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最终用户入门
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聊天机器人与人：响应式会话特征对用户对聊天顾问的响应的影响
随着教育组织越来越多地考虑支持或用聊天机器人代替人类聊天顾问，至关重要的是要检查用户对聊天机器人的看法与人类不同。聊天机器人的对话特征可能会信号响应能力，从而改善用户响应。为了探讨这一点，我们使用建议设置的研究进行了三个在线实验（N总计= 1,005）。我们计算了汇总数据分析，因为个人研究结果并未为我们的假设提供明确的支持。结果表明，用户更喜欢人类代理人使用的能力和意图，但不觉得享受。响应能力提高了可爱，温暖和满意度。对相互作用的看法介导了响应效应。我们的发现表明，教育组织可以通过良好的聊天机器人来支持其研究，而无需引起负面用户的响应。
生成的AI不成比例地损害长尾巴用户
民主国家成功运作的组成部分，尤其是公民对公共机构和彼此的信任。随着Genai的民主化，由有说服力和个性化的机器生成[5]文本和合成媒体提供支持的虚假信息可以侵蚀这一信任。尽管强大而稳定的民主国家可能会将这一挑战与丰富的媒体生态系统3斗争，但新兴和脆弱的民主国家没有那么奢侈。这些国家经常缺乏强大的机构（例如，事实检查和网络安全智能单位），国防技术（例如，检测AI模型和技术基础设施）以及资源（例如，财务和人类专业知识）有效地抵消了虚假叙述所必需的。虚假信息通过较少突出的渠道和多种语言迅速循环。恶意行为者通过针对特定的语言，文化或社会群体来利用现有的社会分裂和脆弱性。这种有针对性的方法使当局在获得牵引力之前很难识别和揭穿虚假主张。本质上，Genai的出现使人们对真理的寻找更具挑战性甚至难以捉摸，尤其是在最需要真理和透明度的地区。
2024 APS/CNM用户会遇到时间表
Combined APS & CNM Plenary Session 8:30-8:35 Mingda Li, Vice-chair, APS Users' Executive Committee (Massachusetts Institute of Technology) Welcome and Launch of the 2024 APS/CNM Users Meeting 8:35-8:45 Paul K. Kearns, Laboratory Director (Argonne National Laboratory) Welcome from the Laboratory 8:45-8:50 Laurent Chapon, Associate Laboratory Director, Photon Sciences (Advanced Photon Source, Argonne National Laboratory) Introduction of DOE Speaker Linda Horton 8:50-9:15 Linda Horton (Basic Energy Sciences, Department of Energy) The DOE Perspective 9:15-9:20 Ilke Arslan, Division Director (Center for Nanoscale Materials and the Nanoscience and Technology Division, Argonne National Laboratory) Introduction of Keynote Speaker Jessica Wade 9:20-10:10 Keynote Address: Jessica Wade (Imperial College London) Chiral Materials and Changing Research Culture 10:10-10:35 Break (Atrium) 10:35-10:55 Laurent Chapon, Associate Laboratory Director, Photon Sciences (Advanced Photon Source, Argonne National Laboratory) APS Update 10:55-11:15 Ilke Arslan, Division Director (Center for Nanoscale Materials and the Nanoscience Argonne National Laboratory和技术部）CNM更新11：30-1：30在Argonne Guest House（可用班车）
面向商业用户的云平台为每个用户提供支持……
卓越的可用性创建、配置和维护自定义用户界面元素和仪表板，并利用侧面板显示和编辑相关信息，而无需离开屏幕。使用 Acumatica 的逻辑菜单导航工具栏消除漫长的学习曲线并最大限度地提高运营效率，以促进整个组织和外部贸易伙伴快速采用软件。我们的客户在众多分析师报告和调查中始终将我们的可用性评为业内最高 - （例如，G2 Reviews、Nucleus Research Value Matrix、Info-tech Research Group Data Quadrant 和 Software Review Emotional Footprint Awards）。
出于学术研究的目的，用户只能查看，印刷，复制，下载和文本和数据 - 内容。内容可能不是（re-）pub
Authors: Kerstin Lenk [1,2,3,*] Audrey Denizot [4,5,6,*] Barbara Genocchi [7] Ippa Seppälä [8] Marsa Taheri [9] Suhita Nadkarni [10] Affiliations: [1] Institute of Neural Engineering, Graz University of Technology, Graz, Austria [2] BioTechMed, 8010 Graz,奥地利[3]理论科学访问计划，冲绳科学技术研究所，日本恩纳（Onna），日本恩纳（Onna）[4]冲绳科学技术研究所，计算神经科学单位，日本恩纳森（Onnason），日本恩纳森[5] Aistrosight，aistrosight，aistosigh法国Villeurbanne [7]芬兰坦佩雷大学医学和卫生技术学院[8]芬兰Turku大学心理学和言语病理学系[9]这项工作。
在YouTube上审计娱乐陷阱：建议算法如何使用户脱离新闻
自定义个人信息提要的摘要建议算法引起了人们对加剧公民新闻暴露不平等的担忧。应对这些问题，我们对YouTube进行了一项审计研究，以分析对策展新闻与其他内容主题的算法影响。我们检查了2019年审核的170万次YouTube视频建议，并开发了包括网络分析和马尔可夫链在内的新颖分析方法。结果表明，建议算法可能会通过两种影响途径将用户从新闻内容重定向：（1）“局部过滤器泡泡”，其中娱乐内容具有更高的可能性，即以自我增强方式推荐而不是新闻内容； （2）“算法重定向”，其中在新闻视频之后推荐娱乐视频的可能性远高于相反的情况。总的来说，YouTube推荐算法的推荐娱乐视频的可能性高于新闻。这些发现意味着在数字平台上提出的算法建议中，除了放大用户的偏好之外，还存在。
生成大语言模型与同伴用户的答案质量用于解释外行患者的实验室测试结果：评估研究
背景：尽管患者可以通过患者门户轻松访问其电子健康记录和实验室测试结果数据，但实验室测试结果通常令人困惑，难以理解。许多患者转向基于网络的论坛或问答（Q＆A）网站，以寻求同龄人的建议。与健康相关问题的社交问答站点的答案质量差异很大，并且并非所有答案都是准确或可靠的。大型语言模型（LLM）（例如Chatgpt）为患者开辟了一个有希望的途径，可以回答他们的问题。目标：我们旨在评估使用LLM对患者提出的与实验室测试相关的问题产生相关，准确，帮助和不保障的回答的可行性，并确定可以使用增强方法来减轻的潜在问题。方法：我们从Yahoo!收集了实验室测试结果与相关的问答数据回答本研究的53个问答对。使用Langchain Framework和Chatgpt Web门户网站，我们对53个LLMS的53个问题产生了回答：GPT-4，GPT-3.5，Llama 2，Medalpaca和Orca_mini。我们使用基于标准的问答性相似性评估指标评估了他们的答案的相似性，包括以召回式评估的研究，用于观察评估的研究，双语评估研究，用于用显式排序进行翻译评估的指标以及来自变形金刚得分的双向编码器。我们使用基于LLM的评估者来判断目标模型在相关性，正确性，帮助性和安全性方面是否比基线模型具有更高的质量。，我们与医学专家进行了手动评估，以对相同4个方面的7个选定问题做出所有回答。结果：关于4个LLM的响应的相似性； GPT-4输出用作参考答案，GPT-3.5的答案最相似，其次是Llama 2，Orca_mini和Medalpaca的答案。人类来自Yahoo数据的答案的评分最低，因此与GPT-4生成的答案相似。获胜率和医学专家评估的结果都表明，GPT-4的反应比所有其他四个方面的其他LLM响应和人类反应都更好（相关性，正确性，帮助和安全性）。llm的回应偶尔也遭受了医学背景下缺乏解释，不正确的陈述和缺乏参考的痛苦。结论：通过评估LLM在对患者实验室测试结果相关的问题中产生反应时，我们发现，与Q＆A网站中的其他4个LLM和人类答案相比，GPT-4的答案更准确，帮助，帮助，相关和更安全。在某些情况下，GPT-4响应不准确而不是个性化。我们确定了提高LLM响应质量的多种方法，包括及时的工程，及时的增强，检索增强的生成和响应评估。
与NAO机器人教学：老师 - 用户的态度
摘要：拟议的论文批判性地探讨了数字教育工具对教学过程的含义，而不是通过分析欧洲项目Edurob（2016-2018）中博洛尼亚附近三所学校使用NAO机器人的教师的访谈来探讨对学习过程的含义。该工具的使用被认为受整个社会技术环境（“教室”）的影响，其中包括有关数字人工制品的文化假设。因此，我们的假设是，教师在向学生传播对技术的信念和关注方面发挥了关键作用，尤其是如果不能保证所有教师用户的培训课程。作为缺乏培训的关键后果的一个例子，作者强调了“非专家”教师将NAO机器人用作工作助手的倾向。在这些情况下，教师无意间将可能与预期的技术相去甚远。在这里，机器人的角色范围从增强教育的工具到“艺人”。
新冠疫情封锁期间 Baytree 用户的健康
报告住宿问题的女性受访者比例从最初封锁期间的 1/16 增加到第三次封锁期间的 1/5。这似乎是由于大流行期间失业或就业不足导致的经济压力增加所致。在我们的初步调查中，用户主要描述空间不足，但也有一对夫妇担心住宿问题或无法及时获得永久住所。在后续调查时，7%（136 人中的 10 人）需要帮助寻找新住房，5%（136 人中的 7 人）住在需要修缮的房屋中，2%（136 人中的 3 人）住在临时住所，1%（136 人中的 2 人）正在寻找新住房，1%（136 人中的 2 人）表示他们在不久的将来需要住房支持。