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市场上的 AI 服务机器人：以人为本的方法
人工智能服务机器人在各个领域的整合有望提高成本效益、实现定制化并改善任务覆盖范围。虽然这些技术提供了巨大的经济和效率效益，但也引发了各种道德问题。事实上，为了确保以人为本的使用和实施，需要解决与决策过程中的隐私、透明度和公平性相关的挑战。在医疗保健领域，人工智能和机器人技术增强了患者护理，提供个性化的治疗计划和支持，尽管需要考虑到保持情感联系。在教育领域，人工智能促进了个性化的学习体验，但如果过度依赖，可能会破坏批判性思维技能。在金融领域，人工智能可以提供量身定制的服务和投资建议，但历史数据中的偏见会带来歧视风险。在酒店业，人工智能和机器人简化了任务，提供了新的刺激，同时让员工专注于个性化的客户互动。然而，在客户互动中整合的挑战仍然存在。总体而言，自动化与人类参与之间的平衡对于最大限度地发挥人工智能和机器人在各个领域的优势至关重要，同时优先考虑人类的福祉和包容性。
以人为中心的意识无人机轨迹计划在搜救任务中采用多目标加固学习，并基于AHP和基于相似性的经验重播*
摘要 - 将无人驾驶汽车（UAV）整合到搜救（SAR）任务中提出了提高运营效率和有效性的有前途的途径。但是，这些任务的成功不仅取决于无人机的技术能力，还取决于他们的接受和与人类在地面上的互动。本文探讨了以人为中心因素对SAR任务的无人机轨迹计划的影响。我们介绍了一种基于分析层次结构过程增强的强化学习和基于新颖的相似性的经验重播，以优化无人机轨迹，平衡运营目标与人类舒适性和安全考虑因素。另外，通过一项全面的调查，我们研究了性别线索和拟人化设计对无人机设计对公众接受和信任的影响，从而揭示了对SAR中无人机互动策略的重大影响。我们的贡献包括（1）无人机轨迹计划的增强学习框架，该框架动态整合了多目标考虑因素，（2）对人类对性别和拟人化无人机的看法在SAR上下文中的分析，（3）基于相似性的经验重播的应用，以在复杂的SAR场景中提高学习效率。这些发现为设计无人机系统提供了宝贵的见解，这些系统不仅在技术上熟练，而且还与以人为本的价值观保持一致。
在整个美国西部尚未检测到季节降水量的人为加强
1加州大学，加利福尼亚州洛杉矶分校，美国加利福尼亚州洛杉矶分校，2大气与海洋科学系，加利福尼亚大学，洛杉矶分校，加利福尼亚州洛杉矶，加利福尼亚州，美国，美国，哥伦比亚大学，哥伦比亚大学，美国纽约州哥伦比亚大学，美国哥伦比亚大学，美国，美国，美国，美国，美国，纽约州，美国4号，哥伦比亚大学3号。环境与可持续性，加利福尼亚大学，加利福尼亚州洛杉矶分校，美国加利福尼亚州6，地理，发展与环境学院，亚利桑那大学，亚利桑那州图森大学，亚利桑那州图森大学，美国亚利桑那州亚利桑那大学，图森大学，亚利桑那大学，美国亚利桑那大学，美国，美国，美国，加利福尼亚大学，哥伦比亚省，新约克大学。美国纽约
工业 5.0 中以人为本的人工智能
在过去的几年中，工业 4.0 已发展成为全球广泛认可的概念。许多国家都启动了类似的战略努力，致力于开展大量研究，以推进和整合多种工业 4.0 技术。随着工业 4.0 诞生 10 周年里程碑的临近，欧盟委员会推出了“工业 5.0”的概念（欧盟委员会，2021 年）。工业 5.0 将工人置于生产过程的中心，并利用新技术提供超越就业和增长的繁荣，同时尊重地球的生产极限。它通过将研究和创新服务于向以人为本、可持续和有弹性的行业过渡，补充了工业 4.0 方法。徐等人（2021 年）、冷等人（2022 年）和 Ivanov（2023 年）概述了这一演变，而 Akundi 等人（2024 年）则对这一演变进行了概述。 （2022）分析了工业 5.0 的现状并概述了研究趋势。人工智能 (AI) 在工业 4.0 中的应用提供了解决方案，这些解决方案利用来自智能传感器、设备和机器的数据来生成可操作的情报并帮助提高制造效率（Peres 等人，2020 年；Jan 等人，2023 年）。然而，人工智能使用的这种演变并没有伴随着对以人为本的过程和系统基本方面的类似重视和进展。以人为本的人工智能 (HCAI) 专注于创建通过使用机器智能增强人类智能来设计和开发的系统（Shneiderman，2020a、b）。鉴于工业 5.0 强调人的因素并将其视为生产的中心，因此自然而然地需要 HCAI 来支持向工业 5.0 的迁移，因为人类必须与人工智能系统、机器人等数字解决方案进行协作。这一趋势将研究工作延伸到了“操作员 4.0”及其与人工智能和机器人系统的交互（Bousdekis 等人，2020 年；Romero 等人，2020 年）。
人为因素整合：适合未来
DSTL和DE＆S制作的本文探讨了当前的国防战略，政策和优先事项以及技术进步对HFI的意义。本文的发现是基于对当前的国防策略，MOD科学和技术研究组合的见解的分析以及从事HFI在国防中应用的人们的观点。目的是激发有关如何将当前HFI过程完善和适应未来的辩论。，它探讨了HFI在前线命令（FLC）和能力生命周期的早期阶段应该扮演的角色，技术发展将对HFI产生最大的影响以及HFI将如何适应当前的防御优先事项和组织变化。
以人为本的服务计划/个人计划计划（IPP）模板和协议表格
您应该了解有关卡洛斯的事情：卡洛斯（Carlos）已有13岁。他在加利福尼亚河滨的中学8年级。他身体活跃，喜欢在外面玩游戏，而且任何事情都会很快。卡洛斯最喜欢的食物包括taquitos，披萨，面食和蛋白质奶昔。在假期期间，卡洛斯喜欢与他的母亲和祖母一起为家人做塔玛雷斯。
老师，培训师，律师，间谍：生成性AI如何弥合或扩大以工人为中心的福利数字表型
计算技术在工作中的越来越多的集成也看到了数据驱动和算法工具的概念化和开发，旨在改善工人的健康和绩效。但是，研究和实践都揭示了这些工具的有效性和部署的几个差距。与此同时，生成AI的最新进展高高了大型语言模型（LLMS）在处理人类相互作用的自然语言内容方面的巨大功能。本文探讨了LLMS促进以工人为中心的福利评估工具（WATS）的机会。特别是，我们将LLM的特征映射到已知的WAT挑战。我们强调了LLM如何桥接甚至扩大工人中心WAT中的差距。本文旨在激发新的研究方向，重点是赋予工作人员能力并预期将LLM与工作场所技术融合在一起的危害。
人为因素：CAA行动计划2024-2026
为了支持CAA的战略目标，CAA中的高级领导人必须为该计划提供持续的支持。CAA内的每个业务领域都将制定针对其领域内HF/HP风险和组织优先事项的详细行动。他们将资助他们的团队，以使其在其区域的总体安全重点范围内提供其HF行动。HF计划团队将与能力团队/业务领域合作，以提供支持，以确定问题，提供培训并开发特定的工具和指导材料。这将确保整个组织中的一致信息和支持学习。
以人为本的痴呆症护理人工智能：利用强化学习在饮食场景中提供个性化干预支持
摘要。对于患有早期痴呆症 (PwD) 的人来说，记住定期进食和饮水并保持健康独立的生活可能具有挑战性。现有的智能家居技术主要侧重于活动识别，但缺乏自适应支持。这项研究通过开发受即时自适应干预 (JITAI) 概念启发的 AI 系统来解决这一差距。它适应个人行为并在家庭环境中提供个性化干预，提醒和鼓励 PwD 管理他们的饮食习惯。考虑到 PwD 的认知障碍，我们根据医疗保健理论和护理人员的见解设计了一个以人为本的人工智能系统。它采用强化学习 (RL) 技术来提供个性化干预。为了避免与 PwD 的过度互动，我们开发了一种基于 RL 的模拟协议。这使我们能够在各种模拟场景中评估不同的 RL 算法，不仅可以找到最有效和最高效的方法，还可以在实施现实世界的人类实验之前验证我们系统的稳健性。模拟实验结果证明了自适应 RL 在构建以人为本的 AI 系统方面具有良好的潜力，该系统可以感知同理心的表达，以改善痴呆症护理。为了进一步评估该系统，我们计划进行现实世界的用户研究。