XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System参与度
ANNUAL REPORT 年度 报告
通过优化运营策略和提升服务质量，我们的GMV同比增长30.3%至超过人民币43亿元，净亏损同比大幅收窄，反映出我们在提高盈利能力和运营效率方面取得了显著成功。此外，我们不断投入全流量营销，扩大与各种流量平台的合作，为商家打造全面的数字化中游运营平台。我们的商家解决方案在2023年也取得了强劲表现，商业化进程持续加速。我们的活跃商家解决方案商家超过160万，同比增长30.8%，得益于我们产品货币化的改善和线下商家支付意愿的提高，收入大幅增长。
第 4 季度高峰参与度
第 4 季度事故高峰 在我们继续关注减少第 4 季度事故高峰的同时，第 102 期包括三篇与该任务相关的文章。首先，由首席准尉 4 Rocha 和评估与标准化局的 Silva 少校提交的一篇文章，介绍了如何正确使用应急响应方法并将其应用于机组；其次，一条简短的情景信息，介绍了机组人员的选择和风险缓解，旨在帮助经验不足的机长在遇到意外风险增加和潜在控制措施时；第三，简要回顾了任务简报流程和任务简报官的重要性。此外，事故回顾还着眼于与高操作节奏、低照度、机组协调和疲劳相关的因素。这些因素可能与第 4 季度的准备培训以及部署到培训中心和 OCONUS 有关。
第 4 季度参与度飙升
第 4 季度峰值参与 我们继续专注于减少第 4 季度峰值，第 102 期包括三篇与此任务相关的文章。首先，由评估和标准化局四级准尉 Rocha 和 Silva 少校提交的一篇文章，介绍了如何正确使用应急响应方法并将其应用于机组；第二，关于机组选择和风险缓解的简短情景信息，针对经验较少的机长遇到意外风险增加和潜在的控制措施；第三，简要回顾了任务简报流程和任务简报官的重要性。此外，事故审查还考虑了与高作战节奏、低照度、机组协调和疲劳相关的因素。这些因素可能与第四季度的准备培训以及部署到训练中心和 OCONUS 有关。
比较学生参与度和...
Table 1 ...........................................................................................................................................59
AI ChatGPT 和学生参与度
这篇基于 PRISMA 的文献综述旨在评估和分析 AI ChatGPT 交互中学生参与度维度的测量。核心问题是如何使用既定方法有效地评估这些维度，并利用洞察力来增强 AI ChatGPT 促进学生参与的能力。PRISMA 方法的系统评价确定了 16 项相关的同行评审研究。根据 PRISMA 方法分析所有相关且合格的研究，以了解学生参与 AI ChatGPT 交互的复杂性。这些发现的综合揭示了目前对 AI ChatGPT 对学生参与度影响的知识状态，并揭示了未来研究的机会。这篇评论强调了 AI ChatGPT 作为一种教育工具的潜力，它提供个性化的体验，以增强学生的参与度和学习成果。系统评价表明，尽管使用 ChatGPT 具有许多优点，例如增强学生参与度和学术参与度以及支持基于探究的学习。但是，也存在一些消极方面，例如缺乏同理心和人类情感、有限的情境理解、增加技术依赖以及可能出现不准确或有偏见的信息。总之，这项基于 PRISMA 的评价有助于理解 AI ChatGPT 中学生参与度的衡量标准。它确定了最佳实践，为进一步的研究和开发奠定了基础。通过优化 AI ChatGPT 的有效性，教育工作者和开发人员可以创造更具吸引力和量身定制的学习体验，最终提高教育成果。
空中交通管制参与度下降
摘要：安全研究已发现注意力是空中交通管制中事件和事故的反复原因。然而，人们对导致空中交通管制绩效下降的确切注意力状态知之甚少。因此，我们调查了 150 名法国航路空中交通管制员，了解文献中七种注意力下降状态的原因及其对感知合作、安全和绩效的影响：与任务相关和与任务无关的走神、精神超负荷、注意力不集中和失明、注意力熵和固执。我们的研究结果表明，与任务相关和与任务无关的走神最为普遍，但对感知安全的影响最小。相反，注意力不集中和注意力熵报告较少，但被认为是一个重大的安全隐患，而注意力不集中会影响合作。大多数状态在工作量水平上的经历与文献一致。然而，没有发现其他因素（例如轮班工作）是导致这些状态的原因。总体而言，这些发现表明“注意力”对于 ATC 来说不是一个足够具体的主题，因为注意力问题可能发生在各种情况下并产生不同的影响。就安全而言，注意力盲视应该是进一步研究的主要目标。神经人体工程学尤其有助于制定动态对策来减轻其影响。
售前人工智能改变客户参与度
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基于人工智能的学生情绪和参与度检测...
摘要。班级规模和师生比是决定课堂教学质量的两个最重要因素。在南亚国家，尤其是印度，班级规模非常大，导致师生比非常高，约为 60:1。虽然政府计划通过各种政策措施提高教师的可用性，但现有的教学社区急需技术支持，以帮助他们提高印度的教育水平。该项目提出了一种情绪检测算法，可用于师生比较高的典型印度教室。目前，作为算法一部分设计的卷积神经网络的准确率为 86%。该模型成功检测出 7 种主要情绪——快乐、悲伤、厌恶、惊讶、愤怒、恐惧和中性。这些被映射到高、中、低参与度水平。该算法使用面部情绪识别 (FER) 处理课堂上学生的实时图像。它确定情绪，然后将其映射到适当的参与度水平。该项目对教学界具有宝贵的意义。教师将能够按班级、每周/每月查看学生的参与度报告，帮助他们识别学生的参与度趋势，并采用适当的干预措施来提高学生的参与度和学习成果。