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您的AI代理会得到您吗？一个可从基于论点的对话轨迹近似人类模型的可靠框架
可解释的AI越来越多地采用论证方法来促进AI代理和人类用户之间的互动解释。虽然现有方法通常依赖于预定的人类用户模型，但在交互过程中动态学习和更新这些模型仍然存在一个关键的差距。在本文中，我们提出了一个框架，使AI代理可以通过基于论证的对话来调整对人类用户的理解。我们的方法称为角色，借鉴了前景理论，并将概率加权函数与贝叶斯信念更新机制相结合，该机制优化了基于交换论点的可能性人类模型的概率分布。通过与人类用户的经验评估在应用的论证环境中，我们证明了人物有效地捕捉人类信念不断发展的信念，促进个性化的侵入性，并胜过最先进的方法。
年度运营计划的负荷预测
4. GT 回顾、代理会议和交付（报告和代码）5. 4MD/PLAN 前提 6. 将 4MD 输出转换为 NEWAVE/DECOMP 模型的输入数据（SINtegre 代码）
人工智能用于软件质量保证 Blue Sky Ideas Talk
现代软件系统非常复杂，通常对外部部分（例如其他流程或服务）有多个依赖关系。这带来了新的挑战，并加剧了软件质量保证（QA）不同方面（包括测试、调试和修复）的现有挑战。本次演讲的目标是介绍一种用于软件质量保证（AI4QA）的新型 AI 范式。质量评估 AI 代理使用机器学习技术来预测编码错误可能发生的位置。然后，测试生成 AI 代理会考虑错误预测来指导自动测试生成。然后，测试执行 AI 代理执行测试，将测试传递给根本原因分析 AI 代理，后者应用自动调试算法。候选根本原因被传递给代码修复 AI 代理，该代理会尝试创建补丁来纠正孤立的错误。
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一旦安装，已经安装在卡中的UPS管理软件代理会监视UPS操作，并将其数据以SNMP格式输出到连接的网络。该卡启用事件/警报电子邮件的自动生成，服务器控制的关闭（带有可选的许可证）和其他任务，并且还可以通过局部网络（LAN）与BMS软件集成，以获取SNMP或MODBUS信息。Kohler不间断的功率提供Novell，OS/2的SNMP功能的监视软件，以及在Intel和Alpha，DEC VMS和Apple上同时运行的Windows。
行业4.0量子战略组织设计配置。两个Qubits的情况：一个报告给一个
摘要：在本文中，我们调查了向他报告的下属的关系如何影响行业4.0领导者的一致性。我们通过实施代表决策网络的量子电路来做到这一点。实际上，通过通过量子电路的五百个模拟对战略组织设计配置（QSOD）的量子模拟，我们得出的结论是，从下属对领导者的下属存在影响，类似于谐波不足的振荡器围绕该领导者的50％可能性的值的振动器值。同样，我们在这种类型的关系中观察到了分形行为，这似乎猜想两种药物之间存在能量交换，这些代理会根据相互依赖性的某些参数而以更大或更少的幅度振荡。分形可以定量这些复杂的动力学及其普遍效应，为两量比相互作用提供了鲁棒性和韧性。
使用人工智能对话代理进行轻度认知障碍的可扩展诊断筛查
近年来，寻找轻度认知障碍 (MCI) 的早期生物标记一直是阿尔茨海默病 (AD) 和痴呆症研究界的重中之重。为了尽早确定 MCI 状态，最近的研究表明，词汇选择、话语和句子结构等语言标记可以作为临床前行为标记。在这里，我们提出了一种自适应对话算法（一种支持 AI 的对话代理），以识别区分 MCI 与正常 (NL) 认知状态的问题序列（对话策略）。我们的 AI 代理会根据用户之前的回答调整其提问策略，以达到针对每个用户的个性化对话策略。由于 AI 代理具有自适应性并且可以随着其他数据的增加而扩展，我们的方法为大规模临床前筛查神经认知衰退作为新的数字生物标记以及在门诊环境中纵向跟踪衰老模式提供了潜在途径。
交互式可视化在培养人工智能信任方面的作用
开发了一个引导式主题模型细化系统（图 2）。随着系统逐步添加更多文档，不同的单目标指导代理会观察该过程并提出替代模型的具体建议。随着时间的推移，所有代理都会了解在哪些分析环境中他们的建议通常会被接受或拒绝，并根据这些环境调整他们对替代模型的建议。评估显示，一些参与者最初对代理持怀疑态度，但愿意花费大量时间训练他们（通过提供相关反馈），期待未来有更好的建议。同样，当出现误报时（即使在传达不确定性或低可能性时），居民对龙卷风预测和警告的看法也会随着时间的推移而降低。12 旨在建立对人工智能系统的信任的未来研究应该帮助人们决定是否、何时以及在多大程度上应该信任特定系统。
交互式可视化在培养人工智能信任方面的作用
开发了一个引导式主题模型细化系统（图 2）。随着系统逐步添加更多文档，不同的单目标指导代理会观察该过程并提出替代模型的具体建议。随着时间的推移，所有代理都会了解在哪些分析环境中他们的建议通常会被接受或拒绝，并根据这些环境调整他们对替代模型的建议。评估显示，一些参与者最初对代理持怀疑态度，但愿意花费大量时间训练他们（通过提供相关反馈），期待未来有更好的建议。同样，当出现误报时（即使在传达不确定性或低可能性时），居民对龙卷风预测和警告的看法也会随着时间的推移而降低。12 旨在建立对人工智能系统的信任的未来研究应该帮助人们决定是否、何时以及在多大程度上应该信任特定系统。