XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemChatbot
人工智能医疗聊天机器人
1-5 里兹维工程学院 印度孟买 摘要：在像印度这样的人口大国，对医生的需求也很大。但印度的医生与患者的比例为 1:1456，而世界卫生组织的建议是 1:1000。医生的短缺往往导致疾病诊断和治疗的延误。为了解决这个问题，需要一个智能聊天机器人，它可以根据所使用的研究数据集为医生甚至患者提供建议。聊天机器人是为自动处理收到的消息而构建的程序。聊天机器人将与真人交流。当用户输入查询时，聊天机器人将通过人工智能获取答案并以文本形式传达给用户。人工智能医疗聊天机器人可以根据给定的症状使用通过机器学习训练的研究数据集提出诊断建议。它还可以协助医院提供全天候医疗支持，从而减轻医生的工作量。 关键词：聊天机器人、医疗保健、人工智能。
AI驱动的聊天机器人实现...
鉴于人力资源有限和在Negeri Semarang大学（UNNES）HELPESK的服务用户的需求，需要解决有关服务问题的解决方案。这项研究旨在使用UNNES的Helpdesk使用基于相似性和基于生成的响应生成模型来实施和评估集成的聊天机器人系统。主要贡献是通过自动化的上下文感知响应提高响应效率和用户满意度，这是高等教育机构中一种新颖的方法。主要目的是使用自动化和上下文意识响应生成提高响应效率和用户满意度。涉及部署TF-IDF模型进行初始查询处理以快速检索相关常见问题（FAQ）响应的方法。此外，当查询低于定义的相似性阈值以下时，采用了一种生成模型Llama Rag生成细微的答案。使用精度，召回，F1分数和BLEU分数指标包括数据收集，预处理，模型培训和绩效评估。TF-IDF模型有效地处理了78％的查询，而Llama RAG模型则解决了其余22％。TF-IDF响应的平均相似性得分为0.85，生成响应的BLEU得分为0.61，分别显示出高相关性和语言相干性。这些发现强调了整合先进的AI模型以改善帮助台操作的潜力，这表明此类系统可以显着提高用户的交互和操作效率。
VTU 的 AI 聊天机器人
范围 一个接收用户问题、尝试理解并回答问题的 AI 聊天机器人。这是通过将英语单词转化为用户友好的查询来实现的，然后通过数据寻找相关信息，然后以自然语言短语检索答案。换句话说，它像人类一样回答您的问题，而不是提及可能的网站。主要目标是构建 Web API。Web、智能手机和文本示例，消息传递界面演示 API 的使用。目的是为 VTU 学生和网站访问者提供一种快速而简单的方法来回答他们的问题，并为其他开发人员提供将此聊天机器人实施到他们的项目中的方法。 6. 实施 React.js 现在是 Facebook 最受欢迎的前端库之一。它不像 Angular 的整个应用程序框架，它只是一个视图层。学习理论后，现在是开始的好时机，然后开始、查找和演示细节可能看起来有点困难。但构建第一个 React.js 项目并不一定那么难。
人工智能聊天机器人评论
Aditya Deshpande、Alisha Shahane、Darshana Gadre、Mrunmayi Deshpande 等人的论文介绍了各种聊天机器人实现技术的调查。该研究基于对各种聊天机器人的调查，并展示了各种聊天机器人之间的区别。为了制作聊天机器人，人们使用了各种技术。聊天机器人可以看作是一个问答系统，专家提供知识来征求用户的意见。聊天机器人是一种旨在模拟与人类伙伴对话的软件。这篇综述论文旨在概述实现聊天机器人系统的现有方法。本文比较了各种聊天机器人，从第一个聊天机器人 ELIZA 到最新的聊天机器人 ALEXA，不仅如此，还展示了各种聊天机器人，如 IBM Watson、Siri、Tay 等。它告诉我们它是如何实现的以及它们实际上是如何工作的。
chirp聊天机器人用于壁内
董事办公室（OD）尼克·安德拉德（Nick Andrade）| nick.andrade@nih.gov |培训专家，数据科学策略办公室伊夫林·博茨威| botchwaye@od.nih.gov |数据科学策略办公室计划分析师Philip Chiang | chiangpt@od.nih.gov |校内研究办公室布莱恩特·詹（Bryant Jen）办公室专家| jenb2@od.nih.gov |室内研究办公室Nitin Kumar办公室专业经理| kumarn6@od.nih.gov |壁内研究办公室基础设施系统官员Etan Kuperberg | etan.kuperberg@nih.gov |卫生科学政策分析师，校外研究办公室Alison Lin博士| alison.lin@nih.gov |培训，劳动力倡议和社区参与（两次）部门负责人，数据科学办公室策略Steevenson Nelson博士| nelsons2@od.nih.gov |程序总监Rashod Qaim | qaimra@od.nih.gov |机器学习工程师，执行办公室卡洛斯·桑切斯（Carlos Sanchez）| sanchezc3@od.nih.gov |执行办公室的计划官克里斯·索尔兹（Chris Sowards）| chris.sowards@nih.gov |信息系统安全官，信息技术办公室Ylang Tsou | tsouyh@od.nih.gov |壁内研究办公室荣誉荣誉办公室| zhouh5@od.nih.gov |计划官员，执行办公室
聊天机器人作为人工智能学习...
本研究旨在创建一个聊天机器人作为知识管理中的人工智能学习。参与者是从事虚拟教育学术的教师或讲师。使用 https://m.chatboat.university 平台上的机器学习技术，结果聊天机器人产品开发包括几个步骤，包括：1）使用聊天机器人模板，2）创建一个独立的聊天机器人。3）修改背景和简短描述； 4）添加聊天机器人内容（图像、文本、视频）； 5）包括测验和趣味事实； 6）创建带有主题讨论的聊天机器人设计。聊天机器人的开发旨在为学生或用户提供包括聊天船上显示的创新、知识、学习社区在内的未来学习。本研究对基于计算聊天机器人在交互式对话中的学习创新具有启示，作为支持 5.0 时代教育的转型。关键词：人工智能、聊天机器人、学习管理 简介
卷积和图像识别聊天机器人
工程和技术，哥伦比特摘要： - 深度学习和自然语言处理（NLP）快速进步使创建可以使用对话式图像识别聊天机器人作为最杰出的复杂应用程序的算法成为可能。这个项目就是通过与NLP的图像识别互动来创建聊天机器人，以在用户与他们想使用自然语言查询的图像之间进行自然对话。该系统不仅使用预训练的卷积神经网络（CNN）进行图像分类和对象检测，还用于引擎和自然语言处理（NLP）模型来理解和处理用户的意图。使用这些满足的技术，聊天机器人可以分析单词的要求并准确地响应人们的要求，例如通过将产品列入单词列表中或摘要图像所遵循的内容。建议的方法本身旨在确保聊天机器人将通过用户反馈扩展。该项目与AI与用户进行对话或其图像在实践中进行交互时，体现了图像识别技术的有效性，从客户支持，教育和交互式媒体的领域，包括OUT实例或高实例允许，并将其包含在数组中。
Counselbot-学生顾问聊天机器人
参考文献：[1] Ghulam，M。（2014）。对研究行为，研究习惯和学生表现动机的研究建议。博士学位论文，柏林洪堡大学，哲学教师IV。[2] Neupert，D。（2018）。聊天机器人，向对学习和学生感兴趣的人提供建议。[3] Matzat，J.S。（2024）。几乎没有学生咨询问题的多标签文本分类。
使用人工智能的 RASA 聊天机器人
Navsahyadri 理工学院，印度马哈拉施特拉邦浦那 通讯作者：dnyaneshwarikodlinge1226@gmail.com 2 摘要：人工智能 (AI)、大数据和物联网 (IoT) 等技术的发展。自过去十年以来，标志着技术领域取得了许多进步。这些技术具有广泛的应用。其中一个应用是“聊天机器人”或“聊天机器人”。聊天机器人是会话式人工智能，它在交谈时模仿人类，并通过自动执行日常任务消除对人类的需求。在进行的研究中，我们在教育领域创建了一个聊天机器人，它被命名为“大学咨询聊天机器人”，这个聊天机器人是一个基于 Web 的应用程序，可以分析和理解用户的查询并提供即时和准确的响应。Rasa 技术用于构建此聊天机器人。它是一种开源技术，使用其两个主要软件包，即 Rasa Core 和 Rasa 自然语言理解 (NLU) 来构建上下文 AI 聊天机器人。NLU 用于推断意图并从用户输入中提取必要的实体，而 Rasa Core 则通过借助循环神经网络 (RNN) 构建概率模型来提供输出。通过获取混淆矩阵和性能指标（如精度、准确度和 F1 分数）来评估模型，这些指标的平均值为 0.628、0.725 和 0.669。此聊天机器人的准确性、对人力资源的依赖性、24 x 7 可访问性和低维护性为其实施创造了各种机会。这个对话代理不仅可以用于教育机构，还可以用于查询变得繁琐的地方。关键词：Rasa 框架、AI、聊天机器人、查询、开源、NLP、大学查询聊天机器人。
ChatGPT人工智能聊天机器人
ChatGPT 在短短五天内就获得了超过一百万用户，并在不到两个月的时间内达到了 1 亿用户，成为有史以来增长最快的技术平台（Harris 2022；Hu 2023）。1 相比之下，Facebook 在 300 天后就达到了一百万用户的里程碑（Firat 2023）。根据 Constantz (2023) 进行的一项调查，近 30% 的受访者表示他们曾在工作中尝试使用 ChatGPT。ChatGPT 对教育的影响一直是激烈辩论和讨论的主题，许多作者都在探索它将如何改变教育（例如，McMurtrie 2022；Meckler 和 Verma 2022；Shrivastava 2022）。我们通过提供有关 ChatGPT 在回答会计评估问题（主要来自课堂考试和测验）方面的表现的数据来参与这一讨论。我们将 ChatGPT 在会计评估中的表现与同一组问题上的学生平均水平进行比较，分析其表现优劣。结果将帮助学者、管理人员、教职员工、讲师和学生更好地理解 ChatGPT 等大型语言学习模型对教育的潜在影响，不仅在会计领域，而且在金融、信息系统、管理和运营等具有类似评估类型的许多领域。当被问及它是如何创建/训练时，ChatGPT 报告说它是