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用于对话情感识别的量子启发神经网络
我们通过将对话情绪识别任务与完整的量子测量范围进行类比，为对话情绪识别提供了一个新颖的视角。我们描述了对话中说话者情绪识别过程中的不同量子测量步骤，并将它们与类量子神经网络结合起来。类量子层由复值运算实现，以确保量子概念的真实采用，这自然实现了对话上下文建模和多模态融合。我们借用现有算法来学习复值网络权重，以便以数据驱动的方式进行类量子过程。我们的模型与两个基准数据集上的最新方法相当，并提供了理解对话情绪识别的量子视角。
社会技术系统 - 牛津学术
人们普遍认为，采用社会技术方法进行系统开发可以使系统更容易被最终用户接受，并为利益相关者带来更高的价值。尽管如此，这种方法并没有得到广泛的应用。我们分析了其中的原因，并强调了更为人所知的社会技术设计方法的一些问题。基于这一分析，我们提出了一个新的实用的社会技术系统工程 (STSE) 框架，该框架建立在研究工作设计、信息系统、计算机支持的协同工作和认知系统工程的团体的（很大程度上独立的）研究基础上。STSE 通过两种主要类型的活动弥合了组织变革与系统开发之间的传统差距：敏感化和意识；建设性参与。从该框架中，我们确定了一组初步的跨学科研究问题，这些问题涉及如何以经济有效的方式应用社会技术方法，以及如何促进 STSE 与现有系统和软件工程方法的集成。 � 2010 Elsevier BV 保留所有权利。
社会技术系统 - Jonathan Stray
人们普遍认为，采用社会技术方法进行系统开发可以使系统更容易被最终用户接受，并为利益相关者带来更高的价值。尽管如此，这种方法并没有得到广泛的应用。我们分析了其中的原因，并强调了更为人所知的社会技术设计方法的一些问题。基于这一分析，我们提出了一个新的实用的社会技术系统工程 (STSE) 框架，该框架建立在研究工作设计、信息系统、计算机支持的协同工作和认知系统工程的团体的（很大程度上独立的）研究之上。STSE 通过两种主要类型的活动弥合了组织变革与系统开发之间的传统差距：敏感化和意识；建设性参与。从该框架中，我们确定了一组初步的跨学科研究问题，这些问题涉及如何以经济有效的方式应用社会技术方法，以及如何促进 STSE 与现有系统和软件工程方法的集成。 � 2010 Elsevier B.V. 保留所有权利。
银行服务中的人工智能应用
信息和通信技术 (ICT) 的全球近期变化已展示出广泛的技术用例，包括将人工智能 (AI) 应用程序 (app) 用于金融服务。鉴于 ChatGPT 等生成式 AI 工具的最新发展，本研究在基于价值的采用模型 (VAM) 理论下，开发了一种创新研究模型，用于预测影响消费者接受和购买生成式 AI 银行应用程序意愿的最重要因素。作者使用结构方程模型 (SEM) 对希腊的 AI 银行应用程序消费者进行了在线调查，以确定哪些变量可以增强客户的感知价值，从而对 AI 银行应用程序的采用和购买意愿产生重大影响。这项研究发现，信任和幸福感是影响使用和购买对话式 AI 银行应用程序意图的最重要变量。最可能的结果是消费者的感知价值在接受和使用 AI 银行应用程序支付的意愿中起中介作用。研究结论和营销启示可以帮助金融机构提高审计和咨询服务的准确性，提升客户满意度和参与度，增强银行竞争力。
通过技术驱动的主动供应链风险管理实现竞争优势：一项实证研究
摘要虽然以前的工作重点是技术在增强供应链风险管理中的作用，并且通过这种增强，竞争优势提高了，但在理解外部机构处方与内部采用因素之间的联系方面存在研究差距。我们使用企业的制度理论（IT）和基于资源的观点（RBV）来解决这一差距，开发了一个框架，以表明积极的技术驱动的供应链风险管理方法如何将两种外部因素与内部因素相结合，从而可以带来竞争优势。我们通过对印度制造业和物流行业的218个公司的调查收集的定量数据来验证框架。我们专门关注轨道跟踪（T＆T）和大数据分析（BDA）的技术。我们的发现表明，投资于T＆T/BDA技术的公司可以从不间断的信息处理，减少时间中断和不间断的供应方面获得运营利益，这又为他们带来了竞争优势。，我们通过证明了对技术能力与运营益处之间关系的调节感以及对技术培养的影响和灵活性的影响，从而增加了新的新颖性。
渗透战略对尼日利亚西北部制造业绩效的概念性评估
在过去的四十年中，学术界和企业组织开始对渗透战略的概念维度和组织环境中的绩效感兴趣，但其概念一直在演变。因此，本研究彻底审查了现有文献，以收集可能对组织环境绩效产生直接和间接影响的渗透战略维度的各个方面。然而，这需要使用实证定量措施进行验证。本研究通过从现有进入者文献中考察渗透战略和绩效的多维性，发现各种渗透战略都对市场和组织的绩效水平产生积极影响。我们整合了大量材料，主要来自众多出版物，以探讨本研究中讨论的与渗透战略相关的各种挑战。本研究仅纳入了过去 40 年发表的研究，以保持研究的时效性。以前的研究中很少使用渗透战略维度来解释直接影响行业绩效的各种制造理论系统。本研究的概念框架具有创新性，作者试图开发一个具有直接或间接影响渗透技术的方面的结构。关键词
2024 年瑞士 3R 日
关爱文化 (CoC) 一词被广泛认为是对动物福祉的最高优先承诺。由于与人类的关系是研究动物生活中最重要的组成部分之一，因此人类福祉似乎是确保动物个体福祉最大化的关键因素，这并不奇怪。为研究动物创造这样的环境是有益的，尤其是对有爱心的专业人士而言。但另一方面，观察研究动物的压力或为了研究而牺牲它们可能具有挑战性。这种职业紧张被称为“关爱-伤害悖论”。此外，工作场所的一般压力源也会影响人员福祉，例如长时间工作、周末轮班、资源匮乏、管理不善、内部沟通不畅或不受赏识。这两个方面都会导致职业生活质量下降，可分为同情心满足和同情心疲劳。同情心疲劳通常被描述为由继发性创伤压力和倦怠组成。关于职业倦怠及其对员工保留和工作满意度的影响以及研究空白，3Rs 合作组织的“同情疲劳恢复力”计划旨在通过创建混合方法横断面调查进行纵向研究，首次检验报告的工作满意度与关键工作场所指标之间的关联。总而言之，报告满意度较高的员工也报告了较高的员工保留率和工作满意度。相反，工作满意度较低则倦怠感较高。我们还发现证据表明，70% 的参与者（n=118）的组织文化对同情疲劳有影响，特别是诸如感觉被重视、工作与生活的平衡、培训或薪酬等因素。因此，我们的研究结果表明，创建同情疲劳应该注重支持性的工作文化，通过提高工作满意度和减少职业倦怠来改善人们的环境。
人格维度GPT-3在人类肉体相互作用期间表达
1简介大型生成语言模型（LLM）的最新出现，例如GPT-3 [16]及其继任者Chatgpt [96]和GPT-4 [83]，彻底改变了自然语言处理和人工智能领域。由于他们具有前所未有的精度处理自然语言的能力，这些模型在各种环境中开放了新的应用程序和用例[26，35，96]。具体来说，它们产生的文本通常与人类生成的文本无法区分的能力使它们可以用作对话剂[57，62，86，108]，从而增加了可信性[70，106]，浸入性[52]和互动的个性化[58]。在游戏[2，5]中成功地改编了这种对话代理为非玩家字符（NPC），并对教学应用显示了巨大的希望[1]。然而，考虑到有关一致性和用户影响的问题仍未解决，必须对这种技术进行集成[27、55、57、74]。诸如安全和内容控制问题之类的新挑战阻碍了该技术进入高风险应用程序，例如教育和心理保健服务，那里没有任何不一致或适得其反的毒剂行为的空间[9，82]。因此，必须研究人类如何与基于LLM的对话剂相互作用，并了解在这种相互作用情况下出现的风险和挑战。人类肉体相互作用的一个重要方面是对转化药物的人格的设计和控制[32，33，109]。传达对话剂中的个性使交互作用引人入胜且令人信服，使用户拟人化代理[40，66]，增强用户参与度[88]和用户体验[91]，并通过高度个性化[98]来增加用户对代理的接受。然而，关于语音服务助理（例如Siri和Alexa）所表现出的人格的最新发现[103]表明，建立完善的人格模型（例如五因子模型[25，69]）与用户与此类助手相互作用时所感知的人格之间存在结构差异。这导致了一个问题，即最近基于LLM的对话代理人表现出的人格尺寸在多大程度上与人格模型一致，以及这些维度是否与先前工作中得出的维度一致。研究这种结构差异是必须将代理人个性的设计与用户的感知和期望保持一致[103，104]，从而使基于LLM的对话代理在人格维度方面实现系统的设计，评估和比较。在这项工作中，我们研究了在人类聊天对话期间由基于GPT-3的聊天机器人表达的潜在人格结构，并将结果与Völkel等人的演员人格模型进行了比较。[103]和人格的五因素模型[25，69]。在我们的研究中（见图1），有86名参与者在与聊天机器人交谈的同时定期将基于GPT-3的聊天机器人的个性描述。我们通过执行包括拼写的多个处理步骤