XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systembots
与...
Trichy - 620007。摘要：在计算机时代，保护个人信息会带来一些困难，尤其是在数据安全性至关重要的云存储设置中。尽管云计算提供了易于可用的存储选项，但它还使用户面临安全风险。当前的云数据存储方法中的许多安全缺陷使得必要具有成本效益和安全的替代方案。在此调查中研究了使用多云存储策略克服这些障碍的有用性。建议的方法通过利用多个云提供商来维持经济生存能力，同时改善安全措施。该系统还结合了能够识别并自动抵消数据存储外部和内部攻击的防御机器人。这些自学机器人确保存储的数据受到不断变化以抵御新威胁的很好保护。关键字：隐私，多云存储，自动安全机器人，数据安全性，云环境，隐私保护
2024详细程序概述-ICAC.LK
194 Combating Digital Deception: Machine Learning Approaches for Detecting Political Misinformation and Clickbait on Social Media 195 Machine Learning based Detection System for Identifying Deepfake Images and Social Bots 203 Enhancing Typing Dynamics Emotion Recognition: A Multi-Class XGBoost Approach for Accurate Sentiment Detection 212 Deep Learning Framework for Exploring Customized CNN With Customer Demographics and Salon Visuals 89 Optimizing User Experience in Mobile Travel Applications: A研究个性化路由，主题内容和文化参与。
阿提拉：基于纯符号人工智能的谈判外交玩家
摘要。棋盘游戏《外交》被认为是自动谈判最具挑战性的测试案例之一。虽然已经为这款游戏开发了许多机器人，但其中很少有能够成功谈判的机器人，而那些能够成功谈判的机器人都是在人类示例游戏的大量数据集上进行训练的。这使得很难将相同的技术应用于其他游戏或谈判场景，因为人类目前还没有这些知识。此外，由于这些机器人是使用深度学习进行训练的，它们本质上是黑匣子，很难理解它们的工作原理。所以，这些机器人对我们更好地理解强有力的谈判技巧没有多大帮助。因此，在本文中，我们介绍了一种名为 Attila 的新外交机器人，它完全基于符号 AI。它的谈判算法利用了游戏战术部分的现有预言机，称为“D-Brane 战术模块”（DBTM）。我们解释了如何将 DBTM 转换为用于自动谈判的搜索算法，并通过实验表明 Attila 的表现远远优于几种最先进的外交机器人。
通过将模拟技术与人工智能相结合来增强人工智能能力的学习体验平台（LXP）的概念框架
工具。特别是对于人工智能经验水平较低的人来说，方法和工具缺乏清晰度。将人工智能集成到 LXP 中并将其与仿真和自动化技术相结合，可以进一步增强上述应用领域的学习体验。通信小部件和学习机器人可用于为用户定制学习路径。人工智能机器人和小部件提供有用的复习和支持提示，并提醒用户重要的里程碑。根据分析的用户数据，将发布个性化的学习和培训建议。模型工厂与仿真技术的集成使创业流程、问题和行动决策的嵌入成为可能。该框架旨在加强科学和工业领域对人工智能知识转移的必要需求。
医疗保健领域的人工智能前景光明，但安全问题依然存在
人工智能开始获得广泛应用的新领域之一是客户服务领域，医疗机器人很可能很快就会成为医疗服务提供商提供的服务的一部分。机器人是一种人工智能应用程序，患者可以通过网站上的聊天窗口或电话与之互动，以获得针对其请求的帮助。机器人可用于多种情况，例如在线安排与患者提供商的后续预约。其他示例包括机器人帮助患者满足其药物或账单需求。这些用例可改善客户服务；为基本请求（例如安排、账单和其他临床请求）提供全天候协助；并降低医院的总体管理成本。
智能银行与 AI 的交汇点
人类不断发明新机器来提高产量。想想自行车和汽车如何扩大了人类的出行距离和速度，同时彻底改变了体验。这些机器基于车轮和内燃机的通用技术。人工智能 (AI) 是最新的通用技术，它被用来重新定义银行体验和商业经济，就像以前的计算机和互联网一样。可能性无穷无尽，而且已经得到有限的证实。例如，想想人工智能如何彻底改变我们与机器交互的方式——它正在将理解的责任从人类转移到机器。以前，我们必须知道去哪里、点击什么来完成特定任务，而现在你可能只需询问 Google 或 Siri 或 Alexa 即可。这将改变客户采用和体验格局。同样，基于人工智能的机器人可以为您的客户提供上千种小便利，例如一键重复付款，或为您的员工提供上千种小便利，例如创建信用评估备忘录草稿。这些机器人已在银行（例如聊天机器人）和行业（例如机器人吸尘器）的一些常见用例中得到部署。
ChatGPT 和 Google Bard 展开 AI 聊天机器人竞赛
关于聊天机器人将如何撼动互联网和我们的世界，人们有无数疑问。教育工作者担心“家庭作业的终结”，因为机器人可以立即提供令人信服的论文和 A 级标准的答案。工人们担心机器人对各种工作都构成了真正的威胁。在微软将 ChatGPT 添加到其 Bing 搜索引擎的那天，微软首席执行官 Satya Nadella 表示：“这是搜索领域的新一天。”谷歌缓解了人们对聊天机器人的出现及其可能带来的威胁的担忧。它表示：“人工智能可以加深我们对信息的理解，并更有效地将其转化为有用的知识——让人们更容易找到他们正在寻找的东西并完成任务。”
企业风险管理架构.pdf
现代银行使用机器人执行各种任务，以提升客户体验、提高销售转化率和增加收入机会。然而，这也使银行面临更大的虚拟攻击风险。根据 VMware Carbon Black 的 2020 年威胁形势报告，2020 年 2 月至 4 月期间，针对金融机构的攻击猛增了 238%。 再加上移动和网上银行的稳步增长，风险形势不断扩大，为各种攻击创造了机会，例如勒索软件活动、分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击和商业电子邮件入侵 (BEC) 诈骗。虽然机器人可以在一定程度上降低此类风险，但组织必须更加认真地处理漏洞，尽量减少此类事件发生的可能性并保护客户利益。
将机器人过程自动化应用于医院信息系统中的业务流程：混合方法方法
背景：由于技术的进步，包括人工智能，物联网和云服务，电子病历（EMR）发生了重大变化。医疗保健系统中日益增长的复杂性需要增强的过程重新设计和系统监控方法。机器人过程自动化（RPA）通过模仿最终用户交互，提供了一种以用户为中心的方法来监视系统复杂性，从而在系统性能和监视中提供了潜在的改进。目的：本研究旨在探索RPA在医院环境中监视EMR系统复杂性中的应用，重点是RPA执行端到端性能监控的能力，这密切反映了实时用户体验。方法：该研究是在首尔国立大学邦丹医院使用混合方法进行的。它包括编程的RPA机器人的迭代开发和集成，以模拟和监视与医院EMR系统的典型用户互动。来自RPA过程输出的定量数据以及与系统工程师和经理的访谈的定性见解，用于评估RPA在系统监控中的有效性。结果：RPA机器人有效地识别并报告了系统效率低下和失败，在最终用户体验和工程评估之间提供了桥梁。机器人在系统更新或与外部服务的交互后立即检测延迟和错误特别有用。在3年的时间里，RPA监视强调了用户报告的体验与传统工程指标之间的差异，并且机器人经常识别出从标准组件级别监视中显而易见的关键系统问题。结论：RPA通过提供反映真正最终用户体验的见解来增强系统监视，这些见解通常被传统的监视方法忽略。这项研究证实了RPA在复杂的医疗保健系统中充当全面监控工具的潜力，这表明RPA可以通过提供对系统性能和用户满意度的更准确和及时的反思，从而为EMR系统的维护和改进做出重大贡献。
