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将协作机器人整合到复杂的医院环境
目的：描述科罗在复杂且多层900床的医院环境中，将玉米饼作为药物，供应和设备的输送系统的使用，活动和人类相互作用。将协作机器人（配件）整合到现有的医院工作流程中，这是一个安全的交付运输系统，是一个早期的创新和新兴领域。方法：在创新理论的传播的指导下，使用定性的描述性设计来建立在急性护理医院环境中更好地理解和描述Cobot实施所需的基本知识。在一周中的不同日子里，在他们与工作人员，临床医生和游客互动时，在整个医院旅行时，都在所有轮班上观察到了罪犯。使用归纳编码方法对研究团队成员进行了分析，然后进行了定性内容分析的解释水平。结果：从2022年11月至2022年12月开始的七个星期，从23个单独的柯机观测会议中收集了33小时。这些观察结果包括89个端到端的配件交付。分析后，出现了四个主要主题：1）机器人的人性化，2）机器人的可用性，3）柯比特的自主权和4）在动态医院环境中的柯比特功能。结论：将柯比特实施为半自治的传递转运蛋白仍处于早期创新阶段。本研究中使用的柯比特人需要人类的支持才能在复杂且不可预测的环境中充分发挥作用。为了可持续增强人类专门执行的当前和将来的工作流程，配角将需要向更大的自主权模式过渡，并且人类援助较少。
将人工智能融入人与人协作创意
当人们相互合作、共同探索想法和交换观点时，他们可以产生更多创新的想法。人工智能的进步为人们的创造性活动开辟了新的机会，个人用户可以用各种形式的人工智能进行构思。例如，人工智能代理和智能工具被设计为创意伙伴，提供灵感、建议创意方法或产生替代想法。然而，人工智能能为用户群体之间的协作创意带来什么尚未被完全理解。与个人创意相比，与多个用户一起创意需要了解用户的社交互动，将个人努力转化为集体努力，并最终让用户对与其他小组成员的合作感到满意。本次研讨会旨在召集研究人员和从业人员社区，探索人工智能在人与人协作创意中的整合。探索将围绕确定人工智能的潜在作用以及协作创意的过程和形式，考虑用户想用人工智能或人类做什么。
在语言课堂中使用人工智能来增强协作学习
人工智能与教育，尤其是语言教学的融合发展迅速，为学习体验提供了新的选择。最近的研究指出，对话式人工智能工具（如聊天机器人和智能辅导系统）可用于开发自适应、个性化的学习环境。这些工具旨在提供即时反馈，以培养语言能力并通过呈现有趣的互动激发学习者的兴趣（Wang，2021；Pérez 等人，2020）。第三，人工智能分析提供的数据将为教师提供决策洞察力，以针对学习者的需求进行教学。但当然，教育工作者和人工智能系统必须和谐地融合，才能获得最佳的人工智能性能。技术应该补充人类智能和教学策略，而不是取代它们（Baker，2016）。这是一种新兴的人工智能辅助教育模式，它将为重塑传统教学实践和创造更具包容性的学习环境打开令人兴奋的大门。
让我们联系，协作并创建...
，我们很高兴邀请您参加一个鼓舞人心的研讨会，旨在促进生物多样性保护和可持续性方面的合作和创新。本研讨会是在最近签署了德克萨斯州A＆M与Re：Wild的谅解备忘录（MOU）的最新签署之后，标志着旨在推进生物多样性保护和可持续性计划的新合作章节。
携手共进：通过数据协作构建全球健康网络经济
随着医疗数据量不断增加，医疗数据可用性与其实际使用之间的差距进一步扩大，加剧了这些系统性挑战。这凸显了建立强大的协作数据集成和使用框架的重要性。许多利益相关者一直在倡导这一点；例如，美国国家医学院的报告 2 强调了通过有效的医疗数据共享创建学习型医疗系统所需的步骤，为克服集成障碍提供了路线图。经济合作与发展组织 (OECD) 的报告《21 世纪的健康》3 强调了数字医疗系统在改善医疗服务方面的关键作用，并指出集成和标准化是推动变革的关键因素。
专门为软件工程协作的大型语言模型
基于LLM的代理在软件工程中的可靠应用需要大幅度提高其偏差的准确性和最小化。虽然LLM的规模和性能继续增加，但似乎像单个代理的幻觉一样的现象是不可避免的，因为它们与生成模型中的基本推理机制相关。另一方面，证据开始积累有关通过在代理人群体之间进行协作和辩论来实现所需绩效的可能性。在人类之间发生的工作质量随着工人在任务，有组织的协作以及背景不同的工人之间的讨论而提高。与人类不同，多个必需的AI代理的实例化以及它们之间的协作和讨论非常快，便宜，这使得这种方法变得特别方便。
“我的东西在哪里？”项目是一项协作电气行业的“供应链”可见性工作。电气行业协会参与者
“我的东西在哪里？”项目是一项协作电气行业的“供应链”可见性工作。电气行业协会的参与者包括全国电气分销商协会（NAED），国家电气制造商协会（NEMA），国家电气承包商协会（NECA）和国家电气制造商代表协会（NEMRA）。这项工作由全国电气分销商协会（NAED）通过其数字卓越中心（DCOE）领导和资助。的目标是通过创建所需的数据定义和标准，以及实时通信方法来提高电气行业的供应链透明度和效率，以使无缝访问实时信息无缝访问，从而彻底改变了订单的跟踪，管理和在整个供应链中进行的方式 - 在整个供应链中 - 在制造商，制造商，制造商，制造商，制造商，制造商的代表和最终用户客户和最终用户客户之间进行了沟通。
马里兰州公平司法协作组织 (MEJC) 通过...
公设辩护人 Natasha M. Dartigue 表示：“大规模监禁的影响远远超出了限制性的钢筋，它还削弱了家庭和社区的经济、社会和情感成长。优先考虑惩罚性政策和做法而不是数据驱动方法，再加上种族差异的实施，其连锁反应已经给个人造成了不可挽回的伤害，也摧毁了社区。高监禁率导致社区联系减弱、社会凝聚力下降和劳动力人口减少。通过打破贫困、创伤和不稳定的循环，这些建议是实施改革的重要第一步，既能解决大规模监禁问题，又能促进公共安全。我赞扬 MEJC 成员表现出的巨大奉献精神、分享专业知识和倡导团队合作。”
电池回收协作的案例：欧盟 - 印度
欧盟 - 印度贸易技术委员会是一个重要论坛，旨在加深两个合作伙伴之间的贸易和技术战略合作伙伴关系。地缘战略挑战加强了欧盟和印度在确保基于共同价值观的安全，繁荣和可持续发展方面的共同利益。TTC还将有助于增加欧盟 - 印度双边贸易。
推荐引用 推荐引用 Hardarson, Emil；Ivarsson, Frida；Islind, Anna Sigríður；Arnardóttir, Erna Sif；Óskarsdóttir, María，“人机协作：从可解释的 AI 到共同创造意义”（2024 年）。ACIS 2024 会议论文集。 148. https://aisel.aisnet.org/acis2024/148
随着人工智能在决策中的应用越来越广泛，了解人类和人工智能系统如何有效协作变得越来越重要。人机协作的一个方面是可解释的人工智能 (XAI)，旨在使人工智能系统做出的决策为人类所理解。本文介绍了人机协作中 XAI 的框架视角。根据这一理论，我们提出了从基于说服的 XAI（人类被动接受算法解释）向 XAI 中的共同创造（人类和人工智能协作创造有意义的解释）的转变。我们通过框架分析来推动这一转变，将传统的 XAI 开发与睡眠医学中关于 XAI 的观点的经验数据进行对比。本文通过一种更具互动性和情境感知的 XAI 方法为增强人机协作提供了新的见解。