XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemConversations
增强老年人的疫苗摄取，支持与患者进行对话
Prime Education，LLC（Prime®）遵守ACCME的诚信标准和认可的继续教育的独立性，并符合共同认证。这些标准要求每个人都可以控制CE活动的内容，以披露与不合格公司的所有财务关系。CE活动必须提供公平，平衡的内容，与商业偏见无关，并旨在提高医疗保健的质量。所有涉及临床医学的建议必须基于医学界接受的证据。当控制CE活动内容的个人与不合格的公司之间存在相关的财务关系时，就会出现利益冲突，这可能会偏向他/她的意见和教学。这可能包括获得薪水，特许权使用费，知识产权，咨询费，酬金，股票或其他财务福利。Prime®已确定，审查和减轻所有利益冲突，在提供任何教育活动之前，讲话者，作者，课程董事，计划者，同行评审者或相关人员都会披露。披露关系的披露并不是要在任何演讲中暗示或宽恕偏见，而是为了为参与者提供可能对他们对演示文稿的评估至关重要的信息。这些材料中包括了针对演讲者，作者，课程董事，计划者，同行评审者和/或相关人员的披露信息。
COVID-19 疫苗接种 – 与 16 岁以上年轻人对话指导脚本
新冠疫苗的研发速度是全球性的成功案例。新冠疫苗的研发速度是一个巨大的成功案例。这证明了当世界各地的科学家齐心协力时，一切皆有可能。新冠疫苗的研发没有走捷径。疫苗的研发如此迅速，是因为人们齐心协力，在科学家、资助者、研究人员和卫生领导人的全球合作下。疫苗在世界各地成千上万的人身上进行了测试。它们在不同年龄和种族的人身上进行了测试。它们既经过了安全性测试，也经过了测试，以确保它们能够有效预防新冠引起的严重疾病（有效性和功效）。
比较基于规则和基于LLM的方法来启用主动机器人助手对话
[1] Michael Ahn，Anthony Brohan，Noah Brown等。2022。尽我所能，而不是我所说：机器人负担中的基础语言。Arxiv：2204.01691 [2] Christoph Bartneck，Elizabeth Croft和Dana Kulic。2009。拟人化，动画，可爱性，感知的智力和感知机器人安全性的测量工具。国际社会机器人学杂志1，1（2009），71-81。https://doi.org/10.1007/s12369-008-0001-3 [3] Deborah R. Billings，Kristin E. Schaefer，Jessie Y.C. Chen和Peter A. Hancock。 2012。 人类机器人互动：建立对机器人的信任。 in proc。 HRI。 ACM，109–110。 https://doi.org/10.1145/2157689.2157709 [4] Anthony Brohan，Noah Brown，Justice Carbajal，Yevgen Chebotar和evgen Chebotar和等。 2023。 RT-2：视觉语言行动模型将Web知识传递到机器人控制。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.15818 arxiv：2307.15818 [CS] [5] John Brooke。 1995。 sus：快速而肮脏的可用性量表。 可用性评估。 ind。 189（1995）。 [6] L. Clark，N。Pantidi，O。Cooney，P。Doyle，D。Garaiallde，J。Edwards，B。Spillane，C。Murad，C。Munteanu，V。Wade和B. R. Cowan。 2019。 是什么使良好的交谈？ 在设计真正的对话代理方面面临挑战。 in proc。 chi。 1–12。 https://doi.org/10.1145/3290605.3300705 [7] D. A. Dhinagaran，L。Martinengo，M。R. Ho，S。Joty，T。Kowatsch，R。Atun和L. T. Car。 2022。 2023。https://doi.org/10.1007/s12369-008-0001-3 [3] Deborah R. Billings，Kristin E. Schaefer，Jessie Y.C.Chen和Peter A. Hancock。2012。人类机器人互动：建立对机器人的信任。in proc。HRI。 ACM，109–110。 https://doi.org/10.1145/2157689.2157709 [4] Anthony Brohan，Noah Brown，Justice Carbajal，Yevgen Chebotar和evgen Chebotar和等。 2023。 RT-2：视觉语言行动模型将Web知识传递到机器人控制。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.15818 arxiv：2307.15818 [CS] [5] John Brooke。 1995。 sus：快速而肮脏的可用性量表。 可用性评估。 ind。 189（1995）。 [6] L. Clark，N。Pantidi，O。Cooney，P。Doyle，D。Garaiallde，J。Edwards，B。Spillane，C。Murad，C。Munteanu，V。Wade和B. R. Cowan。 2019。 是什么使良好的交谈？ 在设计真正的对话代理方面面临挑战。 in proc。 chi。 1–12。 https://doi.org/10.1145/3290605.3300705 [7] D. A. Dhinagaran，L。Martinengo，M。R. Ho，S。Joty，T。Kowatsch，R。Atun和L. T. Car。 2022。 2023。HRI。ACM，109–110。 https://doi.org/10.1145/2157689.2157709 [4] Anthony Brohan，Noah Brown，Justice Carbajal，Yevgen Chebotar和evgen Chebotar和等。 2023。 RT-2：视觉语言行动模型将Web知识传递到机器人控制。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.15818 arxiv：2307.15818 [CS] [5] John Brooke。 1995。 sus：快速而肮脏的可用性量表。 可用性评估。 ind。 189（1995）。 [6] L. Clark，N。Pantidi，O。Cooney，P。Doyle，D。Garaiallde，J。Edwards，B。Spillane，C。Murad，C。Munteanu，V。Wade和B. R. Cowan。 2019。 是什么使良好的交谈？ 在设计真正的对话代理方面面临挑战。 in proc。 chi。 1–12。 https://doi.org/10.1145/3290605.3300705 [7] D. A. Dhinagaran，L。Martinengo，M。R. Ho，S。Joty，T。Kowatsch，R。Atun和L. T. Car。 2022。 2023。ACM，109–110。https://doi.org/10.1145/2157689.2157709 [4] Anthony Brohan，Noah Brown，Justice Carbajal，Yevgen Chebotar和evgen Chebotar和等。2023。RT-2：视觉语言行动模型将Web知识传递到机器人控制。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.15818 arxiv：2307.15818 [CS] [5] John Brooke。 1995。 sus：快速而肮脏的可用性量表。 可用性评估。 ind。 189（1995）。 [6] L. Clark，N。Pantidi，O。Cooney，P。Doyle，D。Garaiallde，J。Edwards，B。Spillane，C。Murad，C。Munteanu，V。Wade和B. R. Cowan。 2019。 是什么使良好的交谈？ 在设计真正的对话代理方面面临挑战。 in proc。 chi。 1–12。 https://doi.org/10.1145/3290605.3300705 [7] D. A. Dhinagaran，L。Martinengo，M。R. Ho，S。Joty，T。Kowatsch，R。Atun和L. T. Car。 2022。 2023。RT-2：视觉语言行动模型将Web知识传递到机器人控制。https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.15818 arxiv：2307.15818 [CS] [5] John Brooke。 1995。 sus：快速而肮脏的可用性量表。 可用性评估。 ind。 189（1995）。 [6] L. Clark，N。Pantidi，O。Cooney，P。Doyle，D。Garaiallde，J。Edwards，B。Spillane，C。Murad，C。Munteanu，V。Wade和B. R. Cowan。 2019。 是什么使良好的交谈？ 在设计真正的对话代理方面面临挑战。 in proc。 chi。 1–12。 https://doi.org/10.1145/3290605.3300705 [7] D. A. Dhinagaran，L。Martinengo，M。R. Ho，S。Joty，T。Kowatsch，R。Atun和L. T. Car。 2022。 2023。https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.15818 arxiv：2307.15818 [CS] [5] John Brooke。1995。sus：快速而肮脏的可用性量表。可用性评估。ind。189（1995）。 [6] L. Clark，N。Pantidi，O。Cooney，P。Doyle，D。Garaiallde，J。Edwards，B。Spillane，C。Murad，C。Munteanu，V。Wade和B. R. Cowan。 2019。 是什么使良好的交谈？ 在设计真正的对话代理方面面临挑战。 in proc。 chi。 1–12。 https://doi.org/10.1145/3290605.3300705 [7] D. A. Dhinagaran，L。Martinengo，M。R. Ho，S。Joty，T。Kowatsch，R。Atun和L. T. Car。 2022。 2023。189（1995）。[6] L. Clark，N。Pantidi，O。Cooney，P。Doyle，D。Garaiallde，J。Edwards，B。Spillane，C。Murad，C。Munteanu，V。Wade和B. R. Cowan。2019。是什么使良好的交谈？在设计真正的对话代理方面面临挑战。in proc。chi。1–12。https://doi.org/10.1145/3290605.3300705 [7] D. A. Dhinagaran，L。Martinengo，M。R. Ho，S。Joty，T。Kowatsch，R。Atun和L. T. Car。2022。2023。设计，开发，评估和实施一个基于规则的对话代理（Discover）：开发概念框架。MHealth和UHealth（2022）。[8] Satyam Dwivedi，Sanjukta Ghosh和Shivam Dwivedi。使用及时的工程和内在的学习来打破偏见：LLMS中的性别公平。Rupkatha人文跨学科研究期刊15，4（2023）。https://doi.org/10.21659/rupkatha.v15n4.10 [9] Gabriel Haas，Michael Rietzler，Matt Jones和Enrico Rukzio。2022。保持简短：语音助手的响应行为的比较。在2022 CHI人为因素会议论文集（CHI '22）中。计算机协会，美国纽约，美国，第321条，第12页。https://doi.org/10.1145/3491102.3517684 [10] Guy Hoffman和Wendy Ju。2014。设计机器人时要牢记运动。人类机器人相互作用杂志3，1（2014），91-122。[11] Trung Dong Huynh，William Seymour，Luc Moreau和Jose这样。2023。为什么会话助手仍然是黑匣子？透明度的情况。in proc。cui。ACM，1-5。 https://doi.org/10.1145/3571884.3604319 [12] Frank Joublin, Antonello Ceravola, Pavel Smirnov, Felix Ocker, Joerg Deigmoeller, Anna Belardinelli, Chao Wang, Stephan Hasler, Daniel Tanneberg, and Michael Gienger. 2023。 COPAL：具有大语言模型的机器人动作的纠正措施。 ARXIV预印型ARXIV：2310.07263（2023）。 2017。 2023。ACM，1-5。https://doi.org/10.1145/3571884.3604319 [12] Frank Joublin, Antonello Ceravola, Pavel Smirnov, Felix Ocker, Joerg Deigmoeller, Anna Belardinelli, Chao Wang, Stephan Hasler, Daniel Tanneberg, and Michael Gienger.2023。COPAL：具有大语言模型的机器人动作的纠正措施。ARXIV预印型ARXIV：2310.07263（2023）。2017。2023。[13] Kornelia Lazanyi和Beata Hajdu。信任人类机器人互动。在2017年IEEE第14届国际信息学科学会议。IEEE，216–220。 https://doi.org/10.1109/informatics.2017.8327249 [14] Jan Leusmann，Carl Oechsner，Johanna Prinz，Robin Welsch和Sven Mayer。 厨房对象的数据库：在人类机器人相互作用的背景下调查危险感知。 在Chi的扩展摘要中。 ACM，第6，9页。 https://doi.org/10.1145/3544549.3585884 [15] Jan Leusmann，Chao Wang，Michael Gienger，Albrecht Schmidt和Sven Mayer。 2023。 了解人类机器人相互作用的不确定性循环。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2303.07889 arxiv：2303.07889 [CS.HC] [16] Jan Leusmann，Jannik Wiese，Jannik Wiese，Moritz Ziarko和Sven Mayer。 2023。 调查活跃智能助手的机会，以启动与用户互动的机会。 in proc。 妈妈。 ACM，495–498。 https://doi.org/10.1145/3626705.3631787 [17] Zeng，Zhengxiao du，Chenhui Zhang，Sheng Shen，Tianjun Zhang，Yu Su，Huan Sun，Minlie Huang，Yuxiao Dong和Jie Tang。 2023。 代理商：评估LLM作为代理。 arxiv：2308.03688 [CS.AI] [18] Amama Mahmood，Junxiang Wang，Bingsheng Yao，Dakuo Wang和Chien-Ming Huang。 2023。 LLM驱动的对话语音助手：交互模式，机会，挑战和设计指南。 2022。IEEE，216–220。https://doi.org/10.1109/informatics.2017.8327249 [14] Jan Leusmann，Carl Oechsner，Johanna Prinz，Robin Welsch和Sven Mayer。厨房对象的数据库：在人类机器人相互作用的背景下调查危险感知。在Chi的扩展摘要中。ACM，第6，9页。https://doi.org/10.1145/3544549.3585884 [15] Jan Leusmann，Chao Wang，Michael Gienger，Albrecht Schmidt和Sven Mayer。2023。了解人类机器人相互作用的不确定性循环。https://doi.org/10.48550/arxiv.2303.07889 arxiv：2303.07889 [CS.HC] [16] Jan Leusmann，Jannik Wiese，Jannik Wiese，Moritz Ziarko和Sven Mayer。2023。调查活跃智能助手的机会，以启动与用户互动的机会。in proc。妈妈。ACM，495–498。 https://doi.org/10.1145/3626705.3631787 [17] Zeng，Zhengxiao du，Chenhui Zhang，Sheng Shen，Tianjun Zhang，Yu Su，Huan Sun，Minlie Huang，Yuxiao Dong和Jie Tang。 2023。 代理商：评估LLM作为代理。 arxiv：2308.03688 [CS.AI] [18] Amama Mahmood，Junxiang Wang，Bingsheng Yao，Dakuo Wang和Chien-Ming Huang。 2023。 LLM驱动的对话语音助手：交互模式，机会，挑战和设计指南。 2022。ACM，495–498。https://doi.org/10.1145/3626705.3631787 [17] Zeng，Zhengxiao du，Chenhui Zhang，Sheng Shen，Tianjun Zhang，Yu Su，Huan Sun，Minlie Huang，Yuxiao Dong和Jie Tang。2023。代理商：评估LLM作为代理。arxiv：2308.03688 [CS.AI] [18] Amama Mahmood，Junxiang Wang，Bingsheng Yao，Dakuo Wang和Chien-Ming Huang。2023。LLM驱动的对话语音助手：交互模式，机会，挑战和设计指南。2022。arxiv：2309.13879 [CS] http://arxiv.org/abs/2309.13879 [19] Marco Manca，Parvaneh Parvin，FabioPaternò和Carmen Santoro。[n。 d。]。将Alexa集成到基于规则的个性化平台中。in proc。。ACM，108–113。 https://doi.org/10.1145/3411170.3411228 [20] Emily Mower，David J. Feil-Seifer，Maja J. Mataric和Shrikanth Narayanan。 [n。 d。]。 使用生理测量来研究人类机器人相互作用中用户状态估计的隐式提示。 Ro-Man。 IEEE，1125–1130。 https://doi.org/10.1109/roman.2007.4415249 [21] Carl Oechsner，Sven Mayer和Andreas Butz。 合作机器人作为烹饪设备的挑战和机遇。 in proc。 2022年与自动化互动的研讨会（AutomationXP22）。 https://sven-mayer.com/wp-content/uploads/2022/05/oechsner20222challenges.pdf [22] Matthew K.x.j. pan，Elizabeth A. Croft和GünterNiemeyer。 2018。 使用机器人社会属性量表（Rosas）评估对人向机器人移交的社会感知。 in proc。 HRI。 ACM，443–451。 https://doi.org/10.1145/3171221.3171257 [23] Tracy Sanders，Alexandra Kaplan，Ryan Koch，Michael Schwartz和P. A. Hancock。 2019。 信任与使用人物互动中的选择之间的关系。 人为因素61，4（2019），614–626。 2014。 方式和透明度对人类机器人相互作用的信任的影响。ACM，108–113。https://doi.org/10.1145/3411170.3411228 [20] Emily Mower，David J. Feil-Seifer，Maja J. Mataric和Shrikanth Narayanan。[n。 d。]。使用生理测量来研究人类机器人相互作用中用户状态估计的隐式提示。Ro-Man。 IEEE，1125–1130。 https://doi.org/10.1109/roman.2007.4415249 [21] Carl Oechsner，Sven Mayer和Andreas Butz。 合作机器人作为烹饪设备的挑战和机遇。 in proc。 2022年与自动化互动的研讨会（AutomationXP22）。 https://sven-mayer.com/wp-content/uploads/2022/05/oechsner20222challenges.pdf [22] Matthew K.x.j. pan，Elizabeth A. Croft和GünterNiemeyer。 2018。 使用机器人社会属性量表（Rosas）评估对人向机器人移交的社会感知。 in proc。 HRI。 ACM，443–451。 https://doi.org/10.1145/3171221.3171257 [23] Tracy Sanders，Alexandra Kaplan，Ryan Koch，Michael Schwartz和P. A. Hancock。 2019。 信任与使用人物互动中的选择之间的关系。 人为因素61，4（2019），614–626。 2014。 方式和透明度对人类机器人相互作用的信任的影响。Ro-Man。IEEE，1125–1130。 https://doi.org/10.1109/roman.2007.4415249 [21] Carl Oechsner，Sven Mayer和Andreas Butz。 合作机器人作为烹饪设备的挑战和机遇。 in proc。 2022年与自动化互动的研讨会（AutomationXP22）。 https://sven-mayer.com/wp-content/uploads/2022/05/oechsner20222challenges.pdf [22] Matthew K.x.j. pan，Elizabeth A. Croft和GünterNiemeyer。 2018。 使用机器人社会属性量表（Rosas）评估对人向机器人移交的社会感知。 in proc。 HRI。 ACM，443–451。 https://doi.org/10.1145/3171221.3171257 [23] Tracy Sanders，Alexandra Kaplan，Ryan Koch，Michael Schwartz和P. A. Hancock。 2019。 信任与使用人物互动中的选择之间的关系。 人为因素61，4（2019），614–626。 2014。 方式和透明度对人类机器人相互作用的信任的影响。IEEE，1125–1130。https://doi.org/10.1109/roman.2007.4415249 [21] Carl Oechsner，Sven Mayer和Andreas Butz。 合作机器人作为烹饪设备的挑战和机遇。 in proc。 2022年与自动化互动的研讨会（AutomationXP22）。 https://sven-mayer.com/wp-content/uploads/2022/05/oechsner20222challenges.pdf [22] Matthew K.x.j. pan，Elizabeth A. Croft和GünterNiemeyer。 2018。 使用机器人社会属性量表（Rosas）评估对人向机器人移交的社会感知。 in proc。 HRI。 ACM，443–451。 https://doi.org/10.1145/3171221.3171257 [23] Tracy Sanders，Alexandra Kaplan，Ryan Koch，Michael Schwartz和P. A. Hancock。 2019。 信任与使用人物互动中的选择之间的关系。 人为因素61，4（2019），614–626。 2014。 方式和透明度对人类机器人相互作用的信任的影响。https://doi.org/10.1109/roman.2007.4415249 [21] Carl Oechsner，Sven Mayer和Andreas Butz。合作机器人作为烹饪设备的挑战和机遇。in proc。2022年与自动化互动的研讨会（AutomationXP22）。https://sven-mayer.com/wp-content/uploads/2022/05/oechsner20222challenges.pdf [22] Matthew K.x.j. pan，Elizabeth A. Croft和GünterNiemeyer。 2018。 使用机器人社会属性量表（Rosas）评估对人向机器人移交的社会感知。 in proc。 HRI。 ACM，443–451。 https://doi.org/10.1145/3171221.3171257 [23] Tracy Sanders，Alexandra Kaplan，Ryan Koch，Michael Schwartz和P. A. Hancock。 2019。 信任与使用人物互动中的选择之间的关系。 人为因素61，4（2019），614–626。 2014。 方式和透明度对人类机器人相互作用的信任的影响。https://sven-mayer.com/wp-content/uploads/2022/05/oechsner20222challenges.pdf [22] Matthew K.x.j.pan，Elizabeth A. Croft和GünterNiemeyer。2018。使用机器人社会属性量表（Rosas）评估对人向机器人移交的社会感知。in proc。HRI。 ACM，443–451。 https://doi.org/10.1145/3171221.3171257 [23] Tracy Sanders，Alexandra Kaplan，Ryan Koch，Michael Schwartz和P. A. Hancock。 2019。 信任与使用人物互动中的选择之间的关系。 人为因素61，4（2019），614–626。 2014。 方式和透明度对人类机器人相互作用的信任的影响。HRI。ACM，443–451。 https://doi.org/10.1145/3171221.3171257 [23] Tracy Sanders，Alexandra Kaplan，Ryan Koch，Michael Schwartz和P. A. Hancock。 2019。 信任与使用人物互动中的选择之间的关系。 人为因素61，4（2019），614–626。 2014。 方式和透明度对人类机器人相互作用的信任的影响。ACM，443–451。https://doi.org/10.1145/3171221.3171257 [23] Tracy Sanders，Alexandra Kaplan，Ryan Koch，Michael Schwartz和P. A. Hancock。2019。信任与使用人物互动中的选择之间的关系。人为因素61，4（2019），614–626。2014。方式和透明度对人类机器人相互作用的信任的影响。https://doi.org/10.1177/00187208818816838 [24] Tracy L. Sanders，Tarita Wixon，K。Elizabeth Schafer，Jessie Y. C. C. C. Chen和P. A. Hancock。在cogsima中IEE，156–1 https://doi.org/10.1109/cogsima.2014.6816556 [25] Christian E. Schaefer。 [n。 D.] 在人类机器人互动中建立信任：“信任感知量表 - hri”的发展。 在强大的智能和对自治系统的信任中 https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7668-0_10 [26] Kotaro Shukri，Ryyoma Ishigaki，Jundai Suzuki，Jundai Suzuki，Tsubasa，Tsubasa，Tsubasa，Takakubo，Kawakubo，Maski Shuzo，Maaski Shuzo，Maedaa。 2023。 使用大语言模型的对话系统的元控制。 （2023）。 https://doi.org/10.4850/arxiv.2312.2312.13715 [27] Jagdish Singh，Minnu Helen Joesph和Khurshid Begum Abdul Abdul Jabbar。 2019。 基于规则的Chabot供学生查询。 物理学杂志：会议系列1228，1（2019），012060。https：//doi.org/10.10.1088/1742-6596/1228/1IEE，156–1https://doi.org/10.1109/cogsima.2014.6816556 [25] Christian E. Schaefer。 [n。 D.] 在人类机器人互动中建立信任：“信任感知量表 - hri”的发展。 在强大的智能和对自治系统的信任中 https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7668-0_10 [26] Kotaro Shukri，Ryyoma Ishigaki，Jundai Suzuki，Jundai Suzuki，Tsubasa，Tsubasa，Tsubasa，Takakubo，Kawakubo，Maski Shuzo，Maaski Shuzo，Maedaa。 2023。 使用大语言模型的对话系统的元控制。 （2023）。 https://doi.org/10.4850/arxiv.2312.2312.13715 [27] Jagdish Singh，Minnu Helen Joesph和Khurshid Begum Abdul Abdul Jabbar。 2019。 基于规则的Chabot供学生查询。 物理学杂志：会议系列1228，1（2019），012060。https：//doi.org/10.10.1088/1742-6596/1228/1https://doi.org/10.1109/cogsima.2014.6816556 [25] Christian E. Schaefer。[n。 D.]在人类机器人互动中建立信任：“信任感知量表 - hri”的发展。在强大的智能和对自治系统的信任中https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7668-0_10 [26] Kotaro Shukri，Ryyoma Ishigaki，Jundai Suzuki，Jundai Suzuki，Tsubasa，Tsubasa，Tsubasa，Takakubo，Kawakubo，Maski Shuzo，Maaski Shuzo，Maedaa。 2023。 使用大语言模型的对话系统的元控制。 （2023）。 https://doi.org/10.4850/arxiv.2312.2312.13715 [27] Jagdish Singh，Minnu Helen Joesph和Khurshid Begum Abdul Abdul Jabbar。 2019。 基于规则的Chabot供学生查询。 物理学杂志：会议系列1228，1（2019），012060。https：//doi.org/10.10.1088/1742-6596/1228/1https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7668-0_10 [26] Kotaro Shukri，Ryyoma Ishigaki，Jundai Suzuki，Jundai Suzuki，Tsubasa，Tsubasa，Tsubasa，Takakubo，Kawakubo，Maski Shuzo，Maaski Shuzo，Maedaa。 2023。 使用大语言模型的对话系统的元控制。 （2023）。 https://doi.org/10.4850/arxiv.2312.2312.13715 [27] Jagdish Singh，Minnu Helen Joesph和Khurshid Begum Abdul Abdul Jabbar。 2019。 基于规则的Chabot供学生查询。 物理学杂志：会议系列1228，1（2019），012060。https：//doi.org/10.10.1088/1742-6596/1228/1https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7668-0_10 [26] Kotaro Shukri，Ryyoma Ishigaki，Jundai Suzuki，Jundai Suzuki，Tsubasa，Tsubasa，Tsubasa，Takakubo，Kawakubo，Maski Shuzo，Maaski Shuzo，Maedaa。2023。使用大语言模型的对话系统的元控制。（2023）。https://doi.org/10.4850/arxiv.2312.2312.13715 [27] Jagdish Singh，Minnu Helen Joesph和Khurshid Begum Abdul Abdul Jabbar。2019。基于规则的Chabot供学生查询。物理学杂志：会议系列1228，1（2019），012060。https：//doi.org/10.10.1088/1742-6596/1228/1
Brain-IHM 数据集：研究人与人、人机对话的大脑基础的新资源
摘要 本文介绍了一个原始的受控交互数据集，重点研究反馈项目。它包括由演员扮演的医生和患者之间的不同对话的记录。在这个语料库中，患者主要是倾听者，并产生不同的反馈，其中一些反馈不一致（自愿）。此外，这些对话已在虚拟现实环境中重新合成，其中患者由人工智能代理扮演。最终的语料库由不同的人与人对话电影以及在人机环境中重播的相同对话组成，从而产生了第一个人与人/人机平行语料库。然后，语料库在语言和非语言层面上用不同的多模态注释进行了丰富。此外，这是第一个此类数据集，我们设计了一个实验，在此期间，不同的参与者必须观看电影并对互动进行评估。在此任务中，我们记录了参与者的大脑信号。然后，Brain-IHM 数据集被构思用于三重目的：1/ 通过比较一致和不一致的反馈来研究反馈 2/ 比较人与人和人机产生的反馈 3/ 研究反馈感知的大脑基础。
南伯灵顿规划与分区计划2024社区对话工作与经济
•不同尺寸的企业的有机增长 - 大型企业吸引小型企业等。•不要认为这座城市已经竭尽全力鼓励业务•额外土地的发展是由维持整体发展所需的融资/可用税收增长所限制的，不仅是住房，不仅是企业和其他收入来源，还要评估我们需要多少增长来维持城市维护o需要多大的增长才能改变现有环境中限制构建环境的限制环境的政策，以增加构建环境 - 适用于
Brain-IHM 数据集：研究人与人、人机对话的大脑基础的新资源
摘要 本文介绍了一个原始的受控交互数据集，重点研究反馈项目。它包括由演员扮演的医生和患者之间的不同对话的记录。在这个语料库中，患者主要是倾听者，并产生不同的反馈，其中一些反馈不一致（自愿）。此外，这些对话已在虚拟现实环境中重新合成，其中患者由人工智能代理扮演。最终的语料库由不同的人与人对话电影以及在人机环境中重播的相同对话组成，从而产生了第一个人与人/人机平行语料库。然后，语料库在语言和非语言层面上用不同的多模态注释进行了丰富。此外，这是第一个此类数据集，我们设计了一个实验，在此期间，不同的参与者必须观看电影并对互动进行评估。在此任务中，我们记录了参与者的大脑信号。然后，Brain-IHM 数据集被构思用于三重目的：1/ 通过比较一致和不一致的反馈来研究反馈 2/ 比较人与人和人机产生的反馈 3/ 研究反馈感知的大脑基础。
日常规划对话和人工智能：改善建筑文化、参与度、规划和安全的关键
安全干预。安全科学。2023；162：106072。doi：10.1016/j。ssci.2023.106072 7. Harrington D、Materna B、Vannoy J、Scholz P。开展有效的尾门培训。健康促进实践。2009；10(3)：359-369。doi：10。1177/1524839907307885 8. Kaskutas V、Jaegers L、Dale AM、Evanoff BA。工具箱谈话：改进的见解。Prof Saf。2016；无：33-37。9. Marquet LD。领导力就是语言：您说的话和您不说的话的隐藏力量。麦格劳希尔专业版； 10. Pentland A. 社会物理学：社交网络如何让我们变得更聪明。企鹅出版社；2015 年。 11. Pentland A 打造优秀团队的新科学。哈佛商业评论。2012 年。https://hbr.org/2012/04/the-new-science- of-building-great-teams 12. Alsamadani R、Hallowell M、Javernick ‐ Will AN。使用社交网络分析测量和建模美国小型工作团队的安全沟通。构建管理经济学。2013 年；31(6)：568 ‐ 579。doi:10.1080/01446193.2013.786491 13. Dinnie K，Nation UK。领导力与沟通：通过语言建立信任和赋予权力。劳特利奇； 2021。 14. Kahn WA。工作中个人投入和脱离的心理条件。Acad Manage J。1990；33(4)：692 ‐ 724。https://www.jstor.org/stable/256287 15. Geller ES。以人为本的安全：源头。安全绩效解决方案；2022。 16. Geller ES。安全心理学手册。CRC Press；2001。 17. Edmondson A。工作团队中的心理安全和学习行为。Adm Sci Q。1999；44(2)：350 ‐ 383。doi:10.2307/2666999 18. Newman A、Donohue R、Eva N。心理安全：文献系统评价。Hum Resource Manag Rev。 2017；27(3): 521 ‐ 535。doi:10.1016/j.hrmr.2017.01.001 19. NSC – 国家安全委员会。心理上感到安全的工人在工作中受伤的可能性较小。NSC SAFER 研究报告。2023 年。https://www.nsc.org/workplace/safety-topics/psychological-safety-correlates-to-physical-safety 20. Dekker S.《理解“人为错误”的现场指南》。CRC Press；2014 年。 21. Sexton JB、Helmreich RL、Neilands TB 等人。《安全态度问卷》：心理测量特性、基准数据和新兴研究。BMC Health Serv Res。2006；6:44。 doi:10.1186/ 1472-6963-6-44 22. Frazier ML、Fainshmidt S、Klinger RL、Pezeshkan A、Vracheva V。心理安全：元分析回顾与扩展。人事心理学。2017；70（1）：113-165。doi:10.1111/peps.12183 23. Harter JK、Schmidt FL、Hayes TL。业务部门层面员工满意度、员工敬业度和业务成果之间的关系：元分析。应用心理学杂志。 2002;87(2):268 ‐ 279. doi:10.1037/0021-9010.87.2.268 24. Beus JM、Payne SC、Bergman ME、Arthur, Jr. W. 安全氛围与伤害：理论与实证关系的检验。J Appl Psychol . 2010;95(4):713 ‐ 727. doi:10.1037/a0019164 25. Lu CS、Yang CS. 集装箱码头运营中的安全领导力与安全行为。安全科学。2010；48(2)：123 ‐ 134。doi:10.1016/j. ssci.2009.05.003 26. Newnam S、Griffin MA、Mason C。工作车辆的安全：一项将安全价值和个人预测因素与工作相关驾驶事故联系起来的多层次研究。应用心理学杂志。2008；93(3)：632 ‐ 644。doi:10.1037/0021-9010.93.3.632 27. Nelson B、Hirshfeld S 对话是新货币。FactorLab 白皮书。2021 年。https://factorlab.com/white-paper-conversations-are-the-new-currency/ 28. Nelson B 代理指标到底是什么，你为什么要关心它。FactorLab 白皮书。 2020 年。https://factorlab.com/what-the-heck-is-a-proxy-metric-and-why-you-care/
改善与COVID-19疫苗犹豫患者的对话：支持家庭医生的行动研究
疫苗接种和应对疫苗犹豫的努力已成为家庭医学团队的重点问题，因为COVID-19大流行的发展。进行行动研究，我们的团队开发了一项基于交互式网络的指南，以改善患者提出的各种疫苗犹豫的临床对话。本文在包括验证访谈的过程中介绍了该指南与家庭医生（其目标最终用户）编码的指南；角色扮演访谈；和用户测试的设计。验证访谈试图了解有关相关心理学理论的家庭医学临床实践中疫苗犹豫的实用现实。角色扮演的访谈汲取了Famiralial Bysicant的对话策略和建议。动机访谈的原则是一种基于证据的疫苗犹豫对话方法，以补充信息赤字方法 - 用于编码指南的内容和布局。用户计数，利益相关者的参与和基于Web的分析表明该指南正在广泛使用。目前正在对指南进行正式评估。
在自然对话中将我们的思想从大脑传递到大脑的共同语言空间
抽象有效的沟通取决于在不同上下文中对单词含义的相互理解。大语言模型学到的嵌入空间可以作为人类用来传达思想的共享，上下文丰富的含义的明确模型。，我们在五对癫痫患者中自发，面对面的对话中使用电皮质学记录了脑活动。我们证明了语言嵌入空间可以捕获说话者和听众之间单词神经对准的语言内容。语言内容在单词发音之前出现在说话者的大脑中，并且在单词发音后，听众的大脑中相同的语言内容在听众的大脑中迅速重新出现。这些发现建立了一个计算框架，以研究人类大脑如何在现实世界中将他们的思想传播到彼此之间。