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从简历和短文响应中预测个性
评估求职者的心理特征（包括其职业兴趣或人格特征）数十年来一直是招聘过程的一角。虽然传统的这种评估形式要求候选人通过问卷调查措施自我报告其特征，但最近的研究表明，计算机可以从他们在网上留下的数字足迹中预测人们的心理特征（例如，他们的Facebook Pro-pro-files，Twitter，Twitter帖子或信用卡帖子或信用卡支出）。尽管这种模型通过第三方提供商越来越多地获得，但在招聘过程中使用外部数据会带来相当大的道德和法律挑战。在本文中，我们研究了来自招聘过程中生成的数据的模型的人格特质的可预测性。特别是，我们利用CVS和自由文本答案的信息作为现实世界中的高风险招聘过程的一部分，结合了自然语言处理，以预测申请人的五大人格特质（n = 8,313个申请人）。我们表明，在比较基于机器学习的预测与自我报告的人格特质（平均r = 0.25）时，这些模型具有一致的中等预测精度，优于先前文献中报道的招聘者判断。尽管模型仅捕获自我报告差异的相对较小的部分，但我们的发现表明，在实践中，它们在实践中仍然可能与人格的自动预测相同（有时更好）在预测工作匹配的关键外部标准（即职业兴趣）中与自我报告的评估一样好（有时是更好）。
人机团队中安全关键个性方面...
和能力并获得适当授权）将构成未来欧洲 ATM 系统运营的核心。但是，[…] 将需要高级自动化水平。[…] 未来系统中人类角色和任务的性质必然会发生改变”[37]。空中交通管制员（雷达管制员和协调员）和飞行员（飞行员和副驾驶）之间的通常协作预计会减少。相反，作为人机界面人为部分的工作能力将变得越来越重要。ATM 流程自动化的能力是有限的，因此 ATM 将继续是一个以人为中心的过程，其中谈判的责任和权力将继续落在人类管制员和飞行员身上 [9]。这将导致未来的工作流程必须由人和自动化系统在密切互动中执行。人机交互的特征在过去的几十年中发生了变化。经常被引用的 HABA-MABA- 概念（人类更擅长....../机器更擅长......）[15]，例如在 [4] 中描述的那样，如今与将人机交互发展为人机合作 [18] 的愿望形成了鲜明对比。本文采用术语“人机团队” [30] 和“混合团队” [13] 来描述这种密切合作。文献中使用的其他术语例如“人机团队” [7] 或“人机团队” [17]。团队合作的定义也可以应用
B.Sc.生物技术学期1 IPDC课程简介集成的个性...
a。什么是生物技术？b。生物技术 - 跨学科追求c。生物技术 - 三组分中心核心d。产品安全e。公众对生物技术的看法f。生物技术与发展中国家
B.Sc.生物技术学期1IPDC课程简介集成的个性...
IPDC讲座将在大学教室举行，并将由大学指定的课程教练主持。资源将由BAPS提供。每个讲座都有四个组成部分，如下所示：1。介绍性电影每部演讲始于一部短片，该电影通过现代制作介绍了主题。原始内容显示了相关的场景和视觉效果，这些场景和视觉效果吸引了学生的注意力，并激发了他们的好奇心，以了解更多信息。2。演讲视频学生观看了由动态演讲者展示的演讲视频。演讲增强了基本原则和技能的重要性和必要性。演讲者的经验，演讲的口才以及对互动视觉效果的使用共同对每个学生的思想和内心产生了深远的影响。3。学生互动学生互动会议促进刺激讨论和对话，并帮助创造安全的思想交流的安全空间。因此，每个会议提供一个论坛，学生可以公开表达自己的情感和思想。4。工作簿活动工作簿帮助学生开始实施讲座中教授的价值观。可靠的研究，无价的经验，实践场景和反思性问题是创新的，激励学生思考和创造性地思考。
物理学和数学中的身份、个性和不可区分性
– 仅从属性的角度（所谓束理论的捍卫者们声称如此）， – 从相应个体的时空局部性的角度（如果时空局部性被理解为一种属性，则可以包括在第一种情况中）， – 还是诉诸某种个体性、洛克式的实体、“原始本性” [2] 或“先验个体性” [120]？• 我们能否接受单纯数值差异的存在，即不以质的差异为基础的数值差异 [129] ？用麦克塔格特的话来说，（数值上的）多样性必然（质的）不同 [89，第十章，第 95-101 页] ？• 我们应该如何理解数学中的相等性“=”概念？应该从意向性还是外延性的角度来理解（例如函数相等）？作为定义和/或具有真值的命题？作为数值相等或不可区分性的表达？作为名称之间的同义词关系或所表示实体之间的关系？
浏览医疗旅程：对医学生的心理健康，应对和个性的见解
在临床，教育和研究环境中，全球承认医学生的心理健康和心理健康挑战已得到加强[1，2]。促进学生的福祉已成为培养有能力的医生并优化患者护理的基本机构目标[3，4]。但是，接受医学教育为医学生的心理健康带来了许多障碍，这是先前研究的证明[5，6]。在Yusoff等人的一项研究中。 [5]研究了医学生，学术，社会心理，环境和财务压力的压力；这些压力源被评为导致中度至高压力水平，学术压力源与困扰显着相关。 此外，Hill等人。 [6]证实了这些发现，强调工作量，学习生活平衡以及对医学生的精神健康障碍的影响；学生们还对学术要求，安置期间的漫长工作时间，表现压力，外部压力型董事会考试和相互竞争的责任表示担忧。 相反，对于医学生的福祉至关重要的社会支持网络经常受到妥协，使Stu凹痕的恢复机会有限[3，6]。 此外，COVID-19大流行使情况加剧了情况，通过远程学习，取消Ling临床轮换和不确定性增加了医学教育[7]。在Yusoff等人的一项研究中。[5]研究了医学生，学术，社会心理，环境和财务压力的压力；这些压力源被评为导致中度至高压力水平，学术压力源与困扰显着相关。此外，Hill等人。[6]证实了这些发现，强调工作量，学习生活平衡以及对医学生的精神健康障碍的影响；学生们还对学术要求，安置期间的漫长工作时间，表现压力，外部压力型董事会考试和相互竞争的责任表示担忧。相反，对于医学生的福祉至关重要的社会支持网络经常受到妥协，使Stu凹痕的恢复机会有限[3，6]。此外，COVID-19大流行使情况加剧了情况，通过远程学习，取消Ling临床轮换和不确定性增加了医学教育[7]。
面向机器人的个性人工智能：目标型生成人格模型用于通过人形机器人的非语言行为表达个性时的潜在群体容量
设计机器人个性是一项多方面的挑战。每个与人类互动的机器人都是一个独立的物理存在，可能需要自己的个性。因此，机器人个性工程师面临的问题与人格心理学家的问题相反：机器人个性工程师需要将一批相同的机器人制造成个体个性，而不是对已经存在的个体个性进行全面而简约的描述。到目前为止，机器人个性研究在展示机器人个性的积极影响方面卓有成效，但在如何大规模设计机器人个性方面尚无进展。为了为大规模生产的机器人设计机器人个性，我们需要一个生成性个性模型，该模型具有将机器人的个体特征编码为个性特质的结构，并生成具有反映这些特征的个体间和个体内差异的行为。我们提出了一种由目标塑造的生成性人格模型，作为我们一直致力于的机器人人格人工智能的一部分，并且我们进行了测试，以调查当该模型用于通过人形机器人头部的非语言行为表达人格时，它实际上可以支持多少个个体人格。
和谐与个性：分析ai-aged Music偏好与个人特质之间的联系
人工智能（AI）在过去几十年中取得了进步，以至于能够产生创意作品，其中一个领域是音乐。先前的研究表明，人类倾向于对AI艺术表现出负面的偏见，尽管与人类是否能够准确区分AI艺术家与人类艺术家的结果存在对比的结果。先前的研究表明，在5巨头人格特征，年龄人口统计学，创造性的身份和对AI技术的熟悉程度中具有不同特征的人对AI的视觉艺术作品有所不同。但是，没有研究在AI生成的音乐领域调查了这一现象。因此，本研究旨在检查音乐组成领域中的个人特征与AI感知之间的关系。我们假设年轻人将能够比老一辈更好地区分AI-和人类生成的音乐。此外，我们假设在开放和愉悦的人方面得分很高的人对AI生成的音乐的负面态度较小，而在神经质和尽职尽责的人中，对AI生成音乐的负面态度更高。在对在线调查做出回应的31个参与者的样本中，我们发现了感知到的作曲家身份与参与者的偏好之间的显着相关性，而我们没有发现个人特征与参与者的准确性和偏好之间的任何显着相关性。讨论了对我们对AI生成的艺术品的理解的影响。
通过社交媒体消息中的对话提示传达聊天机器人个性
聊天机器人或对话代理人的个性主要是通过口头交流方式来传达的。在这项在线小插图研究（n = 168）中，我们检查了通过添加简单的对话提示来传达类似社交媒体的信息中个性的可能性。以社交为导向和响应式的对话提示及其组合对聊天机器人的感知个性产生了明显的影响。以社会为导向的提示对大多数海洋人格特征，温暖和拟人化都有明显的影响，而响应性提示只会影响神经质。结合使用，以社会为导向的提示的影响被反应灵敏的提示抵消，但没有针对所有个性特征。能力和信任不受任何使用的对话提示的影响。调查结果表明，很少有对话提示足以在短消息中传达每个声音的独特之处。
猫的个性、脾气和行为模式需要与你的家庭生活方式相适应，并且应该是主要考虑因素之一
如果从繁育者那里购买猫，那么找到一个负责任的繁育者至关重要，他优先考虑繁育猫咪的健康和性情，并创造一个有利于小猫健康成长的生活环境。如果需要，这样的繁育者会进行基因检测，以筛查父母是否有遗传性健康状况，并为父母和后代提供预防性护理。繁育者还应为小猫提供充分和适当的社交活动，以及健康的营养和丰富的体验。繁育者还应该询问您的情况，以便将猫咪与合适的家庭配对。