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IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
使用高级加密标准256
在以猖ramp的数字化和无处不在的连接为标志的时代中，确保通信的安全性和隐私已变得至关重要。本文介绍了使用Node.js开发的新颖应用程序，旨在通过提供将纯文本转换为密码文本的安全手段来满足这种紧迫需求。在其核心上，该应用程序采用了高级加密标准（AES），其关键长度为256位，这是一种以鲁棒性和可靠性而闻名的广受赞誉的加密算法。这项研究的主要目的是为两个用户之间的安全通信提供全面的解决方案，利用AES 256的强大加密功能。通过利用Node.js的功能，一种流行且通用的运行时环境，该应用程序可以达到可扩展性，效率和跨平台兼容性，从而满足了不同的用户需求和偏好。应用程序的体系结构经过精心设计，以确保AES 256加密的无缝集成，使用户能够对其机密性和完整性充满信心地交换消息。通过用户友好的界面，个人可以输入纯文本消息，然后使用AES 256加密具有共享的秘密键。可以在各种通信渠道上安全地传输所得的密码文本，从而保护敏感信息免受未经授权的访问和拦截。在本文中阐明了应用程序设计和实施的关键方面，包括数据加密，解密和关键管理机制。特别强调了AES 256加密的加密原则，阐明了其在强化通信安全中的作用。此外，Node.js的集成促进了实时通信功能，使用户可以迅速有效地交换加密消息。总而言之，本文提供的研究对使用AES 256加密进行了基于Node.js的安全通信的应用程序进行了全面探索。通过将尖端的加密技术与强大的软件体系结构相结合，该应用程序代表着在越来越互连的世界中增强数字通信的安全性和隐私性的重要大步。
是机电一体化手册2024（用于网络）
就业机会我们的毕业生在广泛的行业中采用：•制造业•汽车行业•软件室•软件型•信息技术•计算行业•数据分析师•数据分析师•假体印刷3D印刷•机器人和人工智能•工业•工业自动化•工业和制造工业•钢铁级•航空级•航空型•航空型•艾尔赛车•机油机油•机油，机油，和钢铁行业•成型行业•农业•医疗保健和生物技术•控制工程•权力和能源领域•国防领域•商业和住宅领域•服务业•服务业•银行和商业•金融和商业•金融和账目•电动工业•电动机械•电信部门•电信行业
预测实时危机中的自杀风险热线聊天将机器学习与心理因素集成：探索黑匣子
摘要背景：本研究通过表达与理论驱动的心理风险因素在实时危机热线聊天中集成的机器学习（ML）模型的预测能力（ML）模型来解决自杀风险预测挑战。更重要的是，我们旨在了解有助于ML自杀风险预测的特定理论驱动因素。方法：数据集由17,654个危机热线聊天课程分类为自杀。我们创建了一个基于自杀风险因素的词典（SRF），其中涵盖了主要自杀理论的关键风险因素的语言表示。使用纳入SRF词典的自然语言处理技术对ML模型（自杀风险 - Bert; SR-Bert）进行了训练。结果：结果表明SR-Bert的表现优于其他模型。逻辑回归分析确定了与自杀风险相关的几个理论驱动的风险因素，杰出的风险是绝望的，自杀，自我伤害和受害的归属感。限制：词典完全涵盖所有理论
机器人和机器人技术专业专业
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根据 DNA 分析确定犯罪者身份确定...
1 简介 ................................................................................................................................ 9
CHAT3D：交互式理解3D场景级点云通过与城市生态结构的基础模型聊天
随着人工智能技术发展的繁荣，大型语言模型正在展示其在理解和创造力方面的潜力。大型语言模型（例如GPT-4和Gemini）能够有力地学习各种专业级考试。但是，作为语言模型本身，其强大的理解只能反映在文本序列中。当前，尽管可以通过3D点云与大型语言模型之间的连接生成视频，但目前尚无提示项目通过属性计算结果直接与一维相互作用。点云数据也丰富了可以支持城市建设的各种任务的信息。对于场景级别的点云数据，已经进行了许多有关语义细分，目标检测和其他任务的研究。但是，通常很难从感知结果中为场景构建提供直接帮助。本文通过结合3D点云语义细分的结果，介绍了一种将大语言模型应用于城市生态结构的方法。目的是将大语言模型（LLM）（LLM）的先验知识和创造能力集成到城市发展中，并将结果与点云语义分段结果得出。这种整合旨在建立一个互动点云智能分析系统，该系统是为了帮助城市生态文明建设中的决策过程而定制的，从而为智能城市发展的发展提供了创新的观点。
研究文章 比较和评估四个人工智能聊天机器人的经济学能力
人工智能 (AI) 聊天机器人已成为现代学术事业的强大工具，为学习领域带来了机遇和挑战。它们可以提供大多数学科的内容信息和分析，但在结论和解释的响应准确性以及字数方面存在显著差异。本研究探讨了四个不同的 AI 聊天机器人（GPT-3.5、GPT-4、Bard 和 LLaMA 2）在大学级经济学背景下的结论准确性和解释质量。该研究利用布鲁姆的认知学习复杂性分类法作为指导框架，对四个 AI 聊天机器人进行了标准测试，以了解大学水平的经济学理解以及更高级的经济学问题。所有 AI 聊天机器人在探索经济学理解的提示上表现同样出色的零假设被拒绝。结果表明，四个 AI 聊天机器人之间存在显著差异，并且随着经济学相关提示的复杂性增加，这些差异会加剧。这些发现与学生和教育工作者都息息相关；学生可以选择最合适的聊天机器人来更好地理解经济学概念和思维过程，而教育工作者可以设计他们的教学和评估，同时认识到学生可以通过 AI 聊天机器人平台获得的支持和资源。
引用：Govender, R. G. (2024)。我的 AI 学生：评估三个 AI 聊天机器人在完整性和准确性方面的熟练程度。当代教育技术，16 (2)，ep509。https://doi.org/10.30935/cedtech/14564
人工智能 (AI) 的新时代已经开始，它可以从根本上改变人类与技术的互动方式以及从技术中获益的方式。聊天界面与大型语言模型的融合使人类可以编写自然语言查询并从机器接收自然语言响应。这项实验设计研究测试了三种流行的 AI 聊天机器人服务（称为我的 AI 学生）在完整性和准确性方面的功能：Microsoft Bing、Google Bard 和 OpenAI ChatGPT。使用李克特量表分别对完整性和准确性进行评分，分别为三分和五分。使用描述性统计和非参数检验来比较分数和量表评级。结果显示，AI 聊天机器人的总体得分为 80.0%。然而，他们在回答布鲁姆较高分类级别的问题时遇到了困难。在所有布鲁姆分类学问题（n=128）中，完整性中位数为 3.00，平均值为 2.75，准确度中位数为 5.00，平均值为 4.48。总体而言，由于响应有限（76.2%），解决方案的完整性被评为大多不完整，而准确度被评为大多正确（83.3%）。在某些情况下，生成文本被发现冗长而空洞，缺乏透视性和连贯性。在提供正确答案方面，Microsoft Bing 在三种 AI 文本生成工具中排名第一（92.0%）。Kruskal-Wallis 检验显示，三个 AI 聊天机器人在完整性（渐近sig.=0.037，p<0.05）和准确性（渐近sig.=0.006，p<0.05）方面存在显著差异。进行了一系列 Mann 和 Whitney 检验，结果显示 AI 聊天机器人在完整性方面没有显著差异（所有 p 值 > 0.015 和 0 sig.=0.002，p<0.05，r=0.3 中等效应）。 研究结果表明，虽然 AI 聊天机器人可以生成全面而正确的响应，但它们在处理更复杂的认知任务时可能存在局限性。sig.=0.002，p<0.05，r=0.3 中等效应）。研究结果表明，虽然 AI 聊天机器人可以生成全面而正确的响应，但它们在处理更复杂的认知任务时可能存在局限性。