XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System会话
评估会话AI中的隐私，安全性和信任感知：系统评论
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。
oced区域清洁氢枢纽听力会话...
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。
会话：FN时间：09：30 AM- 12：30 PM-新月教育
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 Summit单使用塑料会话演示
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
海报会话＃1演示文稿
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。
电动汽车充电会话分类...
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。
CS234：加固学习 - 问题会话＃1
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。
大语言模型对会话营销和交流策略的影响
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