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利用AI驱动的聊天机器人为高中生的心理健康支持
摘要 - 本文探讨了AI-power聊天机器人应对高中学生面临的心理健康挑战的潜力。随着青少年焦虑，抑郁和压力的增加，传统的心理健康支持系统通常由于污名化，有限的可及性和资源限制而缺乏。这项研究强调了自然语言处理的进步（NLP）如何使聊天机器人能够提供可扩展的24/7，非判断性支持，适用于个人需求。本文研究了将这些工具集成到学校课程中的策略，包括针对文化和年龄特定环境的定制，与教育者和心理健康专业人员的合作以及解决数据隐私等道德问题。通过对案例研究的分析，发现表明聊天机器人可改善可及性，减少污名并促进早期干预措施，最终增强心理健康成果。结论强调需要采用多学科方法来确保这些工具的成功。它要求教育者，开发人员和心理健康从业人员之间的合作，以最大程度地影响他们在教育环境中的影响。本文强调了AI驱动的聊天机器人在为高中生创造一个无污名的环境方面的变革潜力。索引术语 - AI驱动的聊天机器人，青少年心理健康，自然语言处理，减少污名，早期干预，学校计划，数据隐私，心理健康可及性。
AI驱动（金融）奖学金Robert Novy-Marx和...
本文介绍了使用大语言模型（LLMS）自动生成学术金融论文的过程。它通过生成数百篇有关股票回报可预测性的完整论文来证明该过程的功效，这是一个特别适合我们的插图的主题。我们首先从会计数据中挖掘了超过30,000个潜在股票回报预测信号，并应用Novy-Marx和Velikov（2024）“分析异常”协议，以生成通过该协议严格标准的96个信号的标准化“模板报告”。每个报告详细介绍了一个信号的性能，可预测库存的回报，并将其基准为其他200多个已知异常。最后，我们使用最先进的LLM为每个信号生成三个不同的学术论文完整版本。不同的版本包括信号的创意名称，包含自定义介绍，为观察到的可预测性模式提供不同的理论理由，并为支持其各自主张的现有（有时是想象中的）文献纳入了引用。该实验说明了AI提高财务研究效率的潜力，但也是一个警示性的故事，说明了如何滥用它来工业化Harking（已知结果后假设）。
AI驱动的教育技术：对课程设计的影响和
摘要：人工智能（AI）彻底改变了各个领域，教育也不例外。本评论文章探讨了AI驱动的教育技术对课程设计和实施的深远影响。通过检查2013年至2024年的进步，它突出了AI促进个性化学习，自动化管理任务并支持自适应课程框架的方式。从十多年的学术研究中汲取见解，本文确定了AI整合的好处，包括增强的参与度，实时分析和课程适应性。但是，诸如数据隐私问题，道德含义和数字鸿沟等挑战仍然是关键障碍。这些发现强调了涉及教育者，技术人员和决策者的协作方法的必要性，以确保公平的访问权限并有意义地实施AI工具在教育中。本文以可行的建议结论，以利用AI设计课程，以使学习者为AI-wiven驱动的未来做好准备，同时解决道德和实际考虑。1。简介人工智能（AI）纳入教育环境中，在过去十年中，课程设计和实施显着转化了。AI技术已经引入了个性化的学习经验，简化的行政任务并启用了自适应课程框架，从而重塑了传统的教育范式。最近的研究强调了AI对课程发展的多方面影响。这种演变反映了向更具动态和反应迅速的教育环境的转变，这些环境满足了个人的需求以及21世纪的迅速变化的需求。例如，AI驱动的工具可以分析大量的教育数据，以识别知识差距，推荐定制资源并实时更新课程内容，从而确保相关性和参与度（Youngstown State University，n.d。）。此外，AI通过支持多样化的学习方式和需求来促进包容性学习环境的创造，从而促进教育中的公平性（特奥会，2023年）。但是，AI的整合还提出了挑战，包括道德考虑，数据隐私问题以及教育工作者开发新能力以有效利用这些技术的必要性（美国教育部，2023年）。随着教育机构越来越多地采用AI驱动的技术，必须全面研究其对课程设计和实施的影响。本评论文章旨在探讨2013年至2024年教育中AI应用程序的进步，评估其对课程的影响，并讨论相关的
AI-PRESS：由大语言模型启动的多代理新闻生成和反馈模拟系统
和内容生产的效率（Simon，2024），包括新闻工作室和期刊出版商在内的越来越多的社论办公室正在利用LLM来提高其工作管道期间的效率和有效性（Whang，2024），通过发布应用指南或建议使用LLMS（Miller等。，2023; Victor等。，2023; Hamm等。，2024）。虽然LLM可以以秒为单位生成新闻稿，但生成内容的质量尚不满足记者。我们进行了进一步的研究，并揭示了三个主要的挑战，需要解决，以将LLM的完全集成到新闻业中。llms在起草新闻稿方面缺乏专业精神。它们具有与新闻规范和价值观冲突的重大局限性（Nishal and Diakopoulos，2024）。此外，LLM在产生长文本时可能会遇到“幻觉”问题。这在新闻界尤其有问题，这需要高准确性和可信赖性（Desrochers等人，2024），如图1（a）所示。llms在复杂的新闻环境中做出道德判断时表现出局限性。依赖 -
用于多行星和深空探索的核动力推进系统 Malaya Kumar Biswal M 1 和 Ramesh Kumar V 2,1 Accel 创始人兼首席执行官
2. 电力系统：放射性同位素电力推进 (REP)：利用钚-238 等同位素自然放射性衰变产生的热量来发电。REP 系统紧凑可靠，是小型到中型任务的理想选择，尤其是在可以接受长时间运行和低功率要求的情况下。它们通常提供 1 千瓦范围内的功率，足以为科学仪器和低推力推进系统（如离子发动机）供电。旅行者号、好奇号和毅力号等著名任务已成功展示了该技术和任务可靠性。裂变电力推进 (FEP)：它们依靠核反应堆通过受控核裂变反应发电。与 REP 不同，FEP 系统可以产生更高的功率，通常在 8-10 千瓦之间，是前往谷神星、木卫一、土卫六和木卫二等潜在目的地的先驱无人任务的理想选择。与传统卫星相比，FEP 系统具有可扩展性和灵活性，可承载更大的有效载荷并缩短运输时间。研究表明，人们正在积极研究它们，以用于未来的载人火星任务和外行星探索，而长期高功率需求至关重要。将这项技术集成到先进的航天器中可以帮助航天器运行更长时间。3. 航天器裂变动力的主要优势：[1] 更高的功率输出：与传统的太阳能或化学动力系统相比，裂变动力系统可提供更高的功率水平，使高能科学仪器、先进的推进系统和栖息地支持系统能够运行，用于多行星和深空载人任务。[2] 高功率任务的成本效益：对于需要功率输出超过 1 kWe 的任务，裂变系统比放射性同位素动力系统更具成本效益。这使它们成为具有大量能源需求的长期任务的理想选择。[3] 高功率需求的低质量：当功率要求超过
学习的未来：通过针对小学生的翻转课堂教学策略Seejph卷，S1
引言个性化教育的概念正在引起人们的关注，尤其是随着人工智能的兴起（AI）及其在初等教育中的应用。AI驱动的工具可以创建自适应学习环境，在该环境中量身定制课程以满足学生的个人需求。翻转的课堂模型，学生在课堂外学习新内容，并在课堂上花时间进行协作活动和应用，并通过为学生提供机会以自己的节奏为学习，从而进一步补充AI的潜力。联合使用AI和翻转教室可以重新定义小学生的学习经验。传统的教学方法通常受到一定大小的方法的限制，无论他们的个人优势和劣势如何，所有学生都可以以相同的速度学习。相比之下，支持AI的翻转教室可以进行差异化的学习。通过提供个性化资源并实时跟踪学生的进度，AI可帮助教师确定学生需要额外支持并相应地调整指导。这种方法不仅促进了学生的自主权，而且还促进了对材料的更深入的了解，从而使学习更具吸引力和有效。本评论论文旨在批判性地分析AI在增强翻转课堂教育策略中的作用。它将探讨实施AI驱动的个性化教育的好处和挑战，重点关注该模型对年轻学习者的有效性。通过检查案例研究，新兴技术和现有研究，本文试图对AI如何优化小学生的翻转课堂模型，增强教育成果并为快速变化的世界做好准备。文献回顾了过去十年中有关教育AI的文献的成倍增长。AI工具，例如智能辅导系统（ITS），个性化学习平台和学习管理系统（LMS），正在重塑学生如何与教育内容互动。AI的一个重要方面是它可以根据学生的学习需求和能力提供个性化内容的能力（Holmes等，2022）。这些系统使用数据分析来跟踪学生的进步，确定理解差距并提供有针对性的干预措施，促进更个性化的学习
AI驱动的网络钓鱼检测和预防
摘要。网络钓鱼攻击涉及欺骗性的尝试，试图通过假冒可信赖的实体来获取敏感信息，这已经变得越来越复杂和广泛。传统的网络钓鱼检测方法通常依赖于启发式或基于签名的技术，这些技术可能难以适应攻击者采用的不断发展的策略。本文研究了人工智能（AI）在增强网络钓鱼检测系统中的作用。AI驱动的方法利用机器学习算法，自然语言处理和模式识别，以提高准确性和效率来识别和减轻网络钓鱼威胁。通过分析大型数据集，我们的系统发现了微妙的模式和异常，指示了传统方法可能会错过的网络钓鱼尝试。我们还讨论了网络钓鱼检测中的各种AI方法，包括受监督和无监督的学习技术，集合方法和深度学习模型。此外，我们评估了AI驱动系统在现实世界中的有效性及其适应新的网络钓鱼策略的能力。我们的论文以讨论当前的挑战和未来研究方向的讨论，强调了持续进步应对网络钓鱼威胁的动态性质的必要性。
AI为美国权力索引供电5 Q4 2024 FACT卡AI为美国权力索引供电5 Q4 2024 FACT卡
风险因素：•AIPEX5和AI中隐含的策略和视图为美国股权基础指数（“基本指数”）推动下来。•AIPEX5和基本指数最近启动了，并且操作历史记录有限。•AIPEX5可能无法近似目标波动率。•启动性靶向功能可能导致AIPEX5在某些市场条件下的性能较差。•AIPEX5将其暴露于基本索引。•通过参考率和嵌入式调整因子的性能，AIPEX5的性能将降低。•基本索引根据AI模型选择并权衡其基本成分；不能保证在此类模型和基本指数中隐含的策略和观点成功。•基本索引重新重量基础成分和重新分配周期的方法可能会对基本索引的水平产生负面影响。•基本指数暴露于股权风险，包括来自中期公司的股票风险。•美国国库利率的变化和美国的信誉可影响基本指数的水平。•AIPEX5和基本索引纯粹是概念性的。
为丰田和雷克萨斯汽车提供语音服务
配备丰田最新一代汽车级 Linux 音频多媒体和雷克萨斯界面信息娱乐系统的车辆已经利用 Google Cloud 的语音转文本服务来准确地对车内查询进行自动语音识别。丰田的语音助手利用了 Google Cloud 的技术，自 2018 年以来由丰田汽车北美互联技术公司和丰田互联组织共同开发。此次合作凸显了最新的丰田和雷克萨斯信息娱乐系统中带来的人工智能和机器学习创新。
面向企业的人工智能营销：应对法律挑战
尤其是当图像、口号、标语和其他关键词受版权保护或已注册商标时。歧视和偏见：人工智能使用的算法可以对不同的用户群体做出概括，但这些概括可能不正确，会提供有偏见的消费者分析，并引入不受欢迎的刻板印象，从而对公司产生法律影响以及长期声誉损害。问责制和责任：人工智能可能能够快速生成大量信息，但不能保证信息 100% 正确。如果人工智能创建的营销材料充满错误或虚假广告，如果造成损害或违法，公司可能要承担法律责任。