XiaoMi-AI文件搜索系统
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在线基于聊天机器人的票务系统
摘要。基于在线聊天机器人的票务系统旨在增强用户体验，并简化为各种活动，服务和旅行预订门票的过程。传统的票务系统通常涉及冗长的过程，从而导致用户挫败感和效率低下。此系统利用高级聊天机器人技术提供对话界面，使用户可以与票务平台无缝交互。系统的核心功能包括实时票务预订，活动查询，付款处理以及通过自然语言接口对用户查询的支持。通过利用机器学习算法和自然语言处理，聊天机器人有能力了解用户意图并提供个性化响应，从而促进用户友好的互动。本文讨论了系统的设计和实现，突出显示了其架构，用户界面以及与付款网关和数据库的后端集成。进行了一系列可用性测试和案例研究，以评估该系统在现实情况下的有效性，与传统方法相比，衡量用户满意度和效率提高。调查结果表明，基于在线聊天机器人的票务系统大大减少了购买票购买所需的时间，同时增强了用户的参与度和满意度。这项研究为票务行业的AI驱动解决方案的不断发展而做出了贡献，展示了自动化的潜力，以提高运营效率和客户体验
AI聊天机器人由人工智能提供的患者护理
摘要：人工智能（AI）改变了患者与医疗保健系统互动并经验护理的方式。该项目是实施AI聊天机器人，以帮助从头到尾进行更直接和个性化的患者护理。它使用自然语言处理（NLP）来理解和回答患者对症状，医学使用，预约时间表以及与健康相关的问题的各种主题的问题，由聊天机器人提出的聊天机器人将使用机器学习算法来连续学习用户互动，这意味着从根本上可以改善其准确性和相关性。该系统易于使用，确保具有不同技术技能的患者可以使用它。聊天机器人也是一种分类工具，它可以标记需要紧急医疗护理的患者，并尽快将他们与医生联系起来。健康替代了解决方案，并弥合了患者与医疗保健提供者之间的差距，减少医务人员和应用程序参与度的工作量提供了良好的患者。通过彻底的测试和验证，聊天机器人提出了提高医疗保健效率，自我管理和最终结果的潜力。这些结果强调了AI聊天机器人的最新进展如何改变患者与现代医疗保健的互动方式，并支持新的综合护理策略。关键字：AI聊天机器人，患者护理，NLP，机器学习算法，症状分析，药物查询，预约时间表，分类工具，医疗保健效率，自我管理，自我管理，综合护理策略，用户互动学习以及减少医务人员的工作量。1。引言人工智能（AI）已成为医疗保健部门的变革力量，提供创新的解决方案，以增强患者护理，简化行政流程和支持临床决策。AI在医疗保健中最有希望的应用之一是智能聊天机器人的发展，这使患者与医疗保健提供者之间无缝沟通。随着远程医疗和数字健康平台的兴起，AI驱动的聊天机器人可以彻底改变患者体验，在症状分析，药物询问和预约时间表等领域提供即时，个性化的帮助。向AI驱动的患者护理的这种转变对于解决对医疗服务的日益增长的需求以及减轻过度劳累的医疗专业人员的负担至关重要。将自然语言处理（NLP）集成到聊天机器人系统中已大大改善
聊天机器人研究综合文献计量文献综述：趋势，框架和新兴应用
摘要 - 本研究旨在通过研究各个领域的关键趋势，框架和有影响力的应用来对聊天机器人研究进行全面的文献计量文献综述。它试图绘制聊天机器人技术的演变，确定有影响力的作品，并分析研究重点如何随着时间的流逝而变化，尤其是向AI-wired驱动的聊天机器人框架转移。从Scopus数据库中编辑了扩展的数据集，并使用N-Gram参考分析，网络映射和时间趋势可视化进行了文献计量分析。使用Biblioshiny的R Studio进行了分析，允许识别主题群集，以及在Chatbot研究中从基于规则的基于规则的检索到高级检索和生成语言模型范式的发展。聊天机器人研究从2020年到2024年都显着增长，出版物的数量不断增加，全球合作的增加，由美国，中国和新兴地区（例如东南亚）贡献。主题分析强调了从基础AI和NLP技术转变为精神健康聊天机器人和电子商务系统等专业应用程序，强调了实用和以用户为中心的解决方案。聊天机器人体系结构（包括生成AI）的进步已证明了该领域的跨学科性质和轨迹，对复杂的，上下文感知的对话系统。该分析主要使用了Scopus的数据，这可能会限制包括研究的广度。鼓励未来的研究集成来自其他来源的数据，例如科学（WOS）和PubMed，以对该领域有更全面的了解。
当聊天机器人培育出新品种时
大学实验室、初创企业和 Meta、谷歌和微软等科技巨头正在越来越多地为生物技术和基因工程开发生成人工智能 (AI) 工具。为此，他们采用了聊天机器人（如 ChatGPT）或图像生成器（如 DALL-E）中使用的扩散和大型语言模型的 AI 架构，并使用生物学“语言”——蛋白质和基因组序列对它们进行训练。这创造了显著改变利用基因工程操纵生物体基因组成的方式的工具。新的人工智能模型具有更强大的描述能力，可以模拟计算机上基因工程的效果。凭借其生成能力，人工智能模型甚至可以设计功能性 DNA 和 RNA 序列以及进化尚未产生的蛋白质，用技术术语来说，这些蛋白质是“自然界中新出现的”。
利用AI驱动的聊天机器人为高中生的心理健康支持
摘要 - 本文探讨了AI-power聊天机器人应对高中学生面临的心理健康挑战的潜力。随着青少年焦虑，抑郁和压力的增加，传统的心理健康支持系统通常由于污名化，有限的可及性和资源限制而缺乏。这项研究强调了自然语言处理的进步（NLP）如何使聊天机器人能够提供可扩展的24/7，非判断性支持，适用于个人需求。本文研究了将这些工具集成到学校课程中的策略，包括针对文化和年龄特定环境的定制，与教育者和心理健康专业人员的合作以及解决数据隐私等道德问题。通过对案例研究的分析，发现表明聊天机器人可改善可及性，减少污名并促进早期干预措施，最终增强心理健康成果。结论强调需要采用多学科方法来确保这些工具的成功。它要求教育者，开发人员和心理健康从业人员之间的合作，以最大程度地影响他们在教育环境中的影响。本文强调了AI驱动的聊天机器人在为高中生创造一个无污名的环境方面的变革潜力。索引术语 - AI驱动的聊天机器人，青少年心理健康，自然语言处理，减少污名，早期干预，学校计划，数据隐私，心理健康可及性。
在Visual编程中使用AI聊天机器人
摘要 - 编程自我效能感（PSE）对于增强学习者的技能，认知能力和职业兴趣至关重要。尽管具有重要意义，但现有的研究经常忽略在高年级学习者中提高PSE的策略。这项研究评估了创新的电子学习工具AI聊天机器人对学生PSE的影响。在中国北部大陆的一所小学进行，该实验将AI聊天机器人融为一体，作为视觉编程课程的干预。它涉及98名五年级学生分为实验组和对照组，这两者都由同一老师指导。访谈。的发现表明，与传统的教师主导的指导相比，AI聊天机器人显着增强了学生在编程技能方面的PSE，而在编程知识方面的PSE提高了PSE仍然不重要。该研究还调查了AI聊天机器人为学生提供易于访问的，个性化的学习支持的机制，以便自我指导学习，并在寻求帮助时减少情绪障碍。关键字 - 编程自我效能感，AI辅助学习，人工智能，视觉编程
利用 LLM 聊天机器人对加密协议进行形式化描述
提示︓ 以下是用自然语言编写的Yahalom协议、Needham-Schroeder对称密钥认证协议的描述，以及Tamarin Prover的Needham-Schroeder对称密钥认证协议脚本。请为Tamarin Prover编写一个Yahalom协议的脚本……
高等教育中的人工智能聊天机器人 - 在线和数字学习
David Schuff：当然。如果我使用聊天功能生成考试题目，我不会直接将其复制粘贴到考试中，而是会根据我所知道的内容进行验证。我会确保问题有意义。这是一项很好的技能，或者说是学生应该具备的一项非常重要的技能，如果他们从 ChatGPT 获得答案，他们应该能够做到，他们不应该只是听信其言，他们应该根据他们所知道的内容进行三角测量，就像他们用 Google 搜索某些东西或去 StackOverflow 查找某些东西时，他们不应该只相信其表面意思。
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
基于人工智能的聊天机器人促进健康行为改变：系统评价
背景：基于人工智能 (AI) 的聊天机器人可以提供个性化、引人入胜且按需的健康促进干预措施。目的：本系统评价的目的是评估人工智能聊天机器人促进健康行为改变的可行性、有效性和干预特征。方法：在 7 个书目数据库（PubMed、IEEE Xplore、ACM 数字图书馆、PsycINFO、Web of Science、Embase 和 JMIR 出版物）中全面搜索 1980 年至 2022 年发表的评估人工智能聊天机器人改变行为的可行性或有效性的实证文章。对已确定的文章进行筛选、提取和分析，遵循 PRISMA（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）指南。结果：在纳入的 15 项研究中，有几项证明了 AI 聊天机器人在促进健康生活方式（n=6，40%）、戒烟（n=4，27%）、治疗或药物依从性（n=2，13%）和减少药物滥用（n=1，7%）方面具有很高的功效。然而，在可行性、可接受性和可用性方面，结果好坏参半。选定的行为改变理论和专家咨询被用于制定 AI 聊天机器人的行为改变策略，包括目标设定、监控、实时强化或反馈以及按需支持。在聊天机器人平台上收集实时用户聊天机器人交互数据，例如用户偏好和行为表现，以确定提供个性化服务的方式。AI 聊天机器人通过可访问的设备和平台（例如智能手机和 Facebook Messenger）部署，展示了可扩展性的潜力。参与者还报告说，AI 聊天机器人提供了一个非评判性的敏感信息交流空间。然而，由于内部有效性存在中度至高度风险、对人工智能技术的描述不足以及普遍性受限，因此需要谨慎解读报告的结果。结论：人工智能聊天机器人已证明健康行为改变干预措施在大量不同人群中的有效性；然而，未来的研究需要采用强有力的随机对照试验来得出明确的结论。