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注入AI的聊天机器人以提供客户支持：越野...
3 Barclays Bank, UK 4 Tranter IT Infrastructure Services Limited, Nigeria ___________________________________________________________________________ Corresponding Author: Cynthia Chizoba Ekechi Corresponding Author Email: ekechi.cynthiac@gmail.com Article Received: 15-01-24 Accepted : 30-03-24 Published: 25-04-24 Licensing Details : Author retains the本文的权利。该文章是根据创意共享属性的条款分发的，NON商业4.0许可证（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），该公司允许非商业用途，复制和分布工作，而无需进一步的工作归因于原始工作，以归因于原始作品，以归因于本期刊的开放式访问页面。___________________________________________________________________________
人工智能如何让网络聊天变得更友善？
你有没有想过民主到底是什么？民主的核心是每个人都有发言权，可以表达自己的意见，政府关注人民的需求。这也意味着每个人都应该让别人表达自己的观点，即使他们不同意。人们会深思熟虑——他们试图一起寻找解决问题的方法。例如，想象一下你和你的朋友必须决定去哪里度过愉快的一天。你更希望每个人都倾听对方的意见，而不是争论，对吧？在民主国家，我们把这样的谈话和分享想法称为政治话语。通常，这些讨论都是面对面进行的——例如在大型市政厅会议上。
计算机科学案例研究：完美的聊天机器人
1。词汇分析：输入文本被分解为单词和句子；例如，[“ i”，“ want”，“ to”，“ make”，“ a”，“ approip”，“ oiv”，“ a”，“ a”，“ car”，“事故”]。2。句法分析（解析）：解释句子的语法和结构；例如，“ i”是句子的主题，“想要”是动词，而“主张”是对象（见图2）。3。语义分析：分析句子及其单词的含义；例如，该句子是关于客户希望提出与车祸有关的索赔的愿望。4。话语集成：将句子的含义与对话的更大背景相结合；例如，了解用户是想查询索赔的客户。5。实用分析：分析句子的社会，法律和文化背景；例如，了解客户是一名发生事故的汽车驾驶员，可能会受到或可能不会受到伤害或损坏车辆。
个性化的prakriti表型聊天机器人-ijprems.com
抽象的医疗保健系统现在有更多的有效和个性化患者护理的机会，因为人工智能（AI）技术的融合。在传统医学领域，特别是阿育吠陀领域，Prakriti的想法对于理解一个人的宪法和指导定制的治疗计划至关重要。本研究提出了一项新颖的努力，为阿育吠陀创建AI聊天机器人，称为“个性化的Prakriti表型聊天机器人”。此聊天机器人使用复杂的自然语言处理（NLP）算法以及阿育吠陀原则，根据人的prakriti表型提供个性化的健康建议。聊天机器人使用机器学习算法来确定Prakriti宪法，通过评估用户输入（例如生理特征，生活方式选择和主观经验）。然后，它提供了与阿育吠陀原则一致的量身定制的饮食，生活方式和治疗建议。通过反馈系统，聊天机器人可以实现正在进行的学习和开发，从而提高了其功效和准确性。创建此类聊天机器人标志着人工智能和常规医学融合中的一个值得注意的进步，为更大的患者基础提供了个性化且易于获得的医疗保健解决方案。这项研究通过讨论了个性化的Prakriti表型聊天机器人的理论基础，技术架构以及可能的后果，为阿育吠陀AI应用领域的未来研究和发展奠定了基础。关键字：电动汽车充电站，Web应用程序，用户界面，管理面板，用户体验，Accessienationyurveda，人工智能（AI），聊天机器人，个性化医疗保健，Prakriti表型，自然语言处理，自然语言处理（NLP）
achats et供应链
每个教学模块（不包括记忆）是评估的主题，该主题采用了一种或多种方法的形式：连续控制左右的“中介”评估，并因此称赞“模块的末端”评估。不可能通过技能障碍进行验证。模块的最终注释是连续控制音符或中间评估的加权平均值以及模块评估末尾的注释。
spinet-qsm：基于模型的深度学习，schatten p ...
抽象的客观定量敏感性映射（QSM）提供了使用磁共振（MR）相测量的组织磁化率的估计。通过数值求解逆源效应问题来估计MR相图像中测得的磁场分布/局部组织场（效应）的组织磁化率（源）。本研究旨在开发一个有效的基于模型的深度学习框架来解决QSM的反问题。材料和方法这项工作提出了带有可学习的范围参数P的schatten p-norm驱动模型的深度学习框架，以适应数据。与其他基于模型的体系结构相比，该结构强制执行l 2 -norm或l 1 -norm，而拟议的方法可以在可训练的正规机构上强制执行任何p -norm（0 结果将所提出的方法与基于深度学习的方法（例如QSMNET）和基于模型的深度学习方法进行了比较，例如学习的近端卷积神经网络（LPCNN）。 使用具有不同采集方案和临床条件的77次成像体积进行的重建，例如出血和多发性巩膜，表明所提出的方法在定量优点方面以显着的优势超出了现有的最新方法。 结论拟议的Spinet-QSM在高频误差规范（HFEN）和归一化的根平方误差（NRMSE）方面，至少提高了至少5％的持续改善，而与其他QSM重建方法相比，使用有限的训练数据。结果将所提出的方法与基于深度学习的方法（例如QSMNET）和基于模型的深度学习方法进行了比较，例如学习的近端卷积神经网络（LPCNN）。使用具有不同采集方案和临床条件的77次成像体积进行的重建，例如出血和多发性巩膜，表明所提出的方法在定量优点方面以显着的优势超出了现有的最新方法。结论拟议的Spinet-QSM在高频误差规范（HFEN）和归一化的根平方误差（NRMSE）方面，至少提高了至少5％的持续改善，而与其他QSM重建方法相比，使用有限的训练数据。
在线高等教育中，善解人意的聊天机器人反馈对开发计算机能力，动机，自我调节和元认知推理的有效性
在人工智能的最前沿，本文深入研究了同理心理，以彻底改变计算机能力的获取，并促进在线高等教育中的动机，监管和元认知动态。先前关于学生处理移情反馈的研究是有限的，通常会忽略学习表现及其对学生动机，自我调节和元认知推理的影响。目的是分析在线学习中这四个问题的同理心反馈，认知和情感的有效性。使用了准实验设计，其中将对话代理DSLAB-BOT集成到教学大纲和信息技术基础架构中。在线大学分布式系统课程（n = 196）的学生，通过单级集群概率抽样选择。他们分别分为实验组和对照组，分别从DSLAB机器人和老师那里获得反馈。结果表明，除了一项（自我效能感）和自我调节外，两组之间的学习绩效，动机或自我调节之间没有显着差异。在13个认知（1-4、6、7、9-15）和七个情感（1、4-9）聊天机器人反馈类型之间存在牢固的相关性，具有概念上的变化（MRCC）和个人成长和理解（MRPGU）。相似的聊天机器人反馈类型的权重很高，表明这些反馈对元认知推理组件的明显影响，甚至是自我反射（MRSR）。此外，特定的移情反馈类型对于强烈培养MRCC，MRPGU和MRSR至关重要。总而言之，同理心聊天机器人的反馈与人类教师的反馈在促进学习，动机和自我调节方面一样有效。从业人员应考虑这些特定类型的移情反馈，以供未来的移情代理人配置。
现场报告 生成人工智能时代的有意义的写作 Kristi Girdharry 和 Davit Khachatryan 巴布森学院 DOI：10.37514/DBH-J.2023.11.1.04 简介 2023 年 1 月底，本文的合著者参加了学校的一场推广教师研究的活动。应用统计学教授 Davit Khachatryan 正在介绍 Playmeans——他为音乐数据的视听分析创建的应用程序 1——而英语教授 Kristi Girdharry 正在介绍一项关于学生作家的初步研究。从表面上看，这两个演讲和演讲者在学科知识和主题方法方面相差甚远；然而，他们对学生和教师如何使用各种技术来参与有意义的学习体验有着共同的兴趣。
现场报告 生成人工智能时代的有意义的写作 Kristi Girdharry 和 Davit Khachatryan 巴布森学院 DOI：10.37514/DBH-J.2023.11.1.04 简介 2023 年 1 月底，本文的合著者参加了学校的一场推广教师研究的活动。应用统计学教授 Davit Khachatryan 正在介绍 Playmeans——他为音乐数据的视听分析创建的应用程序 1——而英语教授 Kristi Girdharry 正在介绍一项关于学生作家的初步研究。从表面上看，这两个演讲和演讲者在学科知识和主题方法方面相差甚远；然而，他们对学生和教师如何使用各种技术来参与有意义的学习体验有着共同的兴趣。
牙科教育中的人工智能聊天机器人和大型语言模型：全球教育工作者调查
1. ChatGPT 创下用户群增长最快的记录——分析师报告。路透社。汤森路透公司；2023 年；2 月 2 日在线发布。2023 年 6 月 17 日访问。https://www.reuters.com/technology/chatg pt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/ 2. Ayers JW、Poliak A、Dredze M 等人。比较医生和人工智能聊天机器人对发布到公共社交媒体论坛的患者问题的回答。JAMA Intern Med。2023 年；4 月 28 日在线发布；186(6):589-596。 doi: 10.1001/jamainternmed.2023.1838 3. Lee H. ChatGPT 的兴起：探索其在医学教育中的潜力。Anat Sci Educ。2023 年；3 月 14 日在线发表；1-6。doi: 10.1002/ase.2270 4. Arif TB、Munaf U、Ul-Haque I。医学教育和研究的未来：ChatGPT 是福还是祸？Med Educ Online。2023；28:2181052。5. Humar P、Asaad M、Bengur FB、Nguyen V。ChatGPT 相当于一年级整形外科住院医师：对整形外科在职考试中 ChatGPT 的评估。Aesthet Surg J。2023 年；5 月 4 日在线发表。；43:NP1085-NP1089。 doi: 10.1093/asj/sjad130 6. Kung TH、Cheatham M、Medenilla A 等人。ChatGPT 在 USMLE 上的表现：使用大型语言模型进行人工智能辅助医学教育的潜力。PLOS Digit Health。2023；2：e0000198。7. Thurzo A、Strunga M、Urban R、Surovková J、Afrashtehfar KI。人工智能对牙科教育的影响：课程更新的回顾和指南。教育科学。2023；13：150。8. Dias da Silva MA、Pereira AC、Vital S 等人。在线视频：隐藏的课程。欧洲牙科教育杂志。2022；26：830-837。 9. Mukhopadhyay S、Kruger E、Tennant M. YouTube：一种补充传统牙科教育方法的新方法。《牙科教育杂志》。2014；78：1568-1571。10. Sethi N、Lettelleir J、Mays KA. 将播客作为国家委员会考试的辅助学习材料：初步
从工具到威胁：人工智能聊天机器人对认知健康影响的反思
1 初级卫生保健公司 (PHCC)，卡塔尔多哈，2 体力活动、运动与健康研究单位，UR18JS01，突尼斯突尼斯国家体育观测站，3 突尼斯斯法克斯大学体育与体育教育高等学院，4 突尼斯苏塞大学 Farhat Hached 医院生理学与功能探索服务，5 突尼斯苏塞大学 Farhat Hached 医院“心力衰竭”研究实验室 LR12SP09，6 突尼斯苏塞大学苏塞医学院生理学实验室，7 美国阿肯色州费耶特维尔阿肯色大学卫生系、运动科学研究中心人类表现与娱乐，8 突尼斯莫纳斯提尔 Fattouma Bourguiba 医院精神病学系，9 研究实验室LR05ES10“精神病脆弱性”，突尼斯莫纳斯提尔医学院，