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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。
通过机器学习驱动的mxene
水净化对于维持生命和维护公共卫生至关重要，但是现有的方法面临着诸如低功效和高成本之类的挑战。本研究研究了MXENE材料由于其独特的结构和特性而解决这些问题的潜力。该研究旨在增强MXENE功能化技术，以通过应用机器学习方法最大化其在水过滤中的有效性。通过研究各种功能化方法和利用机器学习以优化MXENE特征，该研究试图推进净水技术。这项研究的新颖性在于它整合了机器学习驱动的方法，用于水纯化中的MXENE功能。通过探索新的方法来修改MXENE特性并提高水过滤效率，该研究有助于应对全球净水挑战。该研究始于MXENE物质的深入概述，其合成技术及其与水纯化的相关性。然后，它深入研究了不同的功能化程序，强调了针对特定水处理应用定制特征的重要性。提出了机器学习方法，以预测并优化MXENE特性，以增强水的净化功效。研究证明了机器学习驱动的MXENE功能化在改善净水过程中的潜力。通过优化MXENE特性，水过滤的功效显着增强，以解决纯化技术的当前局限性。该研究结论是通过强调其发现在应对全球净化挑战方面的重要性。通过通过创新的方法和利用机器学习技术克服障碍，该研究强调了基于MXENE的水净化方法在确保普遍获得清洁水的潜在影响。关键字：机器学习，MXENE，功能化，水净化，吸附，表面
领导人工智能驱动的组织
时间 2024 年 9 月 9 日至 13 日 2024 年 11 月 11 日至 15 日 2025 年 2 月 10 日至 14 日 2025 年 3 月 24 日至 28 日 2025 年 7 月 21 日至 25 日 2025 年 11 月 3 日至 7 日
人工智能驱动的网络安全威胁和组织后果
CSUSB ScholarWorks 研究生院免费向您提供该项目，供您开放访问。该项目已被 CSUSB ScholarWorks 的授权管理员接受，可纳入电子论文、项目和学位论文。如需更多信息，请联系 scholarworks@csusb.edu 。
全球金融能力方面的气候中性经济数字化驱动模式
本文探讨了发展气候中和经济模式的条件和驱动因素，强调了数字化转型的关键作用。部署这一模式的一个关键杠杆是国际金融实体积极参与全球绿色融资领域。该研究强调了绿色基金作为塑造全球金融能力和为全球气候变化适应提供多边支持的关键参与者所发挥的重要作用。它深入探讨了此类援助的总体框架和机制。作者采用系统分析以及绿色气候基金项目的案例研究，旨在确定培育气候中和经济最具影响力的行业。该研究确定了实现气候中和的四个基本环节：气候数字化、加强金融能力和业务可持续性、重新思考生态系统发展和社区赋权。该调查利用了有关东欧、非洲、亚太地区和拉丁美洲气候融资主要受益者执行 240 个气候项目的大量数据。它表明，现代气候融资表现出地缘政治依赖和全球影响力两极分化的迹象。研究结果主张加强气候基金的区域存在，以提高在地方层面实施气候中性项目的财政能力。本文强调了每个环节所需的资金支持规模，以及项目前期准备的主导作用。作者证实了数字化在气候中性经济模式中的总体和双重作用。数字化转型为绿色企业、行业和治理产生了一整套独立且多功能的 IT 产品。另一方面，数字化创造了一个信息环境和强大的数字基础设施，以提高其他关键环节的效率。具体而言，它为绿色企业在绿色贷款、赠款和金融科技方面的财务偿付能力和可持续性提供数字决策；加强弱势群体在绿色经济过程中的信息意识和参与度；促进对整体生态系统适应的数字支持。
数据驱动的交易策略学习
数据驱动的交易策略涉及利用定量分析和统计模型来为金融市场的决策提供信息。通过利用广泛的数据集和高级算法，交易者旨在识别模式，趋势和相关性，以开发预测价格变动，优化投资组合分配以及管理风险的预测模型。关键组件包括数据收集，功能工程，模型开发和背景测试，以及历史市场数据至关重要的培训和验证模型。实时数据提要可以持续改进和适应不断变化的市场动态。成功取决于快速，准确地处理大量数据以及基础算法的鲁棒性，从而通过从动态财务景观中提取可行的见解来为交易者提供竞争优势。但是，重要的是要认识到，由于市场条件的潜在转变，对新信息和市场趋势的适应性对于持续疗效至关重要。
数据驱动的无人机 - 新加坡
1。引入人工智能（AI）是现代技术进步不可或缺的一部分，许多人已将其应用于无人机导航系统。特别是这些分支之一，强化学习（RL）涉及一个代理商通过与环境互动来做出决策的代理。使用RL，对代理进行训练的环境通常是一个模拟器，它允许在不产生高成本的情况下进行大量培训实例。通过优化用于无人机导航的RL模型，用于监视，追捕和其他培训的无人机可以通过传统方法无法实现的准确性来执行复杂的任务。但是，RL的挑战之一是代理商用来改善其决策顺序的奖励功能的制作。在此项目中，正在探索大型语言模型（LLM）的使用，以帮助改善通常手动手动制作的RL模型的奖励功能。总而言之，该项目旨在调查在RL无人机模型中使用LLMS进行简单导航的潜力。2。文献综述2.1无人机导航中的自主权在近年来在AI和无人机开发领域取得了许多进步，其中包括使用深度学习来优化无人机导航。通过使用AI，无人机通过检测对象清楚地绘制其环境来解释其周围环境。这在其他实现中很重要，例如自动封闭空间中的导航（即（Kaelbling，1996年）。这个无需人工参与），避免碰撞和自动起飞和着陆。无人机中AI的其他用途包括在外国环境中优化轨迹和路径，根据地理特征区分环境，并计划三维非平面运动（Lee等，2021）。With drones increasing in popularity over the past decade, firms have invested efforts into AI implementations, with a notable example of Near-Earth Autonomy and National Aeronautics and Space Administration's (NASA) breakthroughs in self-piloted unmanned drones and autonomous systems, that have largely reduced the reliance on Global Positioning Systems (GPS) for drone navigation (NASA, 2020).2.2强化学习（RL）RL是深度学习的一个分支，涉及一系列基于代理商的探索和剥削的决策，其中“正确的”行动使代理人更接近实现其目标，得到了回报，并“不正确”的行动，这使代理商进一步实现了目标，以实现其目标，受到惩罚。通过与给定环境进行互动，代理可以通过从奖励功能中获得的奖励来识别“正确”和“不正确”的行动，此后继续选择采取行动序列，以提供最大的总体奖励并最大程度地减少整体罚款。这种奖励将是代理人达到最佳行为的加强。为了加快RL模型培训，使用了情节学习模型，在这些模型中，代理利用了过去的观察和动作来进一步学习，而不是每次从头开始。
AI驱动的聊天机器人在
人工智能的出现（AI）彻底改变了各个部门，农业也不例外。随着人口不断增长和对食物的需求不断增长，迫切需要提高农业生产率，同时最大程度地减少资源消耗和环境影响。在这种情况下，用于耕种目的的AI驱动聊天机器人的开发提出了有前途的解决方案。拟议的项目旨在设计和实施AI驱动的聊天机器人，该聊天机器人为农民和耕种者提供实时帮助。聊天机器人将利用高级AI技术，例如自然语言处理（NLP），机器学习（ML）和计算机愿景，以提供整个培养过程中的个性化建议，见解和指导。聊天机器人将与传感器和物联网设备集成，以实时监视各种参数，例如土壤水分水平，温度，湿度和作物健康。AI驱动的聊天机器人旨在通过可行的见解，个性化建议和专家指导来增强农民的能力，从而提高农业生产力，可持续性和盈利能力。通过利用尖端的AI技术，该项目有可能彻底改变耕作和耕种的方式，从而导致更高效，更具弹性和可持续的农业生态系统。