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迈向设计自然娱乐互动技术的框架
抽象交互技术与自然界的娱乐有着复杂的关系。许多人受到赞扬，许多人对互动技术对自然娱乐的影响感到遗憾。由于自然娱乐具有重要的健康优势，并且交互式技术可能仍然是自然娱乐的一部分，因此需要为自然娱乐设计设计交互式技术。不幸的是，关于如何设计此类技术的知识很少。我们通过从他人的工作，我们的先前工作，特别是Borgmann和Verbeek的技术哲学中汲取了自然娱乐中交互式技术的新中间设计知识。我们的贡献是一个基于与地点，时间和社区互动相关的九个方面的分解的框架。四个示例演示了框架的描述性和生成力。该框架可以使创建与自然娱乐相互补充的交互式系统，并可以更好地保留自然娱乐的健康益处。
健康好友：互动医疗保健监控和...
对健康和健身的不断提高的认识使个人采取了更明智的监测和改善福祉的方式。随着技术的进步，医疗保健应用程序已成为日常生活中不可或缺的一部分，提供了对个人健康指标的见解。Health Buddy被设计为一种现代的互动医疗保健监测系统，该系统使用户通过实时数据跟踪，机器学习算法和智能建议来负责其健康。本文概述了Health Buddy的发展和功能，该哥们将传统的医疗保健指标与BMI计算（例如食品分类，卡路里跟踪以及与Google Fit集成）等高级功能相结合。该系统旨在简化健康监视并通过直观的仪表板接口提供可行的见解。
意图阅读和信任人类机器人互动
摘要：本文提出了一种有关完全分布的AC/DC微电网的新型合作控制技术。基于逆变器的分布式生成具有两种类型，即当前源逆变器（CSI），也称为PQ逆变器，电压源逆变器（VSI）。两种逆变器形式具有两层配位机制。本文提出了一种用于调节逆变器内部电流的数字比例共振（PR）控制器的设计方法。逆变器将提高微电网的电压质量，同时将总线的平均电压保持在相同的所需水平。关于谐振和比例增益以及数字共振路径系数的计算有全面的细节。本文包括数字PR控制器设计及其在频域中的分析。分析基于W域。本文的主要贡献是提出的方法，该方法不仅侧重于瞬态响应，而且还改善了平滑电压的稳态响应。此外，所有逆变器都有效地参与了以提高微电网对更好的电源管理的能力。建议的合作控制技术用于具有完全分布的通信的IEEE 14总线系统。令人信服的结果表明，建议的控制技术是调节微电网电压以获得更均匀稳定的电压曲线的有效手段。微电网包含分布式资源，并用作分析与智能电网相关的功率流和质量指标的主要元素。最后，使用数值模拟观测来证实推荐的算法。
Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的的高通量筛选平台 意图阅读和信任人类机器人互动 Naji Alhasnawi，Bilal Naji，Jasim，Basil H.，Issa，Walid和Esteban，M。Dolores（2020）。智能混合动力的逆变器的新型合作控制器 客户价值理论和争议解决策略 Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l L
摘要：神经退行性疾病（NDDS）是无法治愈的，令人衰弱的疾病，导致中枢神经系统（CNS）中神经细胞的进行性变性和/或死亡。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。 这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。 药物发现是一个复杂而多学科的过程。 当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。 这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。 HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。 但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。 为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。药物发现是一个复杂而多学科的过程。当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。我们在这里审查了HT在当代药物发现过程中，尤其是NDD的越来越多的作用，并评估其成功应用的标准。我们还讨论了HTS对新型NDD疗法的需求，并研究了验证新药物靶标和开发NDD的新疗法的当前主要挑战。
互动机器人技术的神经形态计算
共享经济通过建立不断新的平台，在业务模型的核心中建立数字中间和点对点交流，在多个行业中获得了关注。关于共享经济的大多数研究都涉及现象水平或关注单个平台的运营。本文通过询问：共享经济如何传播到新平台来连接各种共享经济平台？本文的目的是解释共享经济业务模型的传播模式。调查结果指出，在遥远的部门共享经济业务模型的无缝，不引人注目的模式回荡特征，以避免在不断新的资源环境中重现活动的同时。论文探讨了通过从印度平台转变为新平台的方式，探索与工业营销相关的共享经济，同时承认新平台的创新模型是如何基于通过承认自己作为榜样继任者而创造的授权。这样的传播机制重新定义了创新，适应和扩散，并提出了新的见解，以了解当前的业务格局将如何在新的运营逻辑上过渡。
文章通过机器学习和自然语言处理开发虚拟助手，以增强用户互动
摘要：从个人工作管理到商业操作，虚拟助手至关重要。机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）在本文中用于改善虚拟助手系统。建议的方法始于用于强大任务自动化和预测建模的ML算法。虚拟助手可以通过研究用户行为和历史数据，提高生产率和用户体验来预测用户需求，自动化重复过程并积极建议。NLP还可以让虚拟助手理解并响应自然语言请求。助手可以使用情感分析，实体识别和语义理解来准确掌握用户意图并进行上下文回复。该框架还通过使用隐私保护ML算法并遵守数据保护法律来处理隐私和数据安全问题。用户反馈和持续学习允许虚拟助手随着时间的推移而发展。通过测试和评估，建议的框架证明了其准确性，效率和用户满意度。升级的虚拟助理系统用于客户服务，医疗保健，教育和智能家庭自动化。这项研究通过使用ML和NLP来构建符合数字环境中不同用户需求的智能，适应性和用户的系统来推动虚拟助理技术。
与大语言模型的人类互动复杂信息
Kadir Karakaya摘要：本文探讨了与大型语言模型或复杂信息任务中的人类互动，重点是迅速工程策略。本文回顾了有关使用人工智能（AI）的当前文献，这些文献通常是非线性的，并且需要解释，组织和信息的综合。在提示增强生成AI响应的角色上的作用上，该研究框架促使工程作为一种媒介，有可能使用户能够迭代地处理复杂的信息任务。它提供了使用关键提示策略的建议，例如任务分解，迭代精致，受众和上下文的识别以及角色/角色分配。考虑到促使作为批判性AI素养的显着重要性，本文以几种含义结尾，可能有利于在生成AI背景下增强人类交流。关键字：生成AI，人类互动，大语言模型，及时的工程，复杂的信息任务，AI读写能力，促使策略
SCG Legal 与 Legaltech Hub 合作开展战略 AI 计划 2024 年 12 月 23 日（华盛顿特区）——SCG Legal 是一个由 123 家独立法律和游说公司组成的全球网络，在 63 个国家/地区和美国每个州提供法律、监管和公共政策服务，该网络将与领先的法律技术洞察和分析平台 Legaltech Hub (LTH) 合作，启动其专有人工智能 (AI) 战略交流工作组的第二批项目。2025 年计划将为成员提供一系列互动机会，以增强关键知识、体验动态演示并针对支持运营效率的特定 AI 工具和策略提出有针对性的问题。
# # # 关于 SCG Legal SCG Legal 是一个由 123 家独立律师事务所和游说公司组成的全球网络，成立于 1989 年，其成员公司 80% 为钱伯斯排名公司，其律师人数不相上下，这些公司提供法律、监管以及在许多国家提供公共政策实践服务。其成员为 63 多个国家的主要商业中心和首都以及美国每个州和哥伦比亚特区的客户提供服务。2024 年版的《钱伯斯全球指南》将该网络评为全球精英。网络中的公司拥有一流的法律实践和行业领导地位的文化；对客户服务和响应能力的高度奉献精神；对多样性和包容性的承诺；以及对透明、创新和公平的计费实践的奉献精神。有关更多信息，请访问 scglegal.com。 关于 Legaltech Hub Legaltech Hub (LTH) 是一个洞察和分析平台。该网站提供由行业专家撰写的独家内容，法律专业人士还可以在这里找到适合的法律技术软件、活动、工作、顾问等，这些内容以任何语言提供，遍布全球。该网站维护并建立了一个由受人尊敬的行业专家撰写的综合内容库，包括解决方案指南、采购路线图、创新、知识管理、数字化转型和生成式人工智能专业知识以及法律技术资源，以提高律师的熟练程度。LTH 专家为律师事务所、内部法律部门和法律技术供应商提供定制咨询和顾问服务。如需了解更多信息，请访问 legaltechnologyhub.com。