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World File Search System人机通信
人工智能与人类沟通
近年来，人工智能的发展促进了交流并促进了信息流动。本综述试图报告对人工智能和人类交流的系统文献综述的结果。该综述重点关注了四个数据库——Elsevier、Google Scholar、Oxford 和 Sage。为了完善结果，定义了纳入和排除标准，目的是消除所有明显不相关的出版物。在应用协议和分析模型后，在 2023 年 5 月至 6 月期间获得了 21 篇论文的语料库。结果表明，随着监测数据的日益普及和计算平台的最新进展，人工智能已成为网络运营商实现通信自动化的工具。此外，机器学习、人机通信和计算机中介通信等基于人工智能的技术在解决一些现实世界问题方面表现出超人的能力。
什么会影响人工智能代理的传播？
对于数十亿人来说，新型冠状病毒 SARS-CoV-2 及其变种的威胁促使他们采取新的行为。大流行是扰乱社会变革渐进进程的激进事件，它提供了这样一种可能性：一些迅速采用的创新将在大流行结束后继续使用，因此传播速度比没有大流行时更快。人机通信包括一系列技术，由于居家令、社交距离、工作场所关闭、远程教学、居家娱乐、对感染 COVID-19 的恐惧以及无聊，我们许多人很快就对这些技术更加熟悉。在这篇评论中，我将重点关注人工智能 (AI) 代理，特别是聊天机器人，以考虑可能影响聊天机器人传播的因素。我考虑了拟人化和期望违背、聊天机器人的特征、业务需求、千禧一代和更年轻的用户，以及从用户的角度来看，用途和满足感。
人类与计算机之间的本体论边界及其对人机通信的影响
在人机通信中，人们与具有不同本体性质的通信伙伴进行交互。本研究探讨了人们如何概念化人类与计算机之间的本体论差异，以及这些差异对人机通信的影响。根据对 73 名美国成年人就非实体人工智能 (AI) 技术（基于语音的 AI 助手、自动写作软件）进行的定性访谈数据，研究结果表明，人们根据存在的起源、自主程度、工具/工具使用者身份、智力水平、情感能力和固有缺陷来区分人类和计算机。此外，随着技术模仿更多类似人类的品质（例如情感），这些本体论界限变得越来越模糊。本研究还展示了人们对人机鸿沟的概念化如何影响他们与通信技术的互动。
人工智能（聊天GPT）在技术和通信发展中的作用
本研究调查了 ChatGPT 在人机通信中的作用，重点关注交互属性和用户感知。该研究采用定性方法，包括对 ChatGPT 用户的采访、使用 NVivo 12 Pro 进行词云分析以及观察交互。结果突出了五个经常出现的代码：“聊天”、“人”、“ChatGPT”、“任务”和“通信”。这些发现表明，ChatGPT 既被视为一种交流工具，又被视为一种交流主体，而人工智能素养对于其有效使用至关重要。该研究对理解技术和通信的发展做出了重要贡献，展示了 ChatGPT 改变人机交互的潜力。它展示了 ChatGPT 如何提高效率、创造力和我们对人工智能的理解。该研究还探讨了人与人之间和人与机之间通信的比较，强调了 ChatGPT 在现代通信动态中的独特作用。这项研究强调了将人工智能教育纳入课程的重要性，并为合乎道德和有效地使用 ChatGPT 等人工智能技术提供了明确的指导方针。摘要
6G网络和技术的发展
范围：下一代互联网 (NGI) 是美国和英国等国家关注的焦点，旨在改进和革新当前和未来的互联网及其后端网络和基础设施，以开发更快、更可靠、更安全的互联网平台。NGI 的目标是开发互联网的高级版本。NGI 的目标交付成果包括构建具有更高数据访问、人机通信和生产力水平的网络通信架构，并实现更快的互联网带宽和速度。互联网从低级关注向更高级别的关注发展，重点关注互联互通、增加用户交互、视频聊天以及虚拟世界中的金融和社交互动，这是 NGI 发展的主要目标。虚拟世界不由单个实体或元宇宙拥有或控制，因为计算机生成的虚拟环境是为了可靠的用户交互而创建的。Web 3.0 是一项进步，它将控制未来的互联网和元宇宙中心，以提供更好的用户体验。在元宇宙中，使用来自不同供应商的软件进行交互的用户将体验到每个供应商的货币化，尽管技术不同，但交互无缝。
Sardar Vallabhbhai国家技术研究院
Elective Code Scheme L-T-P 1 Sensors and Transducers EC351 3-0-2 2 Neural Networks EC352 3-0-2 3 Multimedia Communication EC353 3-0-2 4 Solar Photovoltaic Technology EC354 3-0-2 5 High-Performance Computing EC355 3-0-2 6 Computer Vision EC356 3-0-2 7 MEMS EC357 3-0-2 8 Spectrum Engineering EC358 3-0-2 9 VLSI设计EC359 3-0-2 10数字图像处理EC360 3-0-2 11 5G无线和移动通信EC361 3-0-2 12嵌入式系统EC362 3-0-2 13语音处理和人机通信EC363 3-0-1 17 Microwave Engineering EC451 3-0-2 18 Processor Architecture EC452 3-0-2 19 Quantum Computing EC453 3-0-2 20 Advanced Electronic Circuits EC454 3-0-2 21 Global Navigation Satellite System EC455 3-0-2 22 Biomedical Instrumentation EC456 3-0-2 23 Real-Time Systems EC457 3-0-2 24 Cognitive Radio EC458 3-0-2 25 Intelligent Systems and机器人技术EC459 3-0-2 26 EM干扰和兼容性EC460 3-0-2 27估计和检测理论EC461 3-0-2 28 Ad-Hoc网络EC462 3-0-2 29无人机系统EC463 3-0-2 30 VLSI 30 VLSI EC464 3-0-2 31深度学习EC465 3-13 31深度学习EC465 3-3-0-2 3-0-66 32 32 IOT和应用
简介报告：人机协作 - 学科：...
科学与工程学院 概况报告：人机协作 - 学科：人工智能 - 级别：终身制助理教授 - 全职：全职 (1,0) 1. 科学学科 该职位专注于通过采用认知工程、脑机接口和多智能体交互模型的方法，增强人机协作。它将在利用机器学习技术的数据驱动方法和从一般原则中得出实际选择的理论驱动方法之间取得平衡。目标是努力实现人机协作优于单独协作的设计。 2. 职位空缺 该职位由学院董事会根据行业计划开放，将嵌入伯努利研究所、基础单位人工智能、认知建模组。该职位属于“科学职业道路 4”（“Bèta's in Banen 4”）框架。请参阅链接了解标准和条件。 3. 评选委员会 (BAC) Prof. dr. NA Taatgen 伯努利研究所科学主任、认知建模教授 F. Cnossen 博士 人工智能与人机通信项目主任 HB Verheij 教授 人工智能系主任、人工智能与辩论副教授 LC Verbrugge 教授 逻辑与认知教授 F. Turkmen 博士 信息保障与安全助理教授 MA Neerincx 教授 代尔夫特理工大学人本计算教授、TNO 感知与认知系统高级研究员 R. Verhoeven 学生会员 人力资源顾问：NF Clemencia-Lokai 4. 研究领域 在人工智能领域，人机协作可以采取不同的形式。一种是人工智能系统与计算机之间的协同协作，一种是人工智能系统与计算机之间的协同协作。
项目 nafas
摘要 在德国联邦机构网络安全创新机构 (Cyberagentur) 创纪录的 3000 万欧元资助下，我们宣布了 Zander Labs 的 NAFAS 项目，该项目旨在将脑机接口 (BCI) 技术与人工智能 (AI) 相结合。通过首先解决基于 EEG 的神经技术的传统限制，并开发能够实时解码多种心理状态的移动安全硬件，该项目为神经自适应人机交互 (HCI) 的新时代铺平了道路，并最终为神经自适应 AI。除了我们简要介绍的项目科学目标之外，NAFAS 项目本身代表了对科学界解决将 BCI 从理论构造转变为实际应用的关键挑战的能力的信心，以及对由此产生的 BCI 技术可能对我们的日常生活产生的积极影响。引言早在 20 世纪 60 年代，当人们开始在论文中提出人机共生的概念时，就曾提出“人类和计算机的贡献可能会完全融合在一起 [...] 以至于很难将它们分开” [1]。这比维达尔提出 BCI 作为一种独特的人机通信方法 [2] 早了十多年，甚至比魏森鲍姆的 ELIZA 激发了人工智能研究的大规模运动，使人们专注于另一种“融合” [3] 早了几年。从很多方面来看，正是这种以各种形式将人类认知过程与数字计算相融合或合并的理念指导了此后的人机交互、脑机交互和人工智能的发展。NAFAS（自主系统的神经适应）项目秉承了同样的传统，并以同样的技术为目标。通过进一步开发被动式 BCI [4] 技术，我们使 HCI 和 AI 具有神经适应性 [5]，并引入一种更直观、更自然、甚至更具共生性的人机或人机交互形式。NAFAS 项目是 Zander Labs 在 Cyberagentur 于 2022 年发布的招标中获胜的提案。该项目将与多家分包商一起执行，我们在提交时还无法详尽列出这些分包商。其目标是“利用
基础模型时代的人工智能原生系统_挑战与机遇
近年来，人工智能 (AI) 在处理大量数据和产生可操作见解方面取得了惊人的进步。它对各个行业的影响是显而易见且显著的，影响、改善甚至彻底改变了整个行业。近几个月来，生成式人工智能的兴起及其根据给定输入或上下文生成新内容（例如自然语言文本或视频）的能力 [1]，成倍地提高了人们对人工智能在创新、行业转型、新业务机会和运营简化方面所能提供的期望。许多生成式人工智能模型被打包为基础模型 (FM)。FM 有多种类型。有针对文本、图像、声音和视频的基础模型，但最著名的 FM 是面向文本的模型，称为大型语言模型 (LLM)。LLM 是人工深度神经网络，可以生成新的面向文本的数据。它们使用来自各种来源的大量文本数据进行训练，例如在线书籍、新闻文章、社交媒体帖子、编程代码和网页。LLM 在各种自然语言处理 (NLP) 任务中表现出色，例如文本摘要、问答、情感分析、代码生成和机器翻译。它们还可以生成富有创意和吸引力的文本，例如故事、诗歌、笑话、歌词、图像、音频和代码，所有这些都由基于文本的提示驱动。从行业角度来看，FM 可以彻底改变我们与软件产品和服务的交互方式。它们可以实现新形式的人机通信，例如对话代理和个人助理。它们还可以增强软件产品的功能和用户体验，例如搜索引擎、电子商务平台和社交媒体网络。Open AI 的 ChatGPT [2] 等产品的兴起表明这种技术对社会的影响有多么深远。人工智能的变革力量在许多企业中都显而易见，包括电信行业。多年来，人们观察到人工智能在电信用例中的重要性日益增加，从而导致了“人工智能原生电信公司”一词的兴起。爱立信最近的一份白皮书 [3] 将“人工智能原生”一词解释为具有“内在可信人工智能能力”的系统，其中人工智能是设计、部署、操作和维护功能的自然组成部分。FM 的强大功能和灵活性使其成为人工智能原生系统的明显基石。Lu 等人。AI 原生系统利用数据驱动和基于知识的生态系统，在该生态系统中创建和使用数据来产生新的基于 AI 的功能，在需要时用学习和自适应 AI 取代静态的、基于规则的机制”[3]。开发包含 FM 组件的软件产品可能会引入法律和知识产权 (IPR) 问题以及额外的工程复杂性。FM 的随机性、数据质量、模型大小、可信度、安全性、监管和隐私方面 [2] 放大了与软件生命周期相关的挑战。呼吁采取行动关注基于基础模型的系统的设计方面 [4]，但这一领域需要研究和实践界的更多关注。本文从工程角度反思了利用电信网络中 FM 的 AI 原生系统及其相关影响。