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Intellistatcan：Gen-AI聊天机器人用于获取统计信息
StatCan website GenAI Chat Bot (IntelliStatCan) using Retrieval-Augmented Generation (RAG) Infrastructure • Back-end: Data Analytics as a Service Development Environment + Production • Front-end: Webapp hosted in Kubernetes AI Engine • MS Azure OpenAI Model API service (Model as a service): GPT 3.5 Turbo 16K vs. GPT-4 Omni • Azure AI Search (formerly Cognitive搜索）数据•生产：PDF中的18,000多个网站出版物，英语和法语•每天添加出版物•排除：表格数据和非文本媒体（图形，视频等）技术堆栈 - 请参阅附件A
医疗保健聊天机器人 - AI驱动的医疗保健聊天机器人...
1教授，2名学生，3名学生，4学生1学生1计算机科学与工程系，1帕瓦伊工程学院，印度泰米尔纳德邦Namakkal。摘要：该项目提出了AI驱动的医疗保健聊天机器人，旨在提供个性化的实时医疗支持和主动的健康管理。利用高级自然语言处理（NLP）和深度学习算法，聊天机器人可以有效地解释和响应用户输入，以满足一系列医疗保健需求，包括健康监控，常规检查，远程医疗咨询和保险指南。通过充当虚拟医疗保健助理，该系统旨在弥合用户与基本保健服务之间的差距，从而增强对医疗信息和资源的可访问性。聊天机器人的核心功能包括持续的健康监测，使用户能够跟踪生命体征，症状和生活方式习惯。通过常规评估，该系统评估一般福祉，标记潜在的健康问题，并为适当的行动提供建议。对于远程医疗，它支持与医疗保健专业人员的虚拟咨询，以确保及时获得医疗建议。此外，聊天机器人简化了复杂的保险流程，提供了有关覆盖范围，索赔和报销的分步指南。通过机器学习和连续的用户互动，AI模型随着时间的推移增强了其响应能力和准确性，提供了全面和直观的体验。无论是协助慢性病管理还是预防性护理，聊天机器人都促进了一种积极的健康方法，使个人能够独立管理自己的福祉。该项目旨在使医疗保健访问权力民主化，使所有用户都可以使用高质量的医疗支持，无论其位置或医疗专业水平如何。关键字：医疗保健，医疗保健聊天机器人，自然语言处理（NLP），医学深度学习，实时医疗支持，健康监测，远程医疗咨询，虚拟医疗保健助理，主动健康管理，患者参与，慢性病管理，预防医疗保健，保险指导，重要的签名监测。
使用聊天机器人和人工智能的指南
基于人工智能（AI）的语言模型可能是科学工作，学术研究和研究的非常有用的工具。这可能涉及集思广益并获得感兴趣的主题，科学报告和论文的初始结构以及摘要，校正和表达援助，翻译等。提高澄清，可理解性和科学工作的完整性。但是，使用基于AI的语言模型和聊天机器人需要仔细检查输出文本的逻辑，上下文，事实和来源保真度，因此需要一定水平的用户专业知识来评估AI输出。AI的使用不会从对内容的责任中释放出任何用户，如果AI输出在科学写作中使用。使用AI-AD生成的文本和内容迫使学生完全记录并披露AI对他们的科学工作的贡献（报告，论文等）根据下面的准则。
生产管理、物流、采购硕士
拥有物流、生产和/或采购领域的专业经验者优先考虑。对于 M2：持有 M1（240 ECTS 学分）。可能的进一步学习：该硕士学位旨在直接融入专业领域。不过，继续攻读博士学位是有可能的。机会：物流经理、仓库经理、生产过程工程师、生产计划员、采购和供应经理。
极端场景的压电式智能机电系统
抽象的精度致动是高端设备域中的基础技术，其中中风，速度和准确性对于处理和/或检测质量，航天器飞行轨迹的精度以及武器系统罢工的准确性至关重要。压电执行器（PEAS）以其纳米级的精度，柔性中风，对电磁干扰的耐药性和可扩展结构而闻名，在各个领域都广泛采用。因此，本研究的重点是涉及超高精度（千分尺及以后），微小尺度和高度复杂的操作条件的极端情况。它提供了有关豌豆的类型，工作原理，优势和缺点的全面概述，以及它们在压电式智能机电系统（PSMS）中的潜在应用。要解决高端设备字段中极端情况的需求，我们已经确定了五个代表性的应用领域：定位和对齐，生物医学设备配置，高级制造和处理，振动缓解，微型机器人系统。每个区域进一步分为特定的子类别，在该类别中，我们探讨了基本关系，机制，代表性方案和特征。最后，我们讨论了与豌豆和PSMS有关的挑战和未来发展趋势。这项工作旨在展示豌豆应用的最新进步，并为该领域的研究人员提供宝贵的指导。
使用机器学习的医疗聊天机器人
本文介绍了有关医疗领域中聊天机器人的研究。随着健康问题变得越来越普遍，医疗保健部门是当今全球最大的重点领域之一。主要目标是使用医疗行业的聊天机器人概念，以告知消费者有关医生，药物和其他相关主题的信息。此聊天机器人在人工智能，机器学习和自然语言处理方面工作。在聊天机器人中，我们在用户和应用程序之间创建了一个连接，用户可以通过输入健康问题来提出问题，而聊天机器人则使用文本和/或图像进行响应。与聊天机器人有关的专家系统可以根据用户的症状和医生的信息推荐药物。为了开发此模型，我们采用了一种监督的学习方法，利用多转交谈数据集进行培训。通过此聊天机器人，我们可以探索有关不同疾病的方法，并且可以知道其治愈方法。医疗聊天机器人还提供健康提示。这些聊天机器人非常有用，并且可以在人们对医疗领域的意识中提高意识。拟议的聊天机器人正在以更好的准确性工作。使用分类算法有监督的机器学习。已经分析了机器学习算法的疾病预测。随机森林分类器和支持向量机可产生最佳结果。
AI 实践：法学硕士 - chatgpt、gemini、copilot、claude
自 2007 年以来，我一直担任圣地亚哥梅萨学院的在线服务图书管理员。我于 2014 年获得教育技术博士学位，近 30 年来一直参与研究技术在教学中的应用变化，我很高兴能将我的兴趣和经验带到 SDCCD 和加州社区学院。SDCCD 新兴技术教师专家，梅萨学院正教授
机电一体化在先进制造中的创新应用...
摘要：将机电一体化融入可持续能源解决方案，为应对现代能源挑战提供了变革潜力。机电一体化将机械系统、电子、控制工程和计算机科学相结合，正在彻底改变可再生能源技术的效率、性能和适应性。本文探讨了机电一体化在可持续能源领域的创新应用，重点是太阳能、风能和水力发电系统。关键发展包括智能监控系统、自动化能源管理、能源转换过程中的精确控制以及提高能源系统寿命和可靠性的自适应维护技术。此外，机电一体化驱动的能源存储和电网集成优化可提高可持续性和弹性。通过利用实时数据和自动化，机电一体化可以加速向更清洁能源未来的过渡，显着减少碳足迹并优化资源利用率。这项研究深入了解了跨学科工程对于塑造可持续能源技术的未来至关重要。