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加勒比海技术专家揭示了前5名AI创新和
对于佛罗里达州劳德代尔 - 2025年2月6日 - 人工智能（AI）正在全球重塑行业，而在加勒比海地区的招待也不例外。在加勒比海酒店和旅游协会（CHTA）主持的最新加勒比海酒店业交流论坛（CHATA）上，行业专家分享了对AI如何彻底改变客人体验，简化运营并保留该地区充满活力的文化的见解。这是每个酒店领导者应该知道的前五名趋势：1。高科技遇到高触摸AI并不是要替换人们，而是要赋予他们权力。通过自动化重复任务，AI释放了员工，以专注于提供个性化的，真实的客人体验。Adam Mogelonsky是Mogel Consulting Limited的首席小组成员兼合伙人，他强调：“酒店从根本上是人与人之间的行业。 AI应该解放团队，以增强与客人的人际关系。”这种方法可确保技术精简运营，但款待的核心（固定，有意义的互动）在最前沿 2。 数据集成将尽管可以访问大量的来宾数据，但仍将解锁新的收入流，但许多酒店都在限制其潜力的孤立系统中挣扎。 专家预测，2025年将是无缝数据集成的一年，这是通过高级API和中间件使其成为可能的。 通过实时分析和机器学习，酒店可以解锁可操作的见解，以增强客人的旅程并获得收入。 3。 这些虚拟助手的操作24/7，处理多种语言，并满足客人和员工的需求。Adam Mogelonsky是Mogel Consulting Limited的首席小组成员兼合伙人，他强调：“酒店从根本上是人与人之间的行业。AI应该解放团队，以增强与客人的人际关系。”这种方法可确保技术精简运营，但款待的核心（固定，有意义的互动）在最前沿2。数据集成将尽管可以访问大量的来宾数据，但仍将解锁新的收入流，但许多酒店都在限制其潜力的孤立系统中挣扎。专家预测，2025年将是无缝数据集成的一年，这是通过高级API和中间件使其成为可能的。通过实时分析和机器学习，酒店可以解锁可操作的见解，以增强客人的旅程并获得收入。3。这些虚拟助手的操作24/7，处理多种语言，并满足客人和员工的需求。具有成本效益的AI解决方案对于预算有限，AI驱动的聊天机器人提供了一个实用的起点。Zoëtry®MarigotBay St. Lucia的信息技术经理Christus Gill兼首席小组成员指出：“ AI Chatbots是提高生产力和客人满意度的负担得起，有效的方法，使员工可以专注于高价值的互动。”除了聊天机器人之外，酒店还可以开始集成可访问的AI工具以满足特定需求。“就AI在短期内可以做的事情而言，” Mogelonsky说，“考虑上下文营销信息，售后销售销售，具有自适应内容的网站，动态房间可用性，个性化的行程计划，响应式员工计划，来宾反馈
机器学习专家是否讨论过人工智能系统的可解释性？
对于希望在行业中脱颖而出的所有公司来说，在不同领域应用人工智能 (AI) 工具正成为必修课。成功应用人工智能的一个主要挑战是将机器学习 (ML) 专业知识与领域知识相结合，以获得应用人工智能工具的最佳效果。领域专家了解数据以及数据如何影响他们的决策。ML 专家能够使用基于 AI 的工具处理大量数据并为领域专家提供见解。但如果不深入了解数据，ML 专家就无法调整他们的模型以获得特定领域的最佳结果。因此，领域专家是 ML 工具的主要用户，这些 AI 工具的可解释性成为该背景下的重要特征。人们为研究不同背景、用户和目标的 AI 可解释性付出了很多努力。在这篇立场文件中，我们讨论了关于 ML 专家如何在定义要为特定领域开发的 ML 工具的功能时表达对 AI 可解释性的担忧的有趣发现。我们分析了两次头脑风暴会议的数据，讨论了 ML 工具的功能，以支持地球科学家（领域专家）使用 ML 资源分析地震数据（特定领域数据）。
比较人工智能数据工作的专家和新手 - NSF-PAR
许多人工智能系统设计师都在努力寻找最佳方法，以收集不同类型的训练数据。在线群体提供了一种廉价的按需情报来源，但他们往往缺乏许多领域所需的专业知识。专家提供隐性知识和更细致入微的输入，但他们更难招募。为了探索这种权衡，我们在设计基于文本的对话代理的背景下，比较了新手和专家在人类智能任务方面的表现和看法。我们开发了一个初步的聊天机器人，它模拟与寻求心理健康建议的人的对话，以帮助教育 7cups.com 的志愿听众。然后，我们招募了经验丰富的听众（领域专家）和 MTurk 新手工作者（群体工作者）来执行任务，以改进具有不同复杂程度的聊天机器人。新手群体在只需要自然语言理解的任务上的表现与专家相当，例如纠正系统对用户语句的分类方式。对于更具生成性的任务，例如创建新的聊天机器人对话，专家们表现出更高的质量、新颖性和情感。我们还发现了一个激励差距：众包工作者喜欢互动任务，而专家们则认为这项工作乏味且重复。我们提供了设计考虑，以分配众包工作者和专家完成 AI 系统的输入任务，并更好地激励专家参与 AI 的低级数据工作。
“与我们可以咨询的云计算和人工智能专家合作......
展望未来随着 Aspia Space 捕获和生成越来越多的数据，其算法需要不断地重新训练和优化，这只会随着时间的推移增加计算资源的压力。随着 Aspia Space 的发展，其计算需求也会随之增长。得益于云的弹性，Aspia Space 可以根据需求扩大或缩小其数据处理资源，并最终根据新的数据周期减少其算法更新所需的时间——为其 IT 基础设施提供面向未来的保障。
反恐专家会议高管级 DAT 研讨会
共识，因此，在反恐领域制定共同文件存在困难。COE DAT 正试图通过其反恐最佳实践手册项目填补这一空白，该项目与土耳其安卡拉的 TOBB 大学以及美国陆军战争学院和英国诺丁汉大学等其他大学合作。在此网络研讨会期间，您将有机会通过作者本人熟悉章节内容。COE-DAT 认识到每位作者都是各自领域的专家，我们高度赞赏他们的知识和对我们项目的贡献。
CCW致命自动武器系统专家会议
意大利主席先生仍然认为，人类控制是确保所有武器系统都遵守国际人道主义法的基础。尤其认为，我们认为有必要使用致命的力量并产生致命作用，以保留在人类手中。这是由于两个主要原因：首先，为了在IHL违规情况下保证问责制；其次，因为只有人类的判断才能执行与IHL攻击中的IHL原则，相称性和预防措施的应用有关的必要评估。
EM/2025/03通知：呼吁提名专家...
第二IPBES全球对生物多样性和生态系统服务评估的总体目标（以下称为“第二个全球评估”）是评估自2019年全球生物多样性和生态系统评估报告上发布以来的相关知识，这些知识已成为可用于可持续性和具有危害性的可持续性和生活的进步。第二次全球评估将通过提供从本地到全球的一系列空间量表来加强有关生物多样性和自然对人们的贡献的科学政策界面，并通过提供知识决策所需的知识和政策支持工具。第二个全球评估将于2028年进行。
先进液态碱性水电解专家会议
开发先进的下一代 LA 电解器以克服上述限制的关键研发机会包括：开发新材料、改进组件界面以及设计新型电池和堆栈。需要进行更多基础诊断研究，以将性能与材料和界面特性关联起来并了解降解机制。此类研究将为新型电池和堆栈组件的材料开发工作提供参考。隔膜和催化剂尤其被强调为历史上未得到充分开发的材料，具有巨大的进步机会。材料的表征和测试应在相关操作条件下使用标准化协议进行，包括下一代 LA 系统预期的操作条件（例如间歇操作、
进化：增强无监督的持续学习与多位专家
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功，但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中，我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明，即使有了重播缓冲液，现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是，无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见，缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感，我们介绍了E Volve，这是一个创新的框架，它是云中的多个预审预周化模型，作为专家，以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导，并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家，从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明，E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法，在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中，volve持续了6.1-53.7％，从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。