XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDialogFlow
与 Pinky and the Brain 合作的 NLP 法学硕士
IBM Watson Assistant Google DialogFlow Microsoft Bot Framework 和 Power Virtual Agents FaceBook Wit.AI
FinAID，一款使用人工智能的财务顾问应用程序
摘要：在当前情况下，对熟练的财务顾问的需求比以往任何时候都要大，因为有无数的赚钱策略，同时全球经济可能濒临崩溃。此外，优秀的财务顾问非常缺乏，即使你找到一个，你最终也会支付巨额费用。当前提出的应用程序以经济高效和可靠的方式满足了上述需求。所提出的系统使用人工智能自动完成财务顾问的工作。它为用户提供了一个简单易用的界面，每个人都将拥有自己的帐户，由 Google 的 Firebase 平台处理。该应用程序使用“Plaid”API，允许应用程序向相应的银行服务器发送请求并获取个人的帐户详细信息。登录的用户将看到他们帐户详细信息的非常全面的表示，其中还包括按类别划分的支出、投资和储蓄。该项目的独特部分之一是聊天机器人，它随时准备回答用户与其帐户和财务相关的查询。 Dialogflow 将结合 Google 的机器学习专业知识，帮助实现 Chatbot 的功能。拟议的应用程序将帮助为每个有需要的人提供一个非常可靠、易于使用且经济高效的解决方案，以解决他们拥有个人理财顾问的问题。索引术语：人工智能、Firebase、Plaid API、Dialogflow、Chatbot。
人工智能数字助理 - 全新
[1] Mekni, M. 指出，对话代理是使用人工智能模拟人类对话的自然语言交互界面，他的论文提供了一个平台，帮助大学为学生、教职员工和教师群体提供持续和即时的帮助。[2] Velmurugan 等人提出，移动应用程序可以全面了解个人和团体开支，消除便签、电子表格和数据处理不一致的问题。[3] Ami Doshi 创建了 Donna，这是一个基于人工智能的个人助理，最简单的个人可以使用它来根据自己的方便安排日常任务和即将到来的日程安排。它是自动化的，具有任务管理器、聊天机器人和文本转语音功能，使其更加用户友好。[4] Aliv Faizal Muhammad 使用语音识别和人工智能技术开发了一个英语对话聊天机器人，以 Dialogflow 平台作为人工智能引擎，准确率为 100%。它有望帮助学生提高他们的对话技巧。[5] Siddharth Konak 表示，使用 Google Dialogflow 的聊天机器人是一种高效且经济的解决方案，可帮助企业和组织与客户进行个性化且引人入胜的互动。[6] Michael Fellmann 致力于开发智能待办事项列表，可帮助个人完成任务并节省时间
革新汽车零售：AI驱动...
汽车零售业正在通过人工智能和对话分析的整合经历变革性的转变。这篇全面的文章探讨了AI技术如何彻底改变传统的经销商运营，从传统的面对面互动转变为复杂的数字通信系统。它检查了核心技术组件，包括自然语言处理，Google Dialogflow集成，云基础架构和机器学习管道，这些渠道构成了现代汽车零售AI Systems文章的基础，研究了诸如广告系列管理，客户意图检测，自动化车交易评估以及智能服务的关键应用程序。本文还深入研究了实时分析功能，包括情感分析，主题建模和绩效指标，同时通过召回管理和线索质量评估中的案例研究介绍实际应用。它通过探索AI集成在汽车零售中的未来含义而结束，突出了预测性维护，自动驾驶汽车系统和个性化客户体验的新兴趋势。
实施人类的参与检测 -
摘要：这项研究开发了一个全面的机器人系统，称为机器人认知系统，用于复杂的环境，整合了三个模型：参与模型，意图模型和人类 - 机器人相互作用（HRI）模型。该系统旨在通过使机器人准确地检测人类的行为，意图和情感来增强HRI的自然性和舒适性。一种新颖的双臂移动机器人MOBI旨在证明该系统的功效。参与模型利用眼睛凝视，头部姿势和动作识别来确定相互作用启动的合适力矩，以解决潜在的眼神接触焦虑。意图模型采用情感分析和情感分类来推断互动者的意图。与Google DialogFlow集成的HRI模型，根据用户反馈促进了适当的机器人响应。该系统的性能在零售环境方案中得到了验证，这表明了它可以改善HRIS用户体验的潜力。
文章 人工智能虚拟助手和大型语言模型在术后护理中的比较分析
摘要：在术后护理中，患者教育和随访对于提高护理质量和满意度至关重要。人工智能虚拟助手 (AIVA) 和大型语言模型 (LLM)（如 Google BARD 和 ChatGPT-4）提供了使用自然语言处理 (NLP) 技术解决患者查询的途径。但是，信息的准确性和适当性在这些平台上有所不同，因此需要进行比较研究以评估它们在该领域的功效。我们进行了一项研究，将 AIVA（使用 Google Dialogflow）与 ChatGPT-4 和 Google BARD 进行比较，评估准确性、知识差距和响应适当性。与 BARD 和 ChatGPT-4 相比，AIVA 表现出卓越的性能，准确度明显更高（平均值：0.9），知识差距更小（平均值：0.1）。此外，AIVA 的回答在适当性方面获得了更高的李克特分数。我们的研究结果表明，与通用的 LLM 相比，像 AIVA 这样的专业 AI 工具在提供术后护理的精确和上下文相关信息方面更有效。虽然 ChatGPT-4 显示出良好的前景，但其表现各不相同，特别是在口头互动方面。这凸显了定制 AI 解决方案在医疗保健领域的重要性，准确性和清晰度至关重要。我们的研究强调了进一步研究和开发定制 AI 解决方案的必要性，以解决特定的医疗环境并改善患者预后。
推荐引用 推荐引用 He, Jonathan 和 Xin, ChunSheng (2021) “开发人工智能聊天机器人以支持中学和高中网络安全营的管理”，网络安全教育、研究与实践杂志：第 2021 卷：第 1 期，第 6 篇文章。可从以下网址获取：https://digitalcommons.kennesaw.edu/jcerp/vol2021/iss1/6
摘要 摘要 在整个互联网中，各种组织已经部署了许多聊天机器人来回答客户提出的问题。近年来，我们一直在为青少年举办网络安全夏令营。由于 COVID-19，我们的线下夏令营已改为虚拟夏令营。因此，我们决定开发一个聊天机器人，以减少电子邮件和电话的数量，以及根据我们从以前的夏令营收到的问题一遍又一遍地回答相同或类似问题的人工负担。本文介绍了我们使用 Google Dialogflow 平台为中学和高中网络安全夏令营实施 AI 聊天机器人的实践经验。我们选择了一些常见问题来构建我们的聊天机器人。我们认为，与其直接在网站上发布许多常见问题（许多人可能对此不感兴趣），不如使用聊天机器人，以互动的方式回答任何用户的疑问或询问。我们对聊天机器人的初步评估表明，聊天机器人受到了使用者的好评。29 名学生在使用聊天机器人后填写了一份简短的问卷。79.5% 的学生同意聊天机器人易于使用；89.6% 的学生同意聊天机器人的界面用户友好；89.7% 的学生认为聊天机器人效果很好，聊天机器人非常有帮助，帮助他们回答了一些营地或网络相关的问题；75.9% 的学生喜欢使用聊天机器人；总体而言，82.8% 的学生对聊天机器人感到满意。我们相信聊天机器人比问答代理更有用，它可以进一步发展成为教师和学生的高级虚拟助手。至于未来的工作，我们有兴趣将聊天机器人扩展到网络安全领域的一般问题，以便聊天机器人可以为更多与网络安全知识相关的问题提供标准化答案。
推荐引用 推荐引用 He, Jonathan 和 Xin, ChunSheng (2021) “开发人工智能聊天机器人以支持中学和高中网络安全营的管理”，网络安全教育、研究与实践杂志：第 2021 卷：第 1 期，第 6 篇文章。DOI：https://doi.org/10.62915/2472-2707.1077 可从以下网址获取：https://digitalcommons.kennesaw.edu/jcerp/vol2021/iss1/6
摘要 摘要 在整个互联网中，各种组织已经部署了许多聊天机器人来回答客户提出的问题。近年来，我们一直在为青少年举办网络安全夏令营。由于 COVID-19，我们的线下夏令营已改为虚拟夏令营。因此，我们决定开发一个聊天机器人，以减少电子邮件和电话的数量，以及根据我们从以前的夏令营收到的问题一遍又一遍地回答相同或类似问题的人工负担。本文介绍了我们使用 Google Dialogflow 平台为中学和高中网络安全夏令营实施 AI 聊天机器人的实践经验。我们选择了一些常见问题来构建我们的聊天机器人。我们认为，与其直接在网站上发布许多常见问题（许多人可能对此不感兴趣），不如使用聊天机器人，以互动的方式回答任何用户的疑问或询问。我们对聊天机器人的初步评估表明，聊天机器人受到了使用者的好评。29 名学生在使用聊天机器人后填写了一份简短的问卷。79.5% 的学生同意聊天机器人易于使用；89.6% 的学生同意聊天机器人的界面用户友好；89.7% 的学生认为聊天机器人效果很好，聊天机器人非常有帮助，帮助他们回答了一些营地或网络相关的问题；75.9% 的学生喜欢使用聊天机器人；总体而言，82.8% 的学生对聊天机器人感到满意。我们相信聊天机器人比问答代理更有用，它可以进一步发展成为教师和学生的高级虚拟助手。至于未来的工作，我们有兴趣将聊天机器人扩展到网络安全领域的一般问题，以便聊天机器人可以为更多与网络安全知识相关的问题提供标准化答案。
基于人工智能的聊天机器人抗击 COVID-19 疫情：范围审查
背景：人工智能 (AI) 聊天机器人是模拟人类对话的计算机程序，使用人工智能（包括机器学习和自然语言处理）通过自然语言与用户交互。随着 COVID-19 疫情的爆发，聊天机器人等数字健康技术的使用加速。目标：本研究旨在调查人工智能聊天机器人在抗击 COVID-19 疫情中的应用并探索其特点。方法：我们回顾了 COVID-19 疫情期间有关健康聊天机器人的文献。使用相关关键词（如“聊天机器人”、“对话代理”和“人工智能”）搜索 PubMed、Scopus、Web of Science 和 Google Scholar。为了选择相关文章，我们根据纳入和排除标准进行了标题、摘要和全文筛选。从选定的文章中提取了聊天机器人、它们的应用程序和设计特征。结果：在最初确定的 673 篇文章中，有 17 篇文章符合纳入条件。我们根据选定的人工智能聊天机器人的角色、应用和设计特点对其进行了分类。约 70% 的聊天机器人被设计用于预防。我们的审查确定了 COVID-19 大流行期间 AI 聊天机器人的 8 个关键应用，包括 (1) 信息传播和教育、(2) 自我评估和筛查、(3) 连接健康中心、(4) 打击错误信息和假新闻、(5) 患者跟踪和服务提供 (6) 心理健康 (7) 监测暴露 (8) 疫苗信息和安排。AI 聊天机器人部署在各种平台上，包括移动应用程序、网络和社交媒体。基于移动的聊天机器人是最常见的。所有聊天机器人都使用自然语言理解 (NLU) 方法来理解自然语言输入并根据用户的请求采取行动。超过 50% 的 AI 聊天机器人使用 NLU 平台，包括 Google Dialogflow、Rasa 框架和 IBM Watson。结论：AI 聊天机器人可以在抗击 COVID-19 大流行中发挥有效作用。在 COVID-19 疫情期间，使用 AI 聊天机器人的优势包括提高人们的意识、优化医疗资源的使用和减少不必要的接触。使用 NLU 平台可能是在医疗领域开发 AI 聊天机器人的合适解决方案。随着人工智能领域的进步，AI 聊天机器人似乎在医疗保健领域，尤其是在公共卫生、慢性病管理和心理健康领域有着光明的未来。