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主动学习信心 - 自由函数在机器人中 -
老龄化社会的需求提出了在日常情况下机器人支持人类的希望。对于这些辅助机器人，与用户自然通信的功能能力至关重要。但是，当前对话系统中使用的最先进技术远远不令人满意。对于使用这些技术的机器人选择适当的动作，例如朝橱柜移动或在听到命令“带给我杯子”时，这不是一件容易的事。房屋内部可以有许多候选杯子，并且需要将其移交给用户的特定杯子根据情况而不同。例如，它可能与准备一顿饭菜或被清除的一顿饭有关。出于实际原因，服务机器人采用的大多数对话管理机构是言语（用户的话语）和非语言（例如，视觉，运动和背景）的信息。使用这些机制，当机器人处理发音时，情况和以前的经历都没有考虑到，因此它可能会执行用户没有想象的动议。在这项研究中，当机器人由于识别误差而执行不良运动时，我们将“运动失败”定义为发生的。这项研究的目的是减少失败的风险。专注于语言理解与运动之间的关系，我们不处理成功识别用户命令的情况，但执行的运动最终导致了不良的结论。考虑一个机器人成功识别命令“选择对象”的情况，但是机器人在尝试捡起时未能掌握指定的对象。
混合方法评论探索GPS的信心
引言可靠地访问了英国武装部队（UKAF）人员的高质量PMP护理，这是对通过PMP服务的人员进行研究的普遍主题。1对UKAF的妇女进行了自我报告的PMP症状的调查发现，有54.4％的响应者认为她们的治疗可以得到改善。他们报告了与工作有关的压力和常见的心理健康障碍，而不是PMP，其中一些报道GP对PMP管理缺乏信心。在UKAF服役的潜在围绝经期妇女（40-60岁）的比例从11％上升到2024年的19％，2意味着需要获得高质量的PMP护理，并且可用于服务人员。在英国更广泛的人口中，50至64岁的妇女人数从2011年的510万增加到2021年的590万，3岁和更多的女性正在开处方激素替代疗法（HRT），以供PMP症状。4尽管如此，缺乏GP对PMP处方的HRT处方的信心，尤其是在年龄<45岁的妇女中，并且患有主要心理症状的女性。5,6在评估专业PMP服务的潜在需求的一项调查中，超过50％的NHS GPS报告称，每周> 4个PMP案例> 4个PMP案例，但仍然缺乏信心。7
利用人类代理来提高人类机器互动的信心和可接受性
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
五个人法国更新了对QSR物流和Stef
关于QSL Meyer快速服务物流GmbH＆Co。KG（QSL）：Meyer快速服务物流GmbH＆Co。KG（QSL）组织快餐店，便利店，面包店，面包店和“食品服务”餐厅的全方位服务。为此，该公司经营27家仓库，并提供6,000多家商店，包括汉堡王，Eat Happy，肯德基，五个家伙，HansImglück，Pizza Hut和Starbucks，共有20个欧洲国家。Ludwig Meyer Gmbh＆Co。KG成立于1949年，是一家家庭中型公司，作为新鲜农产品运输和食品物流专家，为欧洲食品零售业提供了服务。www.meyer-logistik.com媒体联系：sebastian.schiller，营销和通信的主管Meyer Group s.schiller@meyer-logistik.com // +49（0）61 75 /4007 914关于Stef Group Stef的涉及Stef Group Stef的使命是确保人们需要他们需要的食物，需要他们需要的食物。建立在我们富裕历史上的重大责任，已经跨越了100多年。今天，该小组拥有一系列专业知识，使其成为食品温度控制运输，物流和包装服务的欧洲领导者。与我们的客户在工业，零售和户外食品服务领域一起，我们致力于开发越来越敏捷和连接的供应链，与消费者模式的变化以及分销渠道，便利性零售，超市和电子商务的变化保持同步。我们的2022-2026战略计划“致力于可持续的未来”，这使我们关注与所有内部和外部利益相关者的关系的重点，并将其置于气候战略的核心。Stef拥有22,000多名员工，并在八个欧洲国家拥有280多个站点。在2023年，我们的集团记录了超过44亿欧元的收入。www.stef.com媒体联系：catherine.marie@stef.com // +33（0）6 35 23 10 88
439候选教师对人工智能的看法和...
数学在全球范围内仍然是一个关键的主题，尽管人们一直认为这很困难。本文旨在阐述数学教育中AI模型的整合如何解决数学焦虑，缺乏信心和对学生对学科的负面态度的问题。使用问卷调查，该研究的数据是从149名学生，93位数学教师和27名学校管理人员中汇总的，并构成了分析的基础。在分析中实施了不同的统计措施。分析的结果确认，有58.39％的参与者强烈同意，自AI模型在学习过程中的整合以来，他们对数学的恐惧已减少。该分析进一步表明，有39.59％和48.99％的人分别表明了与AI模型的利用的一种观点的共识和强烈的一致性，这有助于在教室范围内外的数学置信水平上提高。超过93％的学生进一步接受，他们对数学的态度在采用AI模型作为学习辅助之后经历了积极的转变。约有54.16％的教师和管理人员同意，传统方法在解决数学焦虑，增强学习者在学科中的自我保证并改变其处置的有限效力会显着影响他们的整体学术成就。该分析进一步表明，超过85％的被调查学校领导者承认，在数学教学中，AI工具的整合导致学生对该主题的担忧减少了。数学教师和学校管理人员进一步提倡，将AI模型纳入数学课程对于解决数学焦虑，低自我保证和对该主题的不利态度的持续问题至关重要。
莱茵衣藻 CLiP2 突变体集合通过高可信度破坏等位基因扩大基因组覆盖范围
作者：Alice Lunardon 1*、Weronika Patena 1*、Cole Pacini 1、Michelle Warren-Williams 1、Yuliya Zubak 1、Matthew Laudon 2、Carolyn Silflow 2、Paul Lefebvre 2、Martin Jonikas 1,3 1 普林斯顿大学，新泽西州，美国；2 明尼苏达大学，明尼苏达州，美国；3 霍华德休斯医学研究所 * 这些作者贡献相同。摘要。莱茵衣藻（以下简称衣藻）是研究光合作用、纤毛运动和其他细胞过程的有力模式生物 [1–4]。已映射的核随机插入突变体的 CLiP 文库 [5,6] 通过提供目标基因的突变体，加速了数百个实验室在这些领域的进展。然而，由于其对高置信度破坏等位基因的基因组覆盖率有限（46% 的核蛋白编码基因在外显子/内含子中具有 1+ 高置信度等位基因；12% 的基因在外显子/内含子中具有 3+ 等位基因），因此其价值受到限制。我们在此介绍 CLiP2（衣藻文库计划 2）文库，它大大扩展了可用的已映射高置信度插入突变体的数量。CLiP2 文库包含 71,700 个菌株，覆盖 79% 的核蛋白编码基因在外显子/内含子中具有 1+ 高置信度等位基因，以及 49% 的基因在外显子/内含子中具有 3+ 等位基因。社区可通过衣藻资源中心获取突变体。
如果对报告没有信心，首席财务官如何能对价值创造有信心呢？
“我们试用了一些人工智能工具，人工智能在数据分析的效率和有效性方面可以做很多事情。例如，在评估我们行业的趋势时，传统上这是一个很大程度上手动的过程，需要仔细查阅诸如季度业绩电话会议记录和监管文件等材料。借助人工智能和分析工具，您可以非常快速地抓取信息并进行分析。但您也可以点击单个信息以查看潜在归因。这允许您查看原始来源并进行验证。这些工具将变得越来越重要。”