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COVID-19康复的技术进步
摘要这项横断面研究深入研究了物理治疗师关于在Covid-19康复背景下的人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）应用（NLP）应用的观点。在全球大流行，有效的康复策略中，对于从与19009年相关的并发症中恢复的个人至关重要。通过对物理治疗师的多样化样本进行深入的访谈和调查，这项研究阐明了围绕AI和NLP技术在康复过程中整合的看法，态度和潜在障碍。发现强调了AI和NLP在增强康复结果方面的前景，包括个性化治疗计划，远程监测和患者参与。但是，该研究还发现了诸如数据隐私，技术素养和道德考虑之类的显着关注，这可能会阻碍这些创新工具的广泛采用。此外，物理治疗师的熟悉度和舒适度的变化强调了有针对性的培训和教育计划的需求，以促进接受和熟练程度。总体而言，这项研究为Covid-19康复的不断发展的景观提供了宝贵的见解，并强调了医疗保健专业人员与技术开发人员之间合作努力的重要性，以利用AI和NLP在后流行病时代优化患者护理和胜利的全部潜力。关键词：AI，NLP，物理治疗师，Covid-19康复，观点，横断面研究
人工智能与自然语言处理在设计中的应用
摘要 人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 正在改变设计师处理和执行任务的方式，从根本上改变了各种设计学科的格局，包括工业、时尚、室内、界面和视觉传达设计。本研究探讨了生成式 AI 和 NLP 如何显著增强设计流程的创造力和功能性。目标是研究和开发 AI 和 NLP 在设计中的应用，评估这些技术与现有工作流程的集成，并解决可持续创新所必需的道德考虑。通过研究 AI 和 NLP 在设计中的交集，本研究旨在开发一个集成这些技术的系统，以促进设计师的创作过程并建立实用指南。
NL4AI 2024：第八届人工智能自然语言研讨会 (NL4AI 2024) 概述
摘要 人工智能自然语言 (NL4AI) 研讨会是一个探索自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 交叉领域的平台，特别强调意大利在这两个领域开展的最新活动。第八届研讨会共收到 18 份提交，其中 16 份被接受。提交的内容涵盖了广泛的主题，包括基础 NLP 研究、应用 NLP 以及连接 NLP 和 AI 领域的工作。本届研讨会展示了强大的国际影响力，有来自 6 个国家的作者做出贡献。提交的内容还反映了语言（例如英语、意大利语）和模式（例如文本、视觉）的多样性，强调了研讨会对包容性和全面探索的承诺。
2024101031.pdf
课程：自然语言处理简介活动：使用谷歌翻译查找拼写相同的单词课程：NLP 应用程序课程：重新审视 AI 项目周期聊天机器人探索 NLP 在日常生活中的各种应用，例如聊天机器人、情绪分析和自动摘要
2024050430.pdf
会议：自然语言处理概论活动：使用Google翻译相同的拼写单词会话：NLP应用程序：Revising AI Project Chats Chatbots探索NLP在日常生活中的各种应用程序，例如聊天机器人，情感分析和自动摘要
大数据与人工智能（H）工作组
在本报告中，我们主要关注自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 的应用。NLP 是一种人工智能，它允许计算机理解、解释和生成人类语言。ML 是指计算机系统超越其初始指令进行学习和适应的能力。
旅游服务中的Chatgpt的旅游
近年来，人工智能（AI）在旅游业和旅游业中的整合变得司空见惯，主要是由于其降低劳动力成本和提高服务效率的潜力而驱动（Hwang等，2022; LV等，2022）。使用诸如AI驱动的聊天机器人之类的应用程序已经广泛地在旅行服务中广泛传播，从简单的酒店预订到个性化的旅行推荐修补（Zhang等，2024； Y. Zhu等，2023）。statista（2023）报告说，到2024年，受AI影响的旅行公司产生的收入百分比预计将从21％增加到32％。特别是，由OpenAI于2022年11月开发的高级自然语言处理（NLP）模型（NLP）模型（NLP）模型（NLP）模型（例如Chatgpt（生成预训练的变压器））引起了人们对其在旅行和旅游领域的潜在应用的关注（Demir＆Demir，2023年）。
CBCS 2024 人工智能和机器学习基础知识
深度学习简介、深度学习与机器学习的区别、大脑与深度学习、人工神经网络、反向传播、各种神经网络、深度学习应用、深度学习硬件、深度学习的缺点。模块 IV：NLP（15 小时）NLP-NLP 的挑战、了解 AI 如何翻译语言、语音识别、现实世界中的 NLP-用例、语音商务、虚拟助理、图表、AI 的实施-实施 AI 的方法、AI 实施的步骤、组建团队、正确的工具和平台、AI 框架、部署和监控 AI 系统 5。参考
LLM和生成AI如何转换文本分析
Atlassian是Jira，Trello和Confluence背后的公司，在其产品中收到了大量的客户反馈。最初，他们依靠手动分析和基于NLP的工具来分类和解释这些数据。但是，随着反馈量的增长，NLP的局限性变成了瓶颈。
使用对话流的人工智能聊天机器人
摘要 - 在本文中，对话式人工智能变得越来越重要，因为它使人与计算机之间的交互界面变得简单。由于其作为虚拟和/或社交助手聊天机器人的潜力和诱人的企业价值，主要的人工智能、NLP 和研究与挖掘会议明确要求对话研究的贡献。该应用程序的主要目的是帮助无人协助的客户，同时最大限度地减少员工分心。聊天机器人用文本消息回复消费者。这是通过自然语言处理 (NLP) 实现的。自然语言处理 (NLP) 是一种构建 Chabot 应用程序的流行方法，我们正在利用它来构建一个多功能的客户特定 Chabot。NLP 通过针对三个不同的引擎分析用户输入，以高精度识别用户实体的目的。客户可以从这个聊天机器人那里获得满足其特定需求的帮助。此外，本研究的目的是创建一个具有高应用特异性潜力的知识系统。