涵盖语音和基于文本的助手的对话式AI(CAI)系统正在上升,并且已在很大程度上融入了人们的日常生活中。尽管采用了广泛的采用,但用户表达了对这些系统的隐私,安全性和信任的担忧。但是,这些看法的组成,它们对技术采用和使用的影响以及在CAI环境中隐私,安全性和信任看法之间的关系仍然是开放的研究挑战。这项研究通过进行系统的文献综述来为该领域做出贡献,并提供有关CAI系统背景下隐私,安全和信任感知的当前研究状态的见解。评论涵盖了应用程序字段和用户组,并阐明了用于评估的经验方法和工具。此外,它提供了有关隐私,安全性和信任量表的可靠性和有效性的见解,以及广泛研究每个项目的子构造以及同时收集的其他概念。我们指出,基于我们确定的子构造的信任,隐私和安全性的看法重叠。大多数研究调查了其中一个概念,但只有少数研究共同探索了隐私,安全和信任的看法。我们的研究旨在告知为用户的隐私,安全和信任感知开发和使用可靠量表的方向,并为可信赖的CAI系统的开发做出贡献。
管道安全:需要谨慎和故意的步骤来安装足够的泄漏检测系统,这些泄漏检测系统即使以最小浓度为标志。氢的特性使其比每天使用的许多燃料更容易处理。氢是无毒的,并且由于它是如此轻的气体,因此迅速从地面上升。这最终降低了地面上的点火风险,与丙烷或汽油蒸气相比,引起次要火灾的可能性较小。运输部的管道和危险材料安全管理局(PHMSA)在美国几十年来一直调节氢管道,并在氢气的安全运输方面具有丰富的经验。
iv学期-B.Tech会议:FN时间:09:30 AM -12:30 PM日期 /分支机构29.05.2024 31.05.2024 04.06.2024 06.06.06.06.2024 08.06.06.2024 11.06.06.06.2024 13.06.06.2024 < / div>> 2024 < / div>>
2024年1月9日 - 免费餐饮,外卖餐和零废物活动; 2024年1月17日 - 学校减少塑料废物; 2024年2月8日 - 塑料减少企业; 2024年2月21日 - 政府设施/市政当局的塑料减少•为正在进行的全州范围内的教育指导委员会; •全州范围的路边可回收物焦点列表; •稻草“应要求”困境; •微型塑料:洗衣机和WWTP优化研究•NJ食品委员会可重复使用的行李式飞行员项目:下车中心和QR守则•立法重点
口语基本频率模式(SFF)因语言和性别认同而有所不同。此外,会说话任务的类型(阅读与自发)也可能影响SFF。这项研究探讨了来自Cisgender和Transgender扬声器的西班牙语 - 英语双语者的SFF模式。记录了二十四名演讲者(8名sisgender男性,8名sisgender妇女和8名变性妇女)被记录在阅读一段段落以及回答自发发言的访谈问题上。在口语任务和语言中发现最小,最大,范围和中位数SFF的度量是稳定的。发现性别的显着影响。sisgender男女分别产生了最低和最高的SFF值。跨性别妇女产生的中位数SFF值介入了男性和女性之间的中间值。
1助理。教授,2,3,4 UG学者1,2,3,4人工智能和机器学习部,印度海得拉巴的Guru Nanak机构技术校园(自治)。摘要:在过去的十年中,电动汽车(EV)的使用迅速增加使得有必要准确估算电动汽车充电所需的能量。电动汽车现在主要使用锂离子电池进行存储;保护这些电池免受过度充电可以延长其寿命并保持健康。这项研究提出了一个机器学习模型,用于预测基于K-Neared邻居分类方法的EV充电会话的长度。通过正确对事件进行分类,该模型可以预测电荷将持续多长时间。每个班级都有充电事件,每个班级都持续一段时间。该程序仅使用数据开始时可用的数据(到达时间,启动SOC,日历数据)。进行灵敏度分析以评估各种输入的效果,并使用包括来自100多名用户的充电会话记录的实际数据集对模型进行验证。与基准模型相比,性能的改进证明了该模型的功效。索引 - 电动汽车,充电会话,分类技术,优化的电池充电,机器学习。
这是带有会话号的公认论文列表。thetles尚未对HTML进行编辑。这将在发布完整程序之前得到照顾。
假设我们有一个无限 - 摩托克,折扣的MDP M =⟨S,A,R,T,γ⟩具有有限的状态行动空间,| S×A | <∞和0≤γ<1。对于任何两个任意集x和y,我们将所有函数的类表示从x到y的所有函数的类别为{x→y}≜{f | F:X→Y}。在随后的问题中,令q,q'∈{s×a→r}是任意两个任意的动作值函数,并考虑任何固定的状态s∈S。没有一般性丧失,您可以假设Q(s,a)≥Q'(s,a),∀(s,a)∈S×a。
大型语言模型(LLMS)正在彻底改变对话营销和交流的方式中的数字参与策略。本文探讨了LLM在增强数字互动方面的变革能力,从而对其作用进行了批判性分析。我们通过引入个性化和通过自动化提高沟通效率来研究LLM如何重塑客户体验。我们的检查揭示了LLM在营销策略中的多种应用,并在提高消费者的参与度和满意度中的作用。毫无根据,这项创新伴随着诸如伦理问题,隐私问题和技术局限性等挑战。在这些障碍中,我们设想了一个充满了不同互动和无限创造力的未来。展望未来,我们讨论了LLM对会话营销演变的潜在影响,强调了对算法精度的需求和互动类型的无缝集成。我们预计LLM的未来有望在数字领域重新定义消费者通信。但是,我们强调了仔细管理和道德框架的努力,以指导LLM在我们的数字叙事中的使用。LLMS的进步标志着营销实践的范式转移,提供了新的参与和传闻途径,并预示了消费者关系管理的新阶段。关键字