XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemChatbot
个性化的prakriti表型聊天机器人-ijprems.com
抽象的医疗保健系统现在有更多的有效和个性化患者护理的机会，因为人工智能（AI）技术的融合。在传统医学领域，特别是阿育吠陀领域，Prakriti的想法对于理解一个人的宪法和指导定制的治疗计划至关重要。本研究提出了一项新颖的努力，为阿育吠陀创建AI聊天机器人，称为“个性化的Prakriti表型聊天机器人”。此聊天机器人使用复杂的自然语言处理（NLP）算法以及阿育吠陀原则，根据人的prakriti表型提供个性化的健康建议。聊天机器人使用机器学习算法来确定Prakriti宪法，通过评估用户输入（例如生理特征，生活方式选择和主观经验）。然后，它提供了与阿育吠陀原则一致的量身定制的饮食，生活方式和治疗建议。通过反馈系统，聊天机器人可以实现正在进行的学习和开发，从而提高了其功效和准确性。创建此类聊天机器人标志着人工智能和常规医学融合中的一个值得注意的进步，为更大的患者基础提供了个性化且易于获得的医疗保健解决方案。这项研究通过讨论了个性化的Prakriti表型聊天机器人的理论基础，技术架构以及可能的后果，为阿育吠陀AI应用领域的未来研究和发展奠定了基础。关键字：电动汽车充电站，Web应用程序，用户界面，管理面板，用户体验，Accessienationyurveda，人工智能（AI），聊天机器人，个性化医疗保健，Prakriti表型，自然语言处理，自然语言处理（NLP）
AI聊天机器人：未来有什么挑战？
AI聊天机器人正在彻底改变数字工具，但它们遇到了相当大的障碍。这项研究调查了聊天机器人开发和利用中的道德，技术和社会学挑战，利用了结合定性分析和定量调查的混合方法方法。主要发现强调了诸如上下文误解，数据隐私漏洞，算法偏见以及诸如误解和操纵之类的道德困境之类的挑战。该研究强调了道德AI框架的必要性，并增强了培训算法以减轻这些危险。限制涵盖了行业特定和地理重点，表明未来的研究应探讨AI Chatbot集成的更广泛的含义和可持续解决方案。
使用机器学习的医疗聊天机器人
本文介绍了有关医疗领域中聊天机器人的研究。随着健康问题变得越来越普遍，医疗保健部门是当今全球最大的重点领域之一。主要目标是使用医疗行业的聊天机器人概念，以告知消费者有关医生，药物和其他相关主题的信息。此聊天机器人在人工智能，机器学习和自然语言处理方面工作。在聊天机器人中，我们在用户和应用程序之间创建了一个连接，用户可以通过输入健康问题来提出问题，而聊天机器人则使用文本和/或图像进行响应。与聊天机器人有关的专家系统可以根据用户的症状和医生的信息推荐药物。为了开发此模型，我们采用了一种监督的学习方法，利用多转交谈数据集进行培训。通过此聊天机器人，我们可以探索有关不同疾病的方法，并且可以知道其治愈方法。医疗聊天机器人还提供健康提示。这些聊天机器人非常有用，并且可以在人们对医疗领域的意识中提高意识。拟议的聊天机器人正在以更好的准确性工作。使用分类算法有监督的机器学习。已经分析了机器学习算法的疾病预测。随机森林分类器和支持向量机可产生最佳结果。
基于人工智能的医疗聊天机器人的方法......
摘要：医疗服务对于拥有良好的生活至关重要。然而，很难就每个医疗问题与医生进行对话。我们的想法是利用人工智能创建一个医疗聊天机器人，它可以在咨询医生之前分析感染并提供有关疾病的重要信息。这将有助于降低医疗成本，并通过医疗聊天机器人提高医疗信息的可用性。聊天机器人是使用自然语言与客户交流的计算机程序。聊天机器人将数据存储在数据集中以识别句子关键词并做出查询选择并回答查询。使用 n-gram、TFIDF 和余弦接近度执行定位和句子相似度计算。将从给定的数据句子中为每个句子获取分数，并为给定的问题获取更多相似的句子。外部程序（主程序）处理向机器人提出的未识别或数据集中不存在的查询。
使用对话流的人工智能聊天机器人
摘要 - 在本文中，对话式人工智能变得越来越重要，因为它使人与计算机之间的交互界面变得简单。由于其作为虚拟和/或社交助手聊天机器人的潜力和诱人的企业价值，主要的人工智能、NLP 和研究与挖掘会议明确要求对话研究的贡献。该应用程序的主要目的是帮助无人协助的客户，同时最大限度地减少员工分心。聊天机器人用文本消息回复消费者。这是通过自然语言处理 (NLP) 实现的。自然语言处理 (NLP) 是一种构建 Chabot 应用程序的流行方法，我们正在利用它来构建一个多功能的客户特定 Chabot。NLP 通过针对三个不同的引擎分析用户输入，以高精度识别用户实体的目的。客户可以从这个聊天机器人那里获得满足其特定需求的帮助。此外，本研究的目的是创建一个具有高应用特异性潜力的知识系统。
使用对话式人工智能的药物聊天机器人
对话式人工智能系统是只需与计算机对话即可与之交互的计算机。借助对话式人工智能，我们可以解决当今时代的一个重大挑战，即不遵守药物规定。患者很难按照规定的剂量、时间、频率和方向跟踪他们的药物。本文提出了一种虚拟助手，它使用对话式人工智能来提醒人们按时按正确的剂量服药。虚拟助手提供了源源不断的渠道来增强医疗保健基础设施。主要目标是帮助人们提高对推荐的健康和保健治疗的依从性。这对患有慢性疾病的人非常有益。关键词：对话式人工智能、药物依从性、聊天机器人、数字医疗。1. 引言尽管近三分之二的美国人有处方，但其中约有一半没有按处方服药。不按医嘱服药现在每年导致 125,000 人死亡，造成 3000 亿美元的不必要医疗费用。大多数人不知道，不按医嘱服药导致的死亡风险比死于凶杀的风险高出约 10 倍，对于 50 岁以上的人来说，风险高出约 30 倍。根据美国医学协会的说法，“如果患者服用了 80% 的处方药，则被视为遵医嘱服药。如果患者服用的处方药少于 80%，则被视为不遵医嘱服药。”根据约翰霍普金斯大学的一项研究，医疗事故是继心脏病和癌症之后的第三大死亡原因。以下是患者不按医嘱服药的一些原因。
具有注意力机制的 Seq2Seq AI 聊天机器人
使用人工智能或机器学习技术开发智能对话代理是自然语言处理领域的一个有趣问题。在许多研究项目中，他们使用人工智能、机器学习算法和自然语言处理技术来开发对话/对话代理。过去，构建聊天机器人架构的方法依赖于手写规则和模板或简单的统计方法。随着深度学习的兴起，这些模型在 2015 年左右迅速被端到端可训练神经网络所取代。更具体地说，循环编码器-解码器模型 [Cho et al., 2014] 主导着对话建模任务。该架构改编自神经机器翻译领域，在该领域表现非常出色。从那时起，出现了许多变体[Serbanetal.,2016]和功能，这些变体和功能提高了聊天机器人的对话质量[Richard.,2017]。在当前的聊天机器人中，许多都是使用基于规则的技术、简单的机器学习算法或基于检索的技术开发的，这些技术并不能产生良好的结果。在本文中，我使用现代技术开发了一个 Seq2Seq AI 聊天机器人。为了开发 Seq2Seq AI 聊天机器人，我们实现了编码器-解码器注意机制架构。该编码器-解码器使用带有 LSTM（长短期记忆）单元的循环神经网络。这些对话代理主要由企业、政府组织和非营利组织使用。它们经常被银行等金融机构、信用卡公司、在线零售商店和初创企业等企业部署。
Peran 响应式聊天机器人 人工智能
c Trisakti 大学，经济学院，管理系。印度尼西亚。电子邮件：kurniawati@trisakti.ac.id 摘要 研究目标——本研究旨在探讨人工智能聊天机器人的响应能力在塑造客户满意度方面的作用。 设计/方法/方法——在本研究中，数据收集方法采用了分发给 260 名受访者的问卷。使用Amos进行结构方程模型分析。发现——研究结果表明，聊天机器人的响应能力会影响外在价值、内在价值和在线便利性。此外，外在价值和在线便利性对客户满意度有影响，而内在价值没有影响。研究局限性——本研究仅考察了影响客户使用聊天机器人与公司互动的满意度的几个因素，样本数量有限，且样本仅来自几个城市。原创性/价值——本研究是第一项探讨人工智能聊天机器人响应能力在塑造客户满意度方面的作用的研究。关键词——响应能力、外在价值、内在价值、在线便利性和客户满意度。摘要研究目的——本研究旨在探讨人工智能聊天机器人响应能力在塑造客户满意度方面的作用设计/方法/方法——本研究中的数据收集方法使用分发给 260 名受访者的问卷。使用Amos进行结构方程模型分析。结果——研究结果表明，聊天机器人的响应能力影响外在价值、内在价值和在线便利性。此外，外在价值和在线便利性对客户满意度有影响，而内在价值没有影响。研究局限性——本研究仅考察了影响客户使用聊天机器人与公司互动的满意度的几个因素，样本数量有限，且样本仅来自几个城市。原创性/价值观——本研究是第一项探讨人工智能聊天机器人响应能力在塑造客户满意度方面的作用的研究。关键词——响应能力、外在价值、内在价值、在线便利性和客户满意度。
人工智能聊天机器人的挑战和最佳实践
人工智能聊天机器人的用户可能并不完全了解他们的个人资料是如何被收集、储存或保留的，以及这些数据是否遭到未经授权或意外的访问、处理、删除、丢失或使用。与任何其他信息系统或应用程序一样，人工智能聊天机器人也可能容易受到网络攻击，导致数据泄露。
聊天机器人、机器学习和人工智能
目前，塔塔集团通过多种产品和服务为超过一百万的消费者和商业客户提供服务。为了让塔塔集团更好地了解客户的需求和偏好、行动生命阶段、需求、价值和潜力，并提升价值和体验，塔塔集团需要开发强大的数据和信息管理能力以及客户分析能力。我们的愿景是最终在任何大型企业中打造出最好的内部数据分析能力。为了实现上述目标，塔塔集团决定成立一家独立的塔塔公司，专注于构建通用的数据分析平台并帮助塔塔集团公司。这家公司在初始阶段作为塔塔工业的一个部门进行孵化，随后将构建为一家独立公司，以打造大数据分析和数据科学能力，满足但不限于集团的“消费者”品牌的需求。