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利用人工智能聊天机器人增强客户服务
摘要 本篇评论文章探讨了人工智能聊天机器人在提高客户服务效率方面的应用，并探讨了自动化支持的未来机遇。主要目标是综合现有关于聊天机器人在客户服务中的实施、优势和挑战的研究。该评论从方法论上分析了学术文章、行业报告和案例研究，以全面了解该领域的现状和潜在进步。文献中的关键发现表明，人工智能聊天机器人有效地减少了响应时间和运营成本，同时提高了客户满意度。研究表明，聊天机器人可以处理多达 70% 的常规客户查询，使人工代理能够专注于更复杂的问题，从而提高整体效率。此外，自然语言处理 (NLP) 和机器学习的进步显著提高了聊天机器人理解和准确响应客户查询的能力。尽管这些
bimsa：使用内存处理加速长序列对齐
单细胞RNA-Seq以前所未有的规模和细节来表征生物样品，但数据解释仍然具有挑战性。在这里，我们介绍了Cellwhisperer，这是一种多模式的机器学习模型和软件，该模型和软件连接转录组和文本，用于交互式单细胞RNA-seq数据分析。Cell Whisperer启用25英语中基于聊天的转录组数据的询问。为了培训我们的模型，我们创建了一个具有超过一百万对RNA-seq配置文件和匹配的文本注释的A-Ai-Cunip策划数据集，并在广泛的人类生物学上进行了匹配，我们建立了使用对比学习的匹配转录组和文本的多模式嵌入。我们的模型启用了按单元类型，状态和其他属性以零摄像的方式启用转录组数据集的自由文本搜索和注释，而无需参考数据集。此外，细胞-30个耳语者回答了关于自然语言聊天中细胞和基因的问题，使用生物学流利的大语言模型，我们对我们进行了微调，以分析各种生物应用中的批量和单细胞转录组数据。我们将Cell Whisperer与广泛使用的CellXgene浏览器集成在一起，使用户可以通过集成的图形和聊天接口进行遗传探索RNA-Seq数据。我们的方法展示了一种使用转录组数据的新方法，利用自然语言进行单细胞数据35分析，并为未来的基于AI的生物信息学研究助理建立重要的基础。
机电一体化硕士学位课程
机电一体化硕士学位是一门跨学科学位课程的巅峰之作，它结合了电气工程、机械工程和计算机科学等学科，旨在解决开发集成系统的特殊挑战。英语授课的机电一体化硕士学位课程以成功完成的第一阶段学位为基础。它向学生传授必要的专业知识、能力和方法，使他们能够从事跨学科研究工作，对科学见解进行批判性评估，并采取负责任的行动。通过硕士论文末尾的座谈会，学生可以加强在硕士水平上展示学术工程项目的能力。该学位课程根据工程师的专业概况为学生做好准备，涵盖在机电一体化跨学科领域工作所需的高级资格，承认传统电气工程、机械工程和计算机科学之间不断增长的联系。该项目旨在培养研发领域的领导者，特别是在国际活跃企业和早期职业学者，为硕士学习后攻读工程科学博士学位奠定基础。
如何引用本文：Heyan Dai 和 Vuttichat Soonthonsmai*，（2024），“7P 营销策略和生活方式对 Sh 客户忠诚度的影响
摘要：上海迪士尼乐园是一个成功的主题公园，它将迪士尼的魔力与中国文化融为一体。有效的营销策略对于影响顾客的行为和认知至关重要。7P 框架广泛应用于营销活动中，顾客的生活方式显著地影响着他们的偏好和决策。本研究利用在线问卷收集的数据，并用 SPSS 进行分析，探讨了上海迪士尼乐园的营销策略和顾客生活方式对顾客忠诚度的影响。结果表明，营销策略和生活方式会影响顾客忠诚度，为公园的营销策略提供了有价值的见解。
聊天机器人产生的150万材料叙事
人工智能（AI）的出现已使对各种应用的材料进行了全面的探索。但是，AI模型通常优先考虑科学文献中经常遇到的材料示例，从而根据固有的物理和化学属性限制了合适的候选者的选择。为了解决这种不平衡，我们生成了一个数据集，该数据集由OQMD，材料项目，JARVIS和AFLOW2数据库的1,453,493个自然语言材料叙事组成，这些叙述基于从头算的计算结果，这些结果在周期表中更均匀分布。基于三个标题：技术准确性，语言和结构以及内容的相关性和深度的人类专家和GPT-4对生成的文本叙述进行了评分，显示了相似的分数，但内容的深度是最滞后的。多模式数据源和大语言模型的集成具有巨大的AI框架潜力，以帮助探索和发现固态材料以进行特定的利益应用。
搜索引擎中的人工智能聊天机器人
摘要 背景 搜索引擎通常是患者获取药物信息的主要资源。然而，由于人工智能 (AI) 聊天机器人的引入，搜索引擎市场正在迅速变化。患者与聊天机器人互动对用药安全的影响在很大程度上仍未得到探索。 目的 探讨搜索引擎中集成的人工智能聊天机器人提供的答案的质量和潜在的安全问题。 方法 向 Bing copilot 询问了 10 个患者常见问题，这些问题涉及美国门诊市场上 50 种最常用的处方药。患者的问题涵盖了药物适应症、作用机制、使用说明、药物不良反应和禁忌症。使用 Flesch 阅读难易度评分评估聊天机器人答案的可读性。根据药学百科全书 drugs.com 中相应的患者药物信息评估完整性和准确性。在预先选择的一组不准确的聊天机器人答案上，医疗保健专业人员评估了如果患者遵循聊天机器人给出的建议，可能造成伤害的可能性和程度。结果在生成的 500 个聊天机器人答案中，根据 Flesch 阅读难易度评分，整体可读性表明答案难以阅读。聊天机器人答案的总体中位完整性和准确性分别为 100.0%（IQR 50.0–100.0%）和 100.0%（IQR 88.1–100.0%）。在 20 个聊天机器人答案中，专家发现 66%（95% CI 50% 至 85%）具有潜在危害。如果患者听从聊天机器人的建议，这 20 个聊天机器人答案中有 42%（95% CI 25% 至 60%）可能造成中度至轻度伤害，22%（95% CI 10% 至 40%）可能造成严重伤害甚至死亡。结论人工智能聊天机器人能够提供整体完整和准确的患者药物信息。然而，专家认为相当多的答案是不正确的或具有潜在危害的。此外，聊天机器人答案的复杂性可能会限制患者的理解。因此，医疗专业人士在推荐人工智能搜索引擎时应谨慎，直到出现更精确、更可靠的替代方案。
机器人技术学士学位学士学位
1）一般计划演讲将以机器人和机器人技术工程学理学学士学位（RME）毕业，这需要成功完成总计132个学分时间（CH）。这些学分时间分布在不同的要求上，包括必不可少的课程以及可以根据流偏爱选择的课程。下表显示了132个学时的分配方式：
朗布依埃警察局平台 - achats.defense.gouv.fr
2024 年 9 月 2 日——考虑到 2024 年 3 月 12 日有关平台组织的第 440/ARM/SCA/PFC RBT/BPP 号通知。警署；考虑到 5 月 31 日第 1332/ARM/SCA/NP 号决定...