XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemKamar
智能酒店转型：将人工智能 (AI) 应用于酒店客房，以增强体验个性化
摘要 本研究的目的是探索人工智能集成如何使酒店客房变得更具适应性并响应客人的偏好。通过利用人工智能系统分析生成的数据，酒店可以识别客人的行为模式并据此生成个性化建议。本研究采用文献综述研究方法，从与研究相关的各种来源收集数据并处理数据。这些来源包括科学数据库、期刊和书籍，用于深入了解人工智能（AI）在酒店客房中的应用，以增强客人的个性化。这项研究的意义在于，它使酒店能够为每位客人提供更加独特和个性化的体验，从而提高客户满意度和忠诚度。此外，人工智能的应用还有望提高运营效率，扩大未来的服务创新机会。因此，酒店客房中的人工智能是酒店向智能转型迈出的一步，专注于提高服务质量和创造卓越的宾客体验。关键词：人工智能、宾客体验个性化、酒店
引用：Amanda Nasrallah，Jenan Ershaid，Ramez Kamar，Ahmad Badarneh，Karam Abu Soud。最初的自由基膀胱切除术与BCG的高风险
引用：Amanda Nasrallah，Jenan Ershaid，Ramez Kamar，Ahmad Badarneh，Karam Abu Soud。最初的自由基膀胱切除术与BCG的患者，患有尿膀胱癌复发的高风险。医学和健康杂志
营养研究学术指南2024
16。S2学术室17。二楼会议室18。部门秘书处19.图书馆室20。本科和领导力室21。女士浴室二楼22。男士浴室二楼23。Musholla二楼24。Pantri二楼25。讲座室301 26。演讲室302 27。讲座室303 28。演讲室304 29。女士浴室三楼30。男士浴室三楼31。Musholla三楼32。四楼会议室33。KTI考试室34。讲座室403 35。讲座室405 36。讲座室406 37。讲座室407 38。营养咨询实验室39。Pantri四楼40。四楼女士浴室41。男士浴室四楼42。Musholla四楼43。Hall教授Satoto博士，SP.GK 44。 演讲室502 45。 演讲室503 46。 运动与健身实验室47。 Pantri五楼48。 五个森林妇女浴室49。 男士浴室五森林Hall教授Satoto博士，SP.GK 44。演讲室502 45。演讲室503 46。运动与健身实验室47。Pantri五楼48。五个森林妇女浴室49。男士浴室五森林
COVID-19疫苗
tf Malik，H Gopumarmar，DS Dahiya，Velt Zelt，CM Zelt，M Flanagan，A azeled，Azeled，Ajeled，Ajeled，Ajeled，Ma Khalaf，Mo othman，M Balal，M Balal，D Yang，Mojas Delon，M Rojas Delon，P Madaka，P Madaka，P Madaka，p Madaka，f. kamal，a kamar shah shah shah shah shah shah shah dian dian dian b. Sedarat，Alireza Sedarat，Alireza，Alireza，Sa Andrawah，Sa Andrawah，JM DeWitt，I Obalatan，Haj Hwang，S Friedland，PV Dragan，PV Draganov，PV Dr.
年终报告
1。Kamar，Nassim等。 imlifidase在高度敏化的肾脏移植受者中，与已故供体的正相匹配。 肾脏国际报告，第9卷，第10期，第2927 - 2936年2。 Furian, Lucrezia & Heemann, Uwe & Bengtsson, Mats & Bestard, Oriol & Binet, Isabelle & Böhmig, Georg & Boletis, John & Briggs, David & Claas, Frans & Couzi, Lionel & Cozzi, Emanuele & Crespo, Marta & de Vries, Aiko & Diekmann, Fritz & Durlik，Magdalena＆Glotz，Denis＆Helantera，Ilkka＆Jackson，Annette＆Jordan，Stanley＆Naesens，Maarten。 （2025）。 与Imlifidase脱敏的HLA兼容死者肾脏肾移植：Delphi国际专家共识。 国际移植。 37。 10.3389/ti.2024.13886 3。 约旦，斯坦利C. Maldonado，Angela Q. Lonze，BonnieE.Sjöholm，Kristoffer Lagergren，Anna Montgomery，Robert A.Runström，Anna Desai，Niraj Lefèvre，Paola Lorant，Tomas等。 在裂解酶敏感的肾脏移植患者中移植后5年的长期结局。 《美国移植杂志》，第0卷，第0期Kamar，Nassim等。imlifidase在高度敏化的肾脏移植受者中，与已故供体的正相匹配。肾脏国际报告，第9卷，第10期，第2927 - 2936年2。Furian, Lucrezia & Heemann, Uwe & Bengtsson, Mats & Bestard, Oriol & Binet, Isabelle & Böhmig, Georg & Boletis, John & Briggs, David & Claas, Frans & Couzi, Lionel & Cozzi, Emanuele & Crespo, Marta & de Vries, Aiko & Diekmann, Fritz & Durlik，Magdalena＆Glotz，Denis＆Helantera，Ilkka＆Jackson，Annette＆Jordan，Stanley＆Naesens，Maarten。（2025）。与Imlifidase脱敏的HLA兼容死者肾脏肾移植：Delphi国际专家共识。国际移植。37。10.3389/ti.2024.13886 3。约旦，斯坦利C. Maldonado，Angela Q. Lonze，BonnieE.Sjöholm，Kristoffer Lagergren，Anna Montgomery，Robert A.Runström，Anna Desai，Niraj Lefèvre，Paola Lorant，Tomas等。在裂解酶敏感的肾脏移植患者中移植后5年的长期结局。《美国移植杂志》，第0卷，第0期
标题可解释性在创建值得信赖的...中的作用
全局 BETA 模型 [37*] 树提取 - Bastani、Kim 和 Bastani [38*] 提炼和比较模型 - Tan、Caruana、Hooker 和 Lou [39] 符号元模型 - Alaa 和 van der Schaar [40] 局部 LIME - Ribeiro 等人。 [26] 锚点——Ribeiro、Singh 和 Guestrin [41] 归因全局 PDP——Friedman [42] 特征交互——Friedman 和 Popescu [43] ALE——Apley 和 Zhu [44*] 特征重要性——Fisher、Rudin 和 Dominici Kapelner、Bleich 和 Pitkin [47] QII——Datta、Sen 和 Zick [48] SHAP——Lundberg 和 Lee [49] LOCO——Lei 等人。 [46] INVASE - Yoon, Jordon 和 van der Schaar [50] 全球影响力实例示例 - Cook [51] MMD-critic - Kim, Khanna 和 Koyejo [52] 本地影响力实例 - Cook [51] 无条件反事实解释 - Wachter, Mittelstadt 和 Russell
采用商业模式画布方法
2023年，印尼马塔兰大学吸引了超过5000名新生，增加了对房地产，尤其是寄宿公寓的需求。 “Haniffa Kost” 是一家寄宿公寓企业，旨在成为马塔兰市学生的主要选择。但竞争非常激烈，有 30 家中档竞争对手提供高档客房和服务。 “Haniffa Kost” 要想参与竞争，必须专注于提供最好的服务和设施（Hodeghatta 和 Nayak，2017）。高商业机会鼓励激烈的竞争，要求企业家不断改进服务并开发能够适应市场变化的创新、响应的商业模式（Puente，2021）。了解关键的商业模式要素可以帮助寄宿公寓企业家提高效率、降低成本、增加客户价值并在快速发展的市场中保持竞争力（Radjab 和 Jamán，2017）。
在2025年1月29日和30日面临不确定性，气候变化和债务的挑战
10:45 AM - 12:05 PM（GMT+3）会议1。 气候变化会议主持人的宏观经济后果：沙特阿拉伯中央银行经济研究与报告部主任Salah Alsayaary论文1：闲逛晾干？ Long-Term Macroeconomic Effects of Drought in Fragile and Conflict-Affected States Speaker: Kalin Tintchev (IMF) Co-author: Laura Jaramillo (IMF) Discussant: Abdelhamid Moustabchir (Hassan II University) Paper 2: Carbon Taxes and Inflationary Pressures: A DSGE Exploration of Economic Responses and Macroeconomic Challenges Speaker: Abdelhamid Moustabchir（Hassan II大学）合着者：Hicham Ouakil，Hicham El Ouazzani（Ibn Tofail University）讨论者：Oguzhan Cepni（阿联酋中央银行）论文3：是否会产生通货膨胀效应？ 来自海湾合作委员会国家的证据发言人：阿联酋中央银行OGUZHAN CEPNI（阿联酋）：阿卜杜拉·苏丹·巴德贝斯（Abdulla Sultan Budebes）（阿联酋中央银行）讨论者：Kalin Tintchev（IMF）10:45 AM - 12:05 PM（GMT+3）会议1。气候变化会议主持人的宏观经济后果：沙特阿拉伯中央银行经济研究与报告部主任Salah Alsayaary论文1：闲逛晾干？Long-Term Macroeconomic Effects of Drought in Fragile and Conflict-Affected States Speaker: Kalin Tintchev (IMF) Co-author: Laura Jaramillo (IMF) Discussant: Abdelhamid Moustabchir (Hassan II University) Paper 2: Carbon Taxes and Inflationary Pressures: A DSGE Exploration of Economic Responses and Macroeconomic Challenges Speaker: Abdelhamid Moustabchir（Hassan II大学）合着者：Hicham Ouakil，Hicham El Ouazzani（Ibn Tofail University）讨论者：Oguzhan Cepni（阿联酋中央银行）论文3：是否会产生通货膨胀效应？来自海湾合作委员会国家的证据发言人：阿联酋中央银行OGUZHAN CEPNI（阿联酋）：阿卜杜拉·苏丹·巴德贝斯（Abdulla Sultan Budebes）（阿联酋中央银行）讨论者：Kalin Tintchev（IMF）
Sandhya Saisubramanian、Shannon C. Roberts 和 Shlomo Zilberstein。2021 年。了解用户对负面态度
[1] Dario Amodei、Chris Olah、Jacob Steinhardt、Paul Christiano、John Schulman 和 Dan Mané。2016 年。《人工智能安全中的具体问题》。CoRR abs/1606.06565 (2016)。[2] Berkeley J. Dietvorst、Joseph P. Simmons 和 Cade Massey。2015 年。《算法厌恶：人们在发现算法有错误后会错误地避开它们》。《实验心理学杂志：综合》144, 1 (2015)，114。[3] Berkeley J. Dietvorst、Joseph P. Simmons 和 Cade Massey。2018 年。《克服算法厌恶：如果人们可以（即使稍微）修改算法，他们也会使用不完美的算法》。《管理科学》64, 3 (2018)，1155–1170。 [4] Julie S. Downs、Mandy B. Holbrook、Steve Sheng 和 Lorrie Faith Cranor。2010 年。您的参与者是否在玩弄系统？筛查 Mechanical Turk 工人。在 SIGCHI 计算机系统人为因素会议论文集上。2399–2402。[5] Jodi Forlizzi 和 Carl DiSalvo。2006 年。家庭环境中的服务机器人：对家用 Roomba 吸尘器的研究。在第一届 ACM SIGCHI/SIGART 人机交互会议论文集上。[6] Dylan Hadfield-Menell、Smitha Milli、Pieter Abbeel、Stuart J. Russell 和 Anca Dragan。2017 年。逆向奖励设计。在神经信息处理系统的发展中。[7] Bill Hibbard。2012 年。避免意外的 AI 行为。在国际通用人工智能会议上。Springer，107–116。[8] Lynn M. Hulse、Hui Xie 和 Edwin R. Galea。2018 年。对自动驾驶汽车的看法：与道路使用者的关系、风险、性别和年龄。安全科学 102（2018 年），1–13。[9] Rafal Kocielnik、Saleema Amershi 和 Paul N. Bennett。2019 年。您会接受不完美的人工智能吗？探索调整人工智能系统最终用户期望的设计。在 CHI 计算系统人为因素会议论文集上。[10] Moritz Körber。2018 年。衡量对自动化信任的理论考虑和问卷的开发。在国际人体工程学协会大会上。Springer，13–30。 [11] Victoria Krakovna、Laurent Orseau、Miljan Martic 和 Shane Legg。2019 年。使用逐步相对可达性惩罚副作用。在 AI 安全研讨会 IJCAI 中。[12] Victoria Krakovna、Laurent Orseau、Richard Ngo、Miljan Martic 和 Shane Legg。2020 年。通过考虑未来任务来避免副作用。在第 20 届神经信息处理系统会议论文集上。[13] Miltos Kyriakidis、Riender Happee 和 Joost CF de Winter。2015 年。公众对自动驾驶的看法：对 5000 名受访者的国际问卷调查结果。交通研究 F 部分：交通心理学和行为 32（2015 年），127–140。 [14] Ramya Ramakrishnan、Ece Kamar、Debadeepta Dey、Julie Shah 和 Eric Horvitz。2018 年。《发现强化学习中的盲点》。《第 17 届自主代理和多代理系统国际会议论文集》。[15] Stuart Russell。2017 年。《可证明有益的人工智能》。《指数生命，下一步》（2017 年）。[16] Sandhya Saisubramanian、Ece Kamar 和 Shlomo Zilberstein。2020 年。一种减轻负面影响的多目标方法。在第 29 届国际人工智能联合会议论文集上。[17] Sandhya Saisubramanian 和 Shlomo Zilberstein。2021 年。通过环境塑造减轻负面影响。在第 20 届自主代理和多智能体系统国际会议论文集上。[18] Sandhya Saisubramanian、Shlomo Zilberstein 和 Ece Kamar。2020 年。避免因对人工智能系统知识不完整而产生的负面影响。CoRR abs/2008.12146 (2020)。[19] Rohin Shah、Dmitrii Krasheninnikov、Jordan Alexander、Pieter Abbeel 和 Anca Dragan。 2019. 世界状态中的隐含偏好。第七届国际学习表征会议论文集。[20] Alexander Matt Turner、Dylan Hadfield-Menell 和 Prasad Tadepalli。2020. 通过可实现效用保存实现保守代理。AAAI/ACM 人工智能、伦理与社会会议论文集。[21] Ming Yin、Jennifer Wortman Vaughan 和 Hanna Wallach。2019. 理解准确度对机器学习模型信任的影响。CHI 计算系统人为因素会议论文集。[22] Shun Zhang、Edmund H. Durfee 和 Satinder P. Singh。2018. 分解马尔可夫决策过程中对副作用的 Minimax-Regret 查询以实现安全最优。在第 27 届国际人工智能联合会议论文集上。
质疑人工智能预测：影响力驱动的第二意见推荐
[1] Gagan Bansal、Besmira Nushi、Ece Kamar、Dan Weld、Walter Lasecki 和 Eric Horvitz。2019 年。人机协作团队向后兼容的案例。ICML 人机协作学习研讨会 (2019)。[2] Gagan Bansal、Tongshuang Wu、Joyce Zhou、Raymond Fok、Besmira Nushi、Ece Kamar、Marco Tulio Ribeiro 和 Daniel Weld。2021 年。整体是否超过部分？人工智能解释对互补团队绩效的影响。在 CHI 计算机系统人为因素会议论文集上。1-16。 [3] Umang Bhatt、Javier Antorán、Yunfeng Zhang、Q Vera Liao、Prasanna Sattigeri、Riccardo Fogliato、Gabrielle Gauthier Melançon、Ranganath Krishnan、Jason Stanley、Omesh Tickoo 等人。2020 年。不确定性作为透明度的一种形式：测量、传达和使用不确定性。arXiv 预印本 arXiv:2011.07586 (2020)。[4] Zana Buçinca、Maja Barbara Malaya 和 Krzysztof Z Gajos。2021 年。信任还是思考：认知强制函数可以减少人工智能辅助决策对人工智能的过度依赖。ACM 人机交互论文集 5，CSCW1 (2021)，1-21。 [5] Rich Caruana、Yin Lou、Johannes Gehrke、Paul Koch、Marc Sturm 和 Noemie Elhadad。2015 年。医疗保健的可理解模型：预测肺炎风险和 30 天内住院率。第 21 届 ACM SIGKDD 国际知识发现和数据挖掘会议论文集。1721–1730。[6] R Dennis Cook。1986 年。局部影响力评估。皇家统计学会杂志：B 系列（方法论）48，2（1986 年），133–155。[7] Maria De-Arteaga、Artur Dubrawski 和 Alexandra Chouldechova。2021 年。利用专家一致性改进算法决策支持。arXiv 预印本 arXiv:2101.09648（2021 年）。 [8] Maria De-Arteaga、Riccardo Fogliato 和 Alexandra Chouldechova。2020 年。《人机交互案例：在存在错误算法评分的情况下做出决策》。2020 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集。1-12。[9] Berkeley J Dietvorst、Joseph P Simmons 和 Cade Massey。2015 年。《算法厌恶：人们在发现算法错误后会错误地避开算法》。《实验心理学杂志：综合》144, 1 (2015)，114。[10] Kelwin Fernandes、Jaime S Cardoso 和 Jessica Fernandes。2017 年。《具有部分可观测性的迁移学习应用于宫颈癌筛查》。《伊比利亚模式识别与图像分析会议》。Springer，243-250。 [11] Yarin Gal 和 Zoubin Ghahramani。2016 年。Dropout 作为贝叶斯近似：表示深度学习中的模型不确定性。在国际机器学习会议 (ICML) 中。1050–1059。[12] Ruijiang Gao、Maytal Saar-Tsechansky、Maria De-Arteaga、Ligong Han、Min Kyung Lee 和 Matthew Lease。2021 年。通过 Bandit 反馈实现人机协作。IJCAI (2021)。[13] Pang Wei Koh 和 Percy Liang。2017 年。通过影响函数理解黑盒预测。在第 34 届国际机器学习会议论文集-第 70 卷中。JMLR。org，1885–1894 年。[14] Himabindu Lakkaraju、Jon Kleinberg、Jure Leskovec、Jens Ludwig 和 Sendhil Mullainathan。2017 年。选择性标签问题：在存在不可观测因素的情况下评估算法预测。第 23 届 ACM SIGKDD 国际知识发现与数据挖掘会议论文集。ACM，275–284。