XiaoMi-AI文件搜索系统
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为人工智能时代的英语学习者提供装备 - ijrpr
根据目前与语言学习相关的人工智能研究，人们一直强调开发辅导系统、写作伙伴、增强现实环境、聊天机器人和其他类型的移动学习系统/软件。这些工具的主要目标是通过提高独立性、动机、参与度和效率来创造个性化和可定制的成长机会，以促进语言学习。例如，基于 NLP 的辅导系统旨在提供定制的反馈、建议和材料。最近，随着人工智能的快速发展，这些工具可以根据每个用户的学习速度、偏好和需求（例如认知、情感、社交）实时精确调整内容（Jackson 等人，2019 年）。（Aly Abdul Samea Qoura）
人工智能会补充或补充组织中的人类劳动力吗？向协作的人机环境转变
人工智能 (AI) 正在通过执行各种任务来改变服务交付，产生大量创新，同时威胁人类就业。服务工作通常需要四种智能：机械、分析、直觉和同情。企业完全可以在人类和技术之间做出选择来完成这些活动。机械智能通常先于分析智能，分析智能通常先于直觉智能，直觉智能通常先于共情智能 (Huang & Rust, 2018)。组织越来越多地使用表现出人类智能 (HI) 特征的机器，即人工智能 (AI)。例如，在大数据 AI 应用中，机器人顾问被用来取代投资组合经理，虚拟机器人将客户支持转变为自助服务 (Divatia、Tikoria 和 Lakdawala, 2021)。
超越人工智能政策的黑箱方法
（如人脸识别）、决策（如医疗诊断系统）、预测（如天气预报）、从数据中自动提取知识和模式识别（如发现社交媒体中的虚假新闻圈）、交互式通信（如社交机器人或聊天机器人）和逻辑推理（如从前提中发展理论）。”ii 我建议采用这份清单作为讨论可持续发展目标影响的工作基础。然而，我意识到，这种对人工智能的“黑箱方法”没有具体说明底层技巧和技术，不足以充分理解所有可持续发展目标的影响。人工智能概念、技巧和技术的细节非常重要，特别是在可持续性以及人工智能的未来方向及其物理、经济和社会政治局限性方面。
2021-22 年综合年度报告 - 科塔克马辛德拉银行
我们的数字生态系统补充了我们的物理基础设施，使我们的客户能够全天候从任何地方访问金融服务。我们的服务可通过各种数字渠道获得，例如 WhatsApp、未接来电、聊天机器人、语音机器人、移动应用程序和自助服务终端。为了方便访问，信息和短视频以英语、印地语和其他当地语言提供。部署机器人是为了实现服务自动化、无纸化和更快交付。» 我们的数字战略和计划以客户为中心，涵盖收购、参与和服务，以及我们的价值主张，即储蓄、贷款、支付、投资保护，由人工智能和机器学习提供支持。» 我们将继续专注于技术、基础设施、应用程序和 DIY 客户旅程的各个方面，以实现可扩展性、敏捷性和弹性。
探索用户呈现的互动在对话式AI聊天机器人euodia louis
Hardy等。 [14]，请注意，在聊天机器人对话体验中共享主动性或对话控制的方式使其与人类互动不同。 与人类的对话不同，双方都领导和介绍主题，当前的聊天机器人互动通常是单方面的，人类发起对话，并且机器人被动地响应。 Chatgpt [28]的早期用户报告了这种单方面交互的一些负面经历，例如难以制定有效的提示启动器，并且需要多次调整其提示以获得所需的响应。 这与Luger和Sellen的[18]发现保持一致，这表明与聊天机器人互动的用户熟悉聊天机器人会响应的提示类型，最终增加了激励他们与聊天机器人互动的可能性。Hardy等。[14]，请注意，在聊天机器人对话体验中共享主动性或对话控制的方式使其与人类互动不同。与人类的对话不同，双方都领导和介绍主题，当前的聊天机器人互动通常是单方面的，人类发起对话，并且机器人被动地响应。Chatgpt [28]的早期用户报告了这种单方面交互的一些负面经历，例如难以制定有效的提示启动器，并且需要多次调整其提示以获得所需的响应。这与Luger和Sellen的[18]发现保持一致，这表明与聊天机器人互动的用户熟悉聊天机器人会响应的提示类型，最终增加了激励他们与聊天机器人互动的可能性。
香港安全观察报告 2022 年第三季度 - HKCERT
《香港安全观察报告》旨在提高公众对香港系统被入侵问题的认识，使他们能够做出更好的信息安全决策。本季度报告中的数据重点关注香港被入侵系统的活动，这些系统遭受或参与了各种类型的网络攻击，包括网页篡改、网络钓鱼、恶意软件托管、僵尸网络命令和控制 (C&C) 中心或机器人（表 1）。“香港的计算机”是指网络地理位置为香港或其主机名的顶级域名为“.hk”的计算机。此外，本报告将回顾重大安全事件，探讨热门安全主题，并提供易于采用的安全建议，旨在改善公众的信息安全态势并增强其安全恢复能力。
使用机器学习模型在物联网中检测僵尸网络攻击
僵尸网络在全球处理计算机网络的安全性时非常关注。机器人通过其恶意活动很容易攻击网络基础架构。有必要减轻和控制机器人的威胁级别，因此需要先进技术来预测其发生。机器学习在这方面提供了更大的支持，具有从物联网设备中处理大量数据的能力以及预测受过训练数据的潜在攻击的鲁棒性。被监督（DT和RF）和无监督的学习（深度学习）都用于研究攻击的预测。沿着性能指标比较了各种机器学习模型的结果（混淆矩阵，ROC曲线）。结果表明，与无监督模型相比，在研究数据集中有监督的学习表现更好。
OIG-22-62 - 国土安全部可以更好地减轻与恶意软件、勒索软件和网络钓鱼攻击相关的风险
1 https://www.dhs.gov/sites/default/files/2022-04/DHS%20FY21-23%20APR.pdf。2 https://www.cisa.gov/uscert/ncas/analysis-reports/ar20-216a。3 恶意软件是破坏服务、窃取敏感信息或获取私人计算机系统访问权限的恶意代码（例如病毒、蠕虫和机器人），https://www.cisa.gov/report。4 网络钓鱼是个人或团体试图通过使用社会工程技术从毫无戒心的用户那里索要个人信息，通常是通过包含欺诈网站链接的电子邮件，https://www.cisa.gov/uscert/report-phishing。5 https://www.nytimes.com/2016/12/13/us/politics/russia-hack-election-dnc.html。6 https://www.zdnet.com/article/phishing-groups-are-collecting-user-data-email-and banking-passwords-via-fake-voter-registration-forms。7 https://www.cisa.gov/shields-up。8 https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RE4Vwwd。www.oig.dhs.gov 1 OIG-22-62
政府人工智能准备指数 2021
• 改善公民对公共服务的体验：例如，在美国公民及移民服务局部署聊天机器人，帮助用户立即获得有关其移民查询的反馈； • 在整个政策制定过程中支持基于证据的决策：例如，英国国际发展部及其合作伙伴使用机器学习算法分析卫星图像并预测一些发展中国家的人口分布，为服务规划提供至关重要的数据；以及， • 增加公民之间的民主参与：例如，乌拉圭和哥伦比亚国家政府使用 Consul（一个尝试使用自然语言处理技术将志同道合的公民聚集在一起的平台）来促进辩论、提案和参与式预算。
