XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息过载
人工智能在护理优化中的潜力
摘要 从一个护理级别过渡到另一个护理级别是一个复杂的过程，会带来医疗和组织风险，并且取决于不同提供者之间的护理整合。这项定性研究调查了用户对现有医院和疗养院之间护理整合数字系统的体验，以及人工智能对其优化的潜力。研究结果揭示了 (a) 信息不及时、(b) 信息不相关、(c) 信息混乱、(d) 信息缺失、(e) 信息过载和 (f) 信息多样性方面的挑战。人工智能可以通过 (i) 识别和验证低质量信息、(ii) 针对不同用户群定位信息、(iii) 直观地总结相关信息以及 (iv) 联合呈现多个版本来解决这些问题。这些发现的意义超出了护理整合的范围，为定性健康研究的重要性提供了实证证据，并为确定未来人工智能解决方案的范围和设计以优化（健康）护理流程提供了模型。
人工智能如何影响产品成本
关于将人工智能 (AI) 整合到会计中的讨论已经很多。本研究重点关注 AI 与产品成本模型的整合，特别是与基于持续时间的成本核算 (DBC) 模型的整合。关于 DBC 的已发表文献表明，DBC 可以模仿或超越利用时间驱动的基于活动的成本核算 (ABC) 模型。此外，ABC 系统使用的大量信息可能导致信息过载，而 DBC 可以克服这一问题。DBC 是一种成本分配技术，它根据生产周期分配间接成本。公司花在生产产品上的时间越多，成本就越高。DBC 利用了“时间就是金钱”的概念。DBC 是一种着眼于更大图景的模型。换句话说，DBC 着眼于森林整体，而 ABC 着眼于每一棵树，俗话说“只见树木不见森林”也适用于 ABC。因此，本研究旨在讨论 AI 如何与 DBC 整合，为公司提供有价值且快速的成本信息。关键词：基于工期、成本核算、DBC、人工智能、AI 简介
用生成ai
Nagindas Khandwala大学，孟买大学，马哈拉施特拉邦，印度摘要：本文介绍了一种使用Genai的文本摘要的创新方法，重点是OpenAI，Langchain和Spartlit Technologies的整合。 我们概述了由大型语言模型（LLMS）提供动力的摘要工具的体系结构，旨在汇总文档并响应用户查询。 通过利用GPT模型和Langchain中的及时模板的功能，该框架将能够将复杂的信息封装到清晰且相干的摘要中，并通过从广泛文档中提取关键见解来帮助用户管理信息过载。 该研究探讨了AI驱动的Web应用程序的体系结构，实现和实际应用，突出了其增强生产率和简化信息检索的潜力。 这项研究表明了开发人员如何利用该框架来构建全面的文件摘要和提问解决方案。 索引术语 - 生成AI，文本摘要，大语言模型（LLMS），OpenAI，Langchain，简化，文档摘要，提示模板，AI驱动的Web应用程序。Nagindas Khandwala大学，孟买大学，马哈拉施特拉邦，印度摘要：本文介绍了一种使用Genai的文本摘要的创新方法，重点是OpenAI，Langchain和Spartlit Technologies的整合。我们概述了由大型语言模型（LLMS）提供动力的摘要工具的体系结构，旨在汇总文档并响应用户查询。通过利用GPT模型和Langchain中的及时模板的功能，该框架将能够将复杂的信息封装到清晰且相干的摘要中，并通过从广泛文档中提取关键见解来帮助用户管理信息过载。该研究探讨了AI驱动的Web应用程序的体系结构，实现和实际应用，突出了其增强生产率和简化信息检索的潜力。这项研究表明了开发人员如何利用该框架来构建全面的文件摘要和提问解决方案。索引术语 - 生成AI，文本摘要，大语言模型（LLMS），OpenAI，Langchain，简化，文档摘要，提示模板，AI驱动的Web应用程序。
金融部门呼吁共同立法者根据欧盟委员会的竞争力目标重新评估零售投资战略。
简化散户投资者的销售流程。轻松、实惠且简化的投资流程对于吸引更多散户投资者至关重要。不幸的是，当前的 RIS 提案将使投资流程更长、更繁琐，增加条件、测试和披露义务。例如，某些产品的购买建议流程可能会延长到两个多小时，这会阻碍储蓄者进行投资或将他们推向监管较少的平台和产品。RIS 应努力减少这些障碍，并确保投资者能够以更精简的方式获得受欧洲监管的产品。 减少信息过载。透明度对于使投资者能够做出明智的决策非常重要。同时，RIS 目前施加了过多且过于详细的成本披露和警告义务，这可能会让散户投资者不知所措，并可能降低投资的吸引力。RIS 应该改进并专注于有意义和相关的披露。强调关键的产品优势，例如财务担保、ESG 特征和其他推动消费者投资决策的定性特征，将鼓励更多人参与欧盟金融市场。
人工智能增强型在线创意的类型学：应用于数字参与平台
数字参与平台 (DPP) 可使公民大规模在线参与政策制定。然而，这种数字渠道以信息过载和异步对话的形式为公民带来了新的挑战。在线创意的各种学科提供了不同的基于 AI 的方法来应对这些挑战，但相关文献仍然支离破碎。因此，本文开发了一种在线创意类型学，包括六种类型的 AI 增强解决方案。这种类型学在 DPP 中的应用表明，自动化任务占主导地位，AI-人类循环方法很少，目前在集体层面上缺乏应用。这种通用类型学还使我们能够将当前的 DPP 解决方案与其他领域（例如开放式创新或推荐系统）进行比较，并将这些领域作为未来解决方案的灵感。总体而言，本文提出了一种以类型学形式分析 AI 增强的在线创意的理论基础。它在 DPP 中的应用可以确定未来的研究机会，并作为开发用于 DPP 的 AI 的复杂架构的基础。
眼动追踪技术在旅游研究中的应用综述
摘要：人脑为了避免信息过载，会选择所关注的信息，选择性注意是一种稀缺资源。由于旅游研究的焦点是游客，因此大多数主题都围绕着游客注意力展开。然而，注意力的测量通常是通过问卷和访谈进行的，这些方法是一种主观方法，可能会受到社会期望和个人价值观等因素的影响，从而使实验陷入误差。由于人脑中80-90%的信息来源于视觉系统，因此测量视觉注意力可以反映人的注意力。基于此原理的眼动追踪技术可以很好地测量人的注意力。本文主要围绕以下三个主题：（1）眼动追踪技术的介绍；（2）总结不同旅游领域的研究内容；（3）总结其不足之处并提出未来的改进方法。在此基础上，本文做出了几点贡献。通过分析眼动追踪技术在旅游研究中的应用，本文将为后续研究提供新的研究方法和研究思路，助力旅游学科的发展。
探索协作决策——ORCA
本文采用准实验性前测-后测设计，探讨了将生成人工智能 (GAI) 整合到组织决策过程的效果。该研究考察了三个以尖端运营技术而闻名的全球组织在四种群体决策场景中人类智能 (HI) 和 GAI 之间的协同作用。研究分为几个阶段：确定研究问题、收集决策基线数据、实施人工智能干预以及评估干预后的结果以确定绩效变化。结果表明，通过提供基于系统 2 推理的数据驱动支持和预测分析，GAI 有效地减轻了人类的认知负担并减轻了启发式偏差。这在以陌生和信息过载为特征的复杂情况下尤其有价值，在这种情况下，直观的系统 1 思维效果较差。然而，该研究还揭示了与 GAI 集成相关的挑战，例如可能过度依赖技术、内在偏见，尤其是缺乏情境创造力的“开箱即用”思维。为了解决这些问题，本文提出了一个强调透明度、问责制和包容性的 HI-GAI 合作创新战略框架。
人工智能在
摘要—移动社交网络 (MSN) 已成为当代社会中交流、信息传播和社交联系的关键平台。随着它们的普及，人们对安全和隐私的担忧也日益加剧。本文对这些紧迫问题进行了详细分析，并阐明了人工智能 (AI) 如何有助于解决这些问题。该研究彻底探讨了 MSN 特有的一系列安全和隐私挑战，例如数据泄露、未经授权的访问、网络跟踪、位置隐私等。此外，调查范围还扩大到包括冒充、网络钓鱼攻击、恶意软件威胁、信息过载、用户分析、不充分的隐私政策、第三方应用程序漏洞以及与照片、视频、端到端加密、Wi-Fi 连接和数据保留相关的隐私问题等问题。对这些问题中的每一个都进行了深入分析，强调了对用户的潜在风险和影响。此外，本文还强调了人工智能如何缓解这些问题，确立了其在加强 MSN 安全和隐私方面的基本作用。这项透彻的分析提供了宝贵的见解和可行的解决方案，利用人工智能在不断发展的移动社交网络环境中加强安全和隐私。
阿尔托科学学院（AScI）国际夏季...
计算机科学系 17 4101 - 极端规模分类的深度学习 17 4301 - 开发虚拟现实环境来研究人类的心理旋转。 18 4103 – 深度表示学习等（多个主题中的 5 个职位） 19 4104 - 用于合成时间序列生成的 Transformer 20 4105 - 临床文本的自动摘要 21 4106 - 理论计算机科学（7-14 个职位，众多教授） 22 4107 - 来自多物理模拟的大规模数据的 3D 可视化和模式识别 23 4108 - 网络封锁：COVID19 大流行对人们的网络浏览行为的不平等影响 24 4109 - 信息过载：多少才算太多？检查网络上个人信息处理能力的不平等 25 4110 - 用于研究两极分化的新闻文章特征的 NLP 方法 25 4111 - 基于格的密码学 26 4112 - 通过封面源切换实现可证明的图像和音频隐写术 26 4113 - 即将公布 27 4114 - DNAforge：DNA 纳米技术的设计工具 28 4115 - 不确定性下的基于深度模型的强化学习 29 4116 - 学习深度可处理模型 30 4117 - 用于安全迭代模型构建的贝叶斯工作流程 31 4118 - 人工智能技术的安慰剂效应 31
本期内容 – 2011 年 3 月 - 航空航天测试国际
“毫无疑问，创新工程和技术进步使航空效率和安全性的提高速度超过了任何其他科学，但我们如何真正引导这项技术带来的好处应该是所有人关心的问题。在世界各地的飞行员群体中，普遍存在的一个问题是驾驶舱缺乏基本的态势感知和操控能力。几起事故的原因可以追溯到最新一代飞机飞行员的“动手”能力不足或态势感知能力丧失。工程师抓住飞行员判断的反复无常，故意将飞行员错误设计出驾驶舱，这已经不是什么秘密了。普遍认为 72% 的事故是人为造成的，这促使工程师引入自动化技术来改善操控和判断不足。问题源于智能航空电子设备、智能空气动力学和智能飞行控制系统使现代飞机的飞行变得容易得多。因此，飞行员的工作量已经减少到“飞行员脱离控制”的程度，这越来越可能导致飞行员技能下降。在法航 447 空客的最后一次飞行中，自动发送了 24 条 ACARS 消息，表明速度测量不一致、自动驾驶仪断开连接以及飞机进入“备用法则”飞行控制模式，当冗余系统发生多个故障时就会发生这种情况。主要系统的故障使飞行员信息过载，但在恶劣条件下没有真正的手动控制飞机的选择