高等教育中生成聊天机器人的出现为教学和学习提供了变革的机会。使用AI驱动的工具,例如OpenAI的GPT和类似的模型,教育工作者可以探索提供内容,协助研究和提供个性化学习经验的新方法。但是,这些创新具有重大的道德意义。本文探讨了生成性聊天机器人作为教学工具的潜力以及与学术界使用相关的道德问题。在高等教育的背景下检查了学术完整性,AI模型中的偏见,人类教育者的作用以及学生数据的隐私。通过探索机会和挑战,本文旨在提供有关机构如何负责任地采用这些技术以增强学习的见解,同时维护道德标准。
解决方案必须包含一个跨多个通信渠道的自动化全天候人工智能聊天机器人,其中不到 10% 的互动会产生搜索结果、“我不知道”的回答或其他类似的间接回应。解决方案必须是定制的,以了解每个部门或校园特有的主题,而不是通过模板内容采取一刀切的方法。解决方案的人工智能聊天机器人必须默认驻留在机构的网站上,而不是外部平台或应用程序上。用户必须能够通过机构网站以外的渠道访问解决方案的人工智能聊天机器人,例如社交媒体平台、短信、移动应用程序等。解决方案必须与“家用”设备(如 Amazon Alexa)集成,以允许用户与机器人互动。解决方案必须为管理员提供工具,以便根据需要编辑或添加响应,而无需供应商的协助。
CEF 创始人 Tim Buckley 拥有 35 年的金融市场经验,从买方和卖方的角度研究过澳大利亚、亚洲和全球股票市场。在 2022 年创办 CEF 作为公共利益智库之前,Tim 于 2013 年创立了全球能源经济与金融分析研究所的澳大利亚和亚洲分支机构,并担任澳大利亚董事,直至 2022 年。在此之前,Tim 是 20 多年来顶级股票研究分析师,包括担任德意志银行新加坡股票研究主管;花旗集团董事总经理和股票研究主管 17 年;以及 Shaw & Partners 机构股票主管。2010 年至 2013 年,Tim 担任 Arkx Investment Management 的联席董事总经理,Arkx Investment Management 是一家与西太平洋银行共同拥有的全球上市清洁能源投资初创公司。Tim 是澳大利亚和国际能源转型以及全球资本加速向脱碳转移方面的专家,被广泛认可并发表了大量著作,是一位备受追捧的评论员和顾问。
•下面列出的所有材料都符合威廉姆斯。使用此列表来确保每个学生在定义的课程区域中都有教学材料。•只有标题旁边标有美元标志($)标记的区域装备材料可以使用州教科书资金购买。•在同一所学校任教的所有年级都必须使用同一教科书。例如,所有四年级课程都必须使用同一教科书。•数字访问:所有教科书标题均包括数字资源,除非注释部分中另有说明。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
为本报告的目的,我们通过选定的 1:1 访谈专门测试准备程度。我们举办了 3 次物流圆桌会议,重点关注该行业的子集,例如:港口、跨站点和最后
摘要本文介绍了Hanooman,这是一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人,其灵感来自Hindu Geity Lord Hanuman。Hanooman旨在体现力量,敏捷性和奉献精神的素质,利用尖端的语言处理能力,为用户提供信息丰富且引人入胜的对话。我们探索了哈诺曼的概念框架,架构和培训程序,展示了其在各个领域的潜在应用。我们的评估结果表明,在响应准确性和上下文理解方面,Hanooman优于现有的聊天机器人,使其成为自然语言处理和人类计算机互动的有前途的工具。大语言模型(LLM)和生成AI是人工智能的重大进步,彻底改变了我们与技术的互动,生成内容和理解人类语言的方式。llms,在大量数据集中受过培训,在语言翻译,文本摘要,问题答案和创意写作等任务中表现出色。生成的AI(AI的一个子集)会产生自主输出,通常表现出惊人的创造力和连贯性。印度亿万富翁穆克什·安巴尼(Mukesh Ambani)与IIT孟买和其他八个印度技术学院合作,加入了AI竞赛,以推出“ Hanooman”,这是一集,该集合以22种印度语言培训了大型语言模型。关键字:哈诺曼,大语言模型,人工智能,生成AI1。简介
在两年的时间里,路易斯维尔大学医院出现了多重耐药性肺炎克雷伯菌引起的院内感染(M. Raff,未发表数据)。怀疑是 R 因子传播,因为在几种不同的肺炎克雷伯菌血清型中都发现了多重耐药特性(1、11、17)。在本研究中,我们表明,单一 R 因子是造成这种流行病的原因,并且在我们的医院环境中持续存在。脱氧核糖核酸 (DNA)-DNA 杂交用于在所有肺炎克雷伯菌菌株中识别这种 R 因子,并且可能被证明是持续研究这种和未来多重耐药微生物爆发的有用工具。(这项工作是 M.-A. Courtney 提交给路易斯维尔大学研究生院的论文的一部分,部分满足博士学位的要求。)
摘要 — 本文介绍了一种利用 cocotb 和 pyuvm 框架集成已建立的 SystemVerilog 验证 IP (SV-VIP) 来增强 Python 验证生态系统的新策略。基于 Python 的环境在验证社区中逐渐获得认可,人们正在探索其成为未来验证流程主流的潜力。这种方法利用了已建立的 SystemVerilog 生态系统,可以在 Python 设置中有效重用 SV-VIP。通过利用直接编程接口 (DPI-C) 和 ctypes 库,我们的方法可确保 Python 测试台和 SV-VIP 之间的无缝集成。这种集成不仅利用了 Python 的简单性和可读性,还增强了其处理复杂硬件验证任务的能力。本文通过两个实际实现说明了这种方法。它展示了 Python 作为一种强大且适应性强的验证语言不断发展的意义,并弥合了软件灵活性和硬件验证需求之间的当前鸿沟。