摘要AI的发展为传播者(即,对话代理人),已经为AI在人们的社会世界中的位置以及人类和机器之间的感知过程,尤其是自闭症患者,尤其是可能从这种互动中受益的人。当前的研究旨在在1-4周内探索六个自闭症和六个非自闭症成年人与对话虚拟人(CVH/对话剂/聊天机器人)的相互作用。使用半结构化访谈,对话性聊天案和研究后的在线问题,我们介绍了与人类chatbot互动,聊天机器人人性化/DEHU MANIVIANGE和CHATBOT的自闭症/非独立性特征有关的发现。发现表明,尽管自闭症用户愿意与聊天机器人交谈,但没有迹象表明与聊天机器人建立关系。我们的分析还强调了自闭症用户对聊天机器人的同理心的期望。对于非自动用户的情况,他们试图通过不断测试AI对话/认知技能来扩展对话代理的能力。此外,非自动用户对Kuki的基本对话技能感到满意,而在Con Trary,自闭症参与者中,他们期望更多的深度对话,因为他们更信任Kuki。这些发现提供了针对自闭症用户的新型人与chatbot互动模型的见解,以通过陪伴和社交联系来支持他们。
遗传服务,由个人或其任何家庭成员提供。”请参阅:“45 CFR 160.103 - 定义”。(LII / 法律信息研究所)访问日期:2018 年 3 月 6 日。“45 CFR 160.103 - 定义。”(LII / 法律信息研究所)访问于 2018 年 3 月 6 日。;为了本文的目的,我们将基因数据定义为有关个人遗传或获得性基因特征的信息,以及可以根据特定基因特征推断出的表型特征,这些数据来自人类 DNA、RNA 和染色体的测序或分析。测序通常通过基因测序、外显子组测序和全基因组测序 (WGS) 完成。人类 DNA 分析包括靶向诊断、基于人群的筛查测试、大型平台和其他基因检测技术。2 Zachary D. Stephens 等人,《大数据:天文数据还是基因组数据?》(2015 年)13 PLOS Biol e1002195。3 同上。4 身份盗窃资源中心,《ITRC 数据泄露报告 2016》(2017 年)访问日期:2017 年 5 月 4 日。身份盗窃资源中心,《ITRC 数据泄露报告 2016》(2017 年)访问日期:2017 年 5 月 4 日。5 Simson Garfinkel,“个人信息的去识别化”(2015)NISTIR 8053。Simson Garfinkel(注 21)。Simson Garfinkel(注 20)。Simson Garfinkel(注 19)。
•地理接近(Sorenson/Stuart'01,Bernstein/et.al'16)•专业网络重叠(Hochberg/et.al'07,Hsu'07,Hsu'17,Garfinkel/et.al'21)•人口统计学
1 https://www.nytimes.com/2023/05/30/technology/ai-threat-warning.html 2 https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/ 3 这些假设可以通过生成式 AI 应用程序得到激发。对于不可逆性,一旦像 ChatGPT 这样的大型语言模型在中学教育中部署,即使在明显损害学生学习之后,也可能无法撤销它们的使用。对于随着生产力的提高而上升的损害,许多专家担心这些技术要么带来生存风险,要么会被滥用,当它们具有更强大的能力时,这两种情况都会更具破坏性(例如,Shevlane、Farquhar、Garfinkel、Phuong 等人,2023 年)。
∗ 我们感谢 Malcolm Baker、Lauren Cohen、Michael Ewens、Jon Garfinkel、Josh Lerner、Xuelin Li、Tong Liu、Song Ma、Chris Mace、Katie Moon、David Robinson、哈佛大学研讨会参与者、耶鲁大学管理学院以及 2024 年 MFA 会议、2023 年三井金融研讨会、CICF、Bates White 生命科学研讨会、EFA 会议和硅谷金融会议的会议参与者提供的有益评论和建议。我们感谢 Isabella Bossa 和 Ziyang Jia 提供的出色研究协助。† 新奥尔良大学,工商管理学院,电子邮件:mhammoud@uno.edu ‡ 哈佛商学院,电子邮件:jkrieger@hbs.edu § 爱荷华大学,蒂皮商学院,电子邮件:jiajie-xu@uiowa.edu
资金/支持:这项工作得到了捷克健康研究委员会的支持(No.NU20J-04-00022),欧盟(Marie Curie Intrapean Intrapean Chartership for Career Development,FP7-People-Eif-2013,Grant No.6485124)和捷克教育部,青年和体育部(Meys CR)(编号cz.02.1.01/0.0/0.0/17 043/0009632; Ceitec 2020,LQ1601,LM2018121)。支持获得本文提供的科学数据的支持来自中欧理工学院中部的核心设施多模式和功能成像实验室,马萨里克大学得到了捷克生命模仿大型RI项目的支持(编号LM2018129,由Meys CR资助)。Nikolova博士得到了Koerner New Scientist Award和Paul Garfinkel新调查员催化剂奖,该奖项由成瘾与心理健康基金中心管理。
我们感谢Laurent Bach,Jon Garfinkel,Michael Hertzel,Ron Masulis,Katie Moon,Katie Moon,Veronica Rappoport,Shang-Jin Wei和研讨会的参与者,埃塞克(Essec),南部卫理公会大学,爱荷华大学,爱荷华大学,曼尼姆大学,曼尼海姆大学,新南威尔士大学,新南威尔士大学,国际餐厅和国际菲利克斯大学,奇莱国际公司,中西部金融协会,Esade Spring研讨会的成立版,阿姆斯特丹企业金融日和南部丹麦大学财务研讨会的评论。Giannetti感谢Jan Wallander和Tom Hedelius基金会的财政支持。Ersahin感谢密歇根州立大学中心国际商业研究(CIBER)的财政支持。本文所表达的观点是作者的观点,不一定反映国家经济研究局的观点。
We thank an anonymous referee, Laurent Bach, Jon Garfinkel, Michael Hertzel, Ron Masulis, Katie Moon, Veronica Rappoport, Shang-Jin Wei, and seminar participants at ESSEC, Southern Methodist University, the University of Iowa, the University of Mannheim, the University of New South Wales, the NBER and Central Bank of Chile International Fragmentation, Supply Chains, and Financial摩擦会议,中西部金融协会年会,Esade Spring研讨会,阿姆斯特丹企业金融日,SFS骑兵,金融中介研究协会年会,ECGI全球公司治理和南部丹麦大学财务研讨会。Giannetti感谢Jan Wallander和Tom Hedelius基金会的财政支持。当Ersahin在密歇根州立大学任职时,该项目的重要部分就完成了。Ersahin感谢密歇根州立大学中心国际商业研究(CIBER)的财政支持。
摘要设定的分区问题及其决策变体(即,封面问题)是量子优化社区至关重要的组合优化问题。在许多实际世界优化问题的分支机构方法的主要问题中也采用了此问题,包括但不限于重新划分和调度。以最近关于量子组合能力“解决”硬组合优化问题的能力的主张所激发,我们提出了一个二次无约束的二进制优化(QUBO)配方,以使用严格的惩罚系数进行设定的分区问题。我们还采用了Garfinkel和Nemhauser(Operations Research,1969年)的五种销售技术来减少现有基准实例的规模。我们最终使用变异量子本素(VQE)作为启发式,以找到解决该问题的可行解决方案。我们的计算实验表明,在量子环境中使用紧密的惩罚系数和现有的经典还原技术的功效。我们的代码和数据可在GitHub上找到。
匿名,Toby Baxendale,Robert Blumen,Tobin Campbell,John P. Cochran博士,John Cooke博士,John Cooke,Kerry E. Cutter,D。Allen和Sandra Dalton,Rosemary D'Augusta(Perna Travel)(Perna Travel),James V. De Santo(DTL Inc.)和Maino des Granges夫人,Frank Van Dun,Eric Englund,Charles Ezell,Martin Garfinkel,Thomas E. Gee夫妇,Frank W. Heemstra,Jule R. Herbert,Jr.,L。Charles Hilton,Jr。基思(Keith),罗伯特·肯尼迪(Robert N. Kennedy),理查德·科斯曼(Richard J.多萝西·唐纳利·莫勒(Dorothy Donnelley Moller),里德·W·莫尔(Reed W.斯蒂芬斯(Stephens),查尔斯·斯特朗(Charles Strong),迈克尔·托马斯(Michael F.