XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPreferences
构音障碍患者与智能虚拟助手的互动：可用性和用户偏好的比较研究
摘要：本研究探讨了构音障碍患者与智能虚拟助手 (SVA) 互动时使用的不同交互方法的有效性和用户体验。研究主要关注三种模式：通过 Alexa 发出直接语音命令、通过 Daria 系统发出非语言语音提示以及眼神控制。研究目的是评估每种方法的可用性、工作量和用户偏好，以满足构音障碍患者不同的沟通能力。虽然 Alexa 和 Daria 促进了基于语音的交互，但眼神控制为那些无法使用语音命令的人（包括患有严重构音障碍的用户）提供了一种替代方案。这种比较方法旨在确定每种交互方法的可用性如何变化，研究对象为八名患有构音障碍的参与者。结果表明，非语言语音交互，尤其是与 Daria 系统的交互，因其工作量较低且易于使用而受到青睐。眼神控制技术虽然可行，但在更高的工作量和可用性方面也存在挑战。这些发现强调了与 SVA 多样化交互方法的必要性，以适应患有构音障碍的个体的独特需求。
使用多模式数据来实现基于学习的人类掌握偏好的认识
•铅3D捕获和经验研究与32个受试者使用Cube与204个对象相互作用的二元移交相互作用•提供深度学习算法，以识别物体输入3D表示的人类移交偏好•增强掌握算法是人为意识到的科学影响：
llm个性化：通过加强管家机器人的加强自我训练将LLM计划者与人类的偏好保持一致
大型语言模型（LLMS）通过利用其语言理解和文本生成功能来显示机器人应用，尤其是任务计划的重要潜力。然而，在诸如家用机器人技术之类的应用中，这些模型的个性化仍然存在着重要的差距。例如，LLM计划可能会发现执行需要个性化的任务，例如决定基于特定的家庭喜好将杯子放在厨房中的位置。我们介绍了LLM-Persyalize，这是一个新颖的框架，旨在个性化家庭机器人的LLM计划。llm-persyalize使用llm计划在多房间，部分观察的家庭环境中执行迭代计划，并利用从本地观察结果动态构建的场景图。要将LLM计划者个性化对用户偏好，我们的优化管道整合了模仿学习和加强自我训练。我们评估了LLM-个性化家政人员，这是一个具有挑战性的现实世界3D基准，用于家庭重排，表明，成功率比现有的LLM计划者增长了30％以上，这表明与人类偏好相符。
从最近受精的大西洋鲑鱼胚胎中提取DNA，用于微卫星验证三倍体
用户和机器学习专家的整合是艺术智能文献中广泛研究的主题。同样，人类计算机相互作用研究广泛探讨了影响AI作为决策支持系统的因素。在这项实验研究中，我们调查了用户对专家在此类系统开发中整合的偏好，以及这如何影响他们对这些系统的依赖。具体来说，我们专注于特征选择的过程，这是由于机器学习模型对透明度的不断增长而变得重要的元素。我们区分了三种特征选择方法：基于算法，基于专家的方法和一种组合方法。在第一次治疗中，我们分析了用户对这些方法的偏爱。在第二次治疗中，我们将用户随机分配给三种方法之一，并分析该方法是否影响建议依赖。用户预先使用合并的方法，然后是基于专家的和基于算法的方法。但是，第二种处理中的用户同样依赖于所有方法。因此，我们发现所陈述的偏好和实际用法之间存在显着差异，从而揭示了态度 - 行为差距。允许用户选择自己的首选方法没有效果，偏好和依赖程度是特定的。这些发现强调了理解AI支持决策中认知过程的重要性，以及在人类互动中进行行为实验的需求。
心理距离气候变化和公众对家庭拥有的生产森林中生物多样性提升属性的偏好
了解公众对管理如何帮助使森林适应气候变化的看法对于社会可接受的政策的设计至关重要。在挪威和瑞典进行了一个二元离散选择实验，以引起公众对三种森林管理属性（固定的，不均匀的树木架的比例以及树木的数量和类型）的生物多样性增强变化的偏好，与家族股份生产森林中的典型状态相比。重要的是，如何研究了与气候变化的自我建构的心理（空间，社会，时间和假设）距离与管理偏好相关联。按照综合选择和潜在的可变建模方法来解释其液态，我们的计量经济学结果表明，与气候变化的心理距离更紧密，与对生物多样性提高生物多样性的变化的支持增加了，从家族拥有的生产森林的现状条件中进行了管理属性的变化。平均而言，挪威公众更喜欢更大的固定物，并引入了一个宽阔的物种，而瑞典公众则赞成所有属性的变化。在两个国家，最高的公用事业是从现状的增加（5％）到10％和20％的，挪威各自的平均WTP约为10至11欧元，在瑞典大约10至14欧元/月。调查结果表明，在两国中增加了固定区域的普遍可接受性，以及公众对瑞典的不均年龄和混合森林管理的认可。
研究参与者对药物基因组学个人结果的偏好研究：乌干达艾滋病毒研究所的案例
对艾滋病毒感染者是否想从药物基因组学研究中获得结果知之甚少。这项研究探讨了影响参与者偏好的因素以及他们渴望从药物基因组学研究中获得个别结果的原因，我们采用了收敛的平行混合方法研究设计设计，其中包括对225名研究参与者的调查和5个有目的选择的研究参与者的调查。几乎所有（98％）参与者都希望获得单个药物基因组学研究结果。渴望获得结果的原因是互惠的宝贵时间和精力，为未来的现实准备以及有关其健康的信息的权利。总的来说，参与者希望从药物基因组学研究中收到反馈，特别是如果结果确定并且可以临床可行。
公众对入侵害虫控制基因技术的态度以及参与和信息的偏好：细分分析
基因技术的进步有望解决日益严重的入侵害虫问题。当前的研究旨在提高我们对公众看法的理解，以及在研究和开发该技术以供部署时潜在的公众参与途径和信息需求。对 1,149 名澳大利亚人进行了调查，并根据他们的态度将样本分为 4 组：某些反对者、骑墙派、谨慎支持者和某些支持者。“轻触式”参与活动似乎让大多数人感到满意；但对于对该技术持负面看法的一小部分人来说，更深入的参与可能更合适。总体而言，人们希望了解基因编辑技术的潜在风险以及相关的监管和控制。持更积极看法的人也对科学过程和技术表现出兴趣，而持更消极看法的人则想知道正在采取哪些措施来处理社会和道德问题。研究结果提供了以下方面的见解：1）当公众面临采用合成生物学方法解决环境问题时，他们的观点以及相关信念和感受的多样性；2）如何定制公众参与活动以符合人们的参与信念和既定偏好；3）生物技术开发人员在努力以对社会负责的方式设计基因技术时应解决哪些问题。
患者对于华氏巨球蛋白血症治疗方案的偏好：离散选择实验
摘要简介：过去几十年来，华氏巨球蛋白血症 (WM) 的治疗方案迅速增多。然而，对于首选治疗方法尚无共识。因此，患者的偏好在制定个性化治疗计划时变得越来越重要。然而，WM 患者对其治疗方案的优先考虑和观点仍不清楚。我们使用离散选择实验 (DCE) 评估了 WM 患者的治疗偏好。方法：采用混合方法来识别和选择属性/级别。DCE 问卷包括五个属性：药物类型（靶向治疗与化疗）；给药频率和途径；5 年无进展生存期 (PFS)；不良事件；继发性恶性肿瘤风险。正交设计和混合 Logit 面板数据模型分别用于构建选择任务和评估患者偏好。结果：330 名 WM 患者参与了该项目。总共有 214 份（65%）完整的问卷被纳入数据分析。 5 年 PFS，其次是继发性恶性肿瘤风险，是做出治疗选择的最重要因素。至于副作用，患者选择避免
患者对2型糖尿病的抗血糖药物的偏好在中国：国家调查的发现
摘要目的本研究旨在研究中国2型糖尿病（T2DM）患者的风险，益处和其他治疗属性的偏好，当时选择二线抗高血糖医学。方法使用对T2DM患者进行的面对面调查进行了假设的抗杂化药物剖面的离散选择实验。使用七个属性描述了药物剖面：治疗疗效，低血糖风险，心血管益处，胃肠道（GI）不良事件，体重变化，给药方式和自付费用。参与者通过比较属性在药物概况之间选择。数据。使用潜在类模型（LCM）探索了样本中的偏好异质性。结果总共来自五个主要地理区域的3327名受访者完成了调查。治疗疗效，低血糖风险，心血管益处和胃肠道不良事件是所测量的七个属性中的主要问题。体重变化和给药方式的关注点较小。关于MWTP，受访者将支付236.1日元（36.6美元）的抗高血糖药物，HBA1C的功效降低了2.5％，而他们愿意接受3公斤的体重增加，只有在他们获得3千克的体重增加的情况下，他们才获得赔偿金56.7日元（8.8美元）。LCM确定了以下四个未观察到的亚组：锥虫恐惧症，以安全性为中心的心血管效益，以安全性为中心，以功效为中心且具有成本敏感性。受访者愿意接受低血糖风险（MAR = 15.9％）的相对较大的增加，以提高从中级（1.0％）到高（1.5％）的治疗疗效。T2DM的结论患者优先考虑免费的自由装备成本，最高效力，没有降低血糖风险和心血管益处在体重变化和给药方式上。患者中存在极大的偏好异质性，应在医疗保健决策过程中考虑到这一点。
政党暗示还是政策信息？金融和经济素养对经济政策偏好的不同影响
摘要 政治经济理论告诉我们，政策偏好受经济自身利益驱动，政党暗示可以成为一种理性的决策策略。但公民评估自身利益的能力是否会影响他们所依赖的信息来源和政策选择？我假设，金融和经济素养影响个人对信息类型的反应，并最终影响他们的经济政策偏好。通过对意大利价格管制的调查实验，我控制公民是否接收政党暗示或政策信息。我发现，具有金融和经济素养的个人更有可能理解与所分析政策的成本和收益有关的信息，并对其做出反应。金融和经济文盲的情况并非如此，他们更容易接受政党暗示，即使这些暗示具有误导性并导致他们支持减少福利的政策。