault (2010) 设计的情绪分类框架对情绪进行了识别和分类。我们的结果表明，损失情绪（例如不满和沮丧）以及威慑情绪（例如恐惧和担忧）构成了组织 PVA 使用界限的宝贵基石。