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聊天机器人和其他用于学习的人工智能：瑞典大学生的使用情况和观点调查
我相信，在个人学习方面，人工智能作为传统教育方法的补充具有巨大潜力。然而，除了潜力之外，人工智能的快速发展还引发了许多道德问题，这些问题往往解决得太晚，而且程度有限。
聊天机器人及其使用人工智能的技术：综述
在现代技术时代，聊天机器人是新一代对话服务的重要方面。聊天机器人系统是一种使用自然语言与用户交互的软件程序。聊天机器人是一个虚拟个体，可以使用交互式文本能力与任何人进行有效讨论。最近，聊天机器人作为人机对话媒介的发展取得了长足的进步。机器学习和人工智能聊天机器人系统的目的是模拟人类对话；可能是通过文本或语音。聊天机器人程序通过自然语言处理理解一种或多种人类语言。聊天机器人结构集成了语言模型和计算算法来模拟非正式聊天通信，涵盖了大量的自然语言处理技术。本文探讨了聊天机器人可能有用的其他应用，例如机器对话系统、虚拟代理、对话系统、信息检索、商业、电信、银行、医疗、客户呼叫中心和电子商务。还概述了基于云的聊天机器人技术以及聊天机器人的编程和当前和未来聊天机器人时代的编程挑战。
Sherrill，Samantha，Watson，Jordan，Khan，Riya，Nagai，Yoko，Azevedo，R.T.，Tsakiris，Manos，Garfinkel，Garfinkel，Sarah N.和Critchley，Hugo D.（2023）
摘要AI的发展为传播者（即，对话代理人），已经为AI在人们的社会世界中的位置以及人类和机器之间的感知过程，尤其是自闭症患者，尤其是可能从这种互动中受益的人。当前的研究旨在在1-4周内探索六个自闭症和六个非自闭症成年人与对话虚拟人（CVH/对话剂/聊天机器人）的相互作用。使用半结构化访谈，对话性聊天案和研究后的在线问题，我们介绍了与人类chatbot互动，聊天机器人人性化/DEHU MANIVIANGE和CHATBOT的自闭症/非独立性特征有关的发现。发现表明，尽管自闭症用户愿意与聊天机器人交谈，但没有迹象表明与聊天机器人建立关系。我们的分析还强调了自闭症用户对聊天机器人的同理心的期望。对于非自动用户的情况，他们试图通过不断测试AI对话/认知技能来扩展对话代理的能力。此外，非自动用户对Kuki的基本对话技能感到满意，而在Con Trary，自闭症参与者中，他们期望更多的深度对话，因为他们更信任Kuki。这些发现提供了针对自闭症用户的新型人与chatbot互动模型的见解，以通过陪伴和社交联系来支持他们。
高中教科书威廉姆斯列表
•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，所有英语10 AB的部分都必须使用相同的英语10 AB•在版权日期旁边标有“ D”的新版本的新版本可能很难与最初采用的版本一起使用，因此只能购买新课程和新学校。•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。
开发 AI 聊天机器人的要求指南...
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。
公共服务中的人工智能聊天机器人
事实上，机器人用户的判断更准确，但总体而言，看到机器人的人的判断不太准确，这可能是由于使用机器人的好处，但也可能是由于自我选择；使用聊天机器人的人的类型即使没有机器人也可能更准确（例如，非常投入的参与者）。
fitbit Web API数据字典 - 可下载版本
Fitbit的免费公共网络API旨在使开发人员能够快速，轻松地创建应用程序以利用授权的Fitbit用户数据。计划利用Fitbit的API的组织将需要计算资源以及具有API架构技术知识的开发人员。您的应用程序的设计和所需的端点（数据）将在很大程度上由您的应用程序目的定义。如果您是设计用于收集Fitbit用户数据的应用程序的研究人员，则需要评估哪些端点与您的研究相关。此外，您的应用程序可以组合端点以创建新指标。换句话说，使用我们的Web API收集，可视化和组合FITBIT数据的方法几乎有很多。重要的是要记住考虑数据存储成本 - 尤其是在收集盘中数据时。
导致多种抗生素爆发的 R 因子
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。）
