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SAP 对话式 AI 的概念
• 技能 技能是一段具有明确目的的对话，您的机器人可以执行该对话来实现目标。您需要配置这些技能来构建机器人的范围。 • 训练数据集 训练数据集由许多句子组成，这些句子被组织成意图 [第 27 页]，代表用户对您的聊天机器人说的话。训练数据集用于训练机器人了解用户的需求并触发正确的对话、正确回复并进行顺畅的对话。
Minecraft中的机器学习：Minecraft中面向对象检测的概念证明
使用MineFlayer，神经网络的实现提供了很大的灵活性。硬编码的行为，例如机器人的收集，移动，构建和其他行为，可以改变为程序员的愿望。可以创建一个新的数据集，可以创建并用于训练新的网络以身份洞穴；煤炭，铁和钻石等矿石上的数据集可用于训练机器人进行采矿。可以使用州机器来切换神经网络和行为，以通过理想的自主权执行更复杂的任务。参考
对使用机器学习（ML）和物联网（IoT）
在当今世界上，在工业设施和大型结构等高风险环境中打击火灾是一个重大挑战。将消防员部署到此类地点不仅危险，而且危害他们的生命。为了解决此类关键问题，本评论论文提出了尖端技术，特别是机器学习（ML）和物联网（IoT）传感器，以开发自动射击的机器人。这种建议的方法旨在增强早期的火灾检测和消防能力，从而优先考虑在危险环境中的安全性。该系统涉及使用ML和IoT技术创建智能机器人。配备了一系列传感器，包括超声波，激光雷达，气体探测器和烟雾探测器，该机器人收集了与火灾事件有关的重要数据。具有相机和微控制器等功能，该机器人允许无缝遥控器。嵌入在系统中的ML功能使机器人能够检测火灾并传递相关信息以进行快速决策。通过依靠传感器数据，该机器人旨在优化控制措施，从而最大程度地减少消防员的风险。这种开创性的方法确保了增强的安全措施，并标志着在消防行动中朝着更安全，更有效的未来方面的重大步伐。通过ML的收敛，尤其是卷积神经网络和物联网，该解决方案在危险情况下提出了用于火灾管理的变革性范式，并承诺将有更安全，更有效的未来。本文对使用人工智能对消防安全挑战的火灾和烟雾探测功能，优势和创新贡献进行了详尽的审查。此外，我们确定了研究差距，并指出以前的文献主要集中于传统方法或完全自主的解决方案，而对混合方法的关注很少。响应这一差距，我们的评论专门探索并提出了整合传统和自动消防技术的混合解决方案。
生成式人工智能的机遇与挑战
• ChatGPT by OpenAI / Microsoft • Bard by Google • ERNIE bot ( 文心一言) by Baidu • Tongyi Qianwen ( 通义千问) by Alibaba • SenseChat ( 商量) by SenseTime • SparkDesk ( 讯飞星火) by iFLYTEK ( 科大讯飞 )
病理报告
使用Syn-OneTest®的指南是一种基于皮肤活检的测试，旨在识别位于皮肤组织中的特定病理标记，以帮助诊断神经系统疾病。合成元素的主要诊断特征是免疫荧光技术在皮肤神经中共同识别和可视化磷酸化的磷酸化的α-核蛋白，以帮助诊断核核疾病诊断，包括帕尔氏症（包括帕克森病）（pd）（pd），dllby dl bod bot themia themia dly dl bot themia dly themia bot themia themia themia bot。 （MSA），纯自主教失败（PAF）和REM睡眠行为障碍（RBD） *。鉴定磷酸化α-突触核蛋白的异常结果表明了突触核蛋白的病理学，但无法区分突触核酸的核酸酶。临床医生应使用Syn-One测试的突触核蛋白测定法以及其他临床特征的结果，以帮助做出更具体的诊断。SYN-ONE包括应用免疫荧光蛋白基因产物（PGP 9.5）染色，该染色能够定量测量epi骨内神经纤维密度（IENFD）。降低的IENFD表示神经变性，如某些神经退行性疾病和周围神经病。Syn-One包括淀粉样蛋白的刚果红色染色，作为神经病理评估的一部分。发现淀粉样蛋白沉积物可能表明表皮和自主神经病理学，广义周围神经病，自主性功能障碍以及其他多器官疾病的潜在原因，并应促使对淀粉病的原发性和次要原因进行评估。Syn-One包括苏木精和曙红（H＆E）染色，它允许评估可以模仿神经病并鉴定可能存在的其他良性和恶性皮肤异常的皮肤病学条件。H＆E结果仅与为此测试进行的组织活检有关。任何临床上明显的病变都需要皮肤科医生单独分析。稳定性数据不适合在固定剂中保存超过120小时的组织标本。尚未建立磷酸化α-核蛋白沉积的稳定性。延长的固定时间可能会导致人工降低皮肤内神经纤维密度。
使用 AI 进行训练解决经典贪吃蛇游戏... - ijarcce
摘要：一种用于提高电子竞技玩家技能的 AI 机器人。AI 机器人使用最佳优先搜索 (BFS)、带前向搜索的 A* 和全能移动算法来自动解决经典的蛇形游戏。玩家可以跟随同时运行的 AI 机器人有效地玩游戏。为了引入 AI Auto-Bot 游戏解算器的概念，对首次在诺基亚手机中推出的经典蛇形游戏进行了研究。游戏以长度为 1 的蛇开始，每次吃一个新水果时，蛇的大小都会增加一。蛇游戏支持的动作模拟方向：“上”、“下”、“左”、“右”。蛇以头部向前移动，然后是身体。游戏在两种情况下终止，即蛇的头部与自己的身体相撞，头部与游戏板的墙壁相撞。关键词：最佳优先搜索、A* 搜索、带前向检查的 A*、随机移动、全能移动。
在植物研究中使用inaturalist的优势和挑战，重点是数据质量
1巴塞罗那的Institute Bot。 （E.L.-G。）; （B.B。）; （C.G.-B。）; （N.I.）; （lm.-G。）; （N.N.）; 2环境科学学院，圣灵桑托（美国），美味091650，厄瓜多尔3国家生物多样性研究所巴塞罗那自动性，分子生物学与工程生物化学系，帕勃罗·德·奥拉维德大学，西班牙塞维利亚41013； 6生物多样性，生态与进化论（UNICA单位），生物科学学院，马德里的补充，西班牙马德里28040； Mario @cm.es *通信：）;这些作者。
Minecraft 作为人工智能项目式学习的平台
speech2craft • 命令跟随机器人 • 导航、收集等• 语音识别、NLP 解析 • https://hiroishikawa.github.io/speech2craft/
新时代的细胞和基因疗法的挑战和机会
•Nina Shah，医学博士，阿斯利康血液学研发研究与发展•肯·普伦蒂斯（Ken Prentice），副总裁，工艺和产品开发负责人，形状治疗学•Devyn Smith，Ph.D。 Arbor Biotech首席执行官•Adrian Bot，博士CSO和EVP R＆D，Capstan Therapeutics
Kore.ai 和 Blue Prism：对话机器人和流程自动化的融合
Kore.ai 提供领先的端到端云、本地和混合平台，提供完整的机器人生命周期管理、可视化机器人构建、培训和企业集成，只需极少甚至无需编码。Kore.ai 采用独特的混合方法来理解用户意图，结合使用基于机器学习模型的引擎、语义规则驱动模型以及基于域分类和本体的模型。这使我们的机器人不仅能够高度准确地理解用户的输入，而且还能够智能地处理复杂的人类对话，利用对话中的上下文以及用户之前交互中的信息。