XiaoMi-AI文件搜索系统
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AI驱动的承诺：Chatgpt对信任和...
框1。我们采用了Charness和Dufwenberg（2006）的隐藏动作的信任游戏，该动作经常被用来探索书面通讯对信任的效果（Charness and Dufwenberg，2010; Deck et al。，2013; Ismayilov and 2013; Ismayilov and Potters，2016; di Bartolomeo; di Bartolomeo et al。，2019年; Ederer and Schneide，202222222222222222222222222.2222222。该游戏在图中描绘。玩家A决定是否信任播放器B（in）。播放器B可以通过将一笔大笔资金返回A（卷）或自私（不要滚动）来回报这一信任。机会组件使B的选择不完全可见。我们的沟通处理是遵循的文献：在决定一个决定之前，播放器B可以向播放器A发送打字消息或使场空白（他们可以写出他们希望的任何消息，只要它没有揭示其身份）。我们引入的GPT治疗与通信处理相同，除了一个例外：两位玩家都知道，玩家B可以在制作信息之前使用Chatgpt的最新高级版本。我们在消息传递阶段为B播放器提供了完整的CHATGPT访问权限，End确保了他们了解Chatgpt的功能。这使玩家能够根据个人喜好进行与Chatgpt和裁缝裁缝的现实对话。
AI聊天如何改变搜索行为？
chatGPT 等生成式 AI 工具有望改变人们与在线信息互动的方式。最近，微软宣布了他们的“新 Bing”搜索系统，该系统融合了 OpenAI 的聊天和生成式 AI 技术。谷歌已宣布计划部署融合了类似技术的搜索界面。这些新技术将改变人们搜索信息的方式。本文介绍的研究是一项早期调查，旨在研究人们如何在搜索过程中使用生成式 AI 聊天系统（以下简称为聊天），以及聊天系统与现有搜索工具的结合如何影响用户的搜索行为和策略。我们报告了一项探索性用户研究，其中有 10 名参与者使用了结合使用 OpenAI GPT-3.5 API 和 Bing Web Search v5 API 的聊天+搜索系统。参与者完成了三项搜索任务。在这篇初步结果的预印本论文 1 中，我们报告了用户将 AI 聊天融入搜索过程的方式、他们对聊天系统的喜好、对聊天响应的信任以及他们对聊天系统如何生成响应的心理模型。CCS 概念
反向物流和循环经济：文献综述
（DEAMS），意大利Trieste摘要循环经济（CE）原理在反向物流（RL）过程中的应用涉及恢复，回收，再利用和再制造从消费者到生产商返回的材料。本文献综述评估了制造业，技术，供应链（SC）结构，客户的喜好和政策制定者是否会影响循环RL的扩散，从而强调了公司采用的策略。结果显示了不同行业中不同级别的循环RL实施。技术是一种推动力，但也是一个障碍，因为它需要大量的财务资源和熟练的劳动力。所有SC利益相关者的参与被证明是成功实施循环RL的关键因素，尽管成功的可能性显着取决于生产者是发起人。决策者在指导循环RL项目的商业投资方面也发挥了关键作用。本文总结了关于CE和RL的文献，对分析维度的研究很少一起研究，从而为研究人员，公司和公共决策者提供了影响RL在循环过程中管理RL的最关键因素的概述。有争议的发现，未来的问题和有前途的未来研究线。关键字：反向物流，循环经济，供应链。
外科缝合线的高级技术和聚合物材料
医学实践中最大的挑战之一是关闭伤口或缝合线的技术的创新和改进[1]。通用技术包括物理穿孔材料，例如钉书钉或缝合线。这些方法有几个局限性和挑战，例如感染风险[2]，导致持续疼痛，并不总是有效的，在某些情况下可能会导致关闭现场泄漏。可以使用手术或意外损伤后，可以使用这些挑战和局限性聚合物缝合线将身体组织固定在一起或结扎血管[3]。取决于损坏的部位，需要特定的特征来承受身体的自然状况，但是缝合材料的最大特性是其拉伸强度，可以通过纱线的组成和厚度来量身定制。除了强度之外，要考虑的其他重要特性是可吸收性，不育，高结的安全性，缺乏过敏反应和易于处理[4]。除了生物材料的这些特征外，通常用于缝合选择的其他标准还基于所涉及的组织的特性，例如特定的愈合率；患者的伤口状况和总体健康，潜在的术后并发症，外科医生的个人喜好和经验以及经济原因[5，6]。在当前可用的广泛材料组合中，合成和天然聚合物是最常见的目标。
消费者对机器人服务的偏好的决定因素...
摘要：该研究打算确定越南年轻旅行者在健康大流行期间和之后预订机器人服务酒店的重要前提。这项研究旨在利用背景，以确定宾客对健康危机显着的安全选择的喜好。采用了一种定量研究方法来收集合格的数据。使用扩展的TAM理论用于发展研究假设。SPSS和AMOS 24版用于分析数据并确认研究假设。这项研究发现，在健康大流行期间，客人对机器人服务酒店的预订意图在将社会疏远的关注点，主观威胁规范，感知的信任和消费者自我世界主义对健康大流行后的意图的影响联系在一起方面发挥了调解作用。这项研究对越南年轻旅行者对机器人服务酒店的偏好的决定因素提供了宝贵的理解。此外，该研究强调了情况在决定客人意图方面的重要性，因此强烈建议从业者在提高策略时考虑背景。关键字：机器人服务酒店，预订意图，社会疏远问题，主观威胁规范，感知信任，消费者世界主义
春季刊 - 哈雷戴维森
春天的甜蜜气息…… 排气 对于所有不想让骑行季节结束并利用“无雪”初冬骑行的狂热骑手来说，我喜欢你们的热情和毅力。但是现在雪已经来了，我们正期待着春天的到来，我们的加拿大骑行季节到底什么时候开始呢？这是一个主观问题。真正回答它的唯一方法是说骑行季节从你决定骑上自行车时开始。你们中的一些人会尽早骑上摩托车，并配备适当的装备。其他人会等待好天气的到来。这完全取决于个人喜好。如果你是摩托车新手，你可能会在最初几年成为好天气骑手。然而，你只能保持选择性理想一段时间，因为最终每个人都会被困在暴风雨中。这就是进化的开始。你习惯了雨和寒冷，你学会了如何更好地为之做准备。然后，不知不觉中，你的骑行季节就延长了。请记住，在您插入钥匙并踩下离合器之前，您的自行车需要进行全面检查和适当的调整。花点时间与当地授权的加拿大 Harley-Davidson ® 零售商一起检查您需要分析哪些内容才能进行适当的春季调整，或查看第 47 页的检查表。您甚至可能还想考虑参加经验丰富的骑手课程。我们甚至会通过我们的安全骑手技能计划为您报销 50 美元，
通过关注NeuroMarket的旅行网站中的目光跟踪来识别客户偏好
摘要可以通过基于神经科学和营销的交集的引入神经营销来检查他们对产品的视觉关注，可以分析与决策相关的人的心理和行为。本研究旨在通过通过在线度假预订网站调查其偏好和感兴趣的领域来确定影响消费者对旅行产品的决策的因素。在这项实验研究中，对四十年代的30名男性参与者进行了眼睛跟踪，并提取了对刺激的目光数据，并在问卷调查中与他们的选择进行了比较。该研究解决了以下研究问题：“关于客户偏好的领域，视觉关注会受到影响？”是否研究了有关空间产品的视觉信息的变化影响产品的偏好和决策。由于根据空间偏好的顺序分析了眼睛跟踪区域的结果，图像3（M = 782.65）包含室外空间的偏好率最高，其次是家具和网络信息。关于初始浓度，在时间流中，最快的浓度始于刺激2（4.21s），但浓度升高的时间是在刺激3（16.28s）处。视觉感知数据是根据个人喜好确定注视运动浓度的时间差的验证过程。分析了问卷调查，反映消费者有意识的偏好的相关性，以及凝视的数据，显示出无意识决策的数据。
Bilibili社交媒体营销策略分析
摘要：如今社交媒体已经成为人们茶余饭后的主要娱乐方式之一，而其背后伴随着庞大的产业结构和商业链条，如何在激烈的平台竞争中吸引更多客户、获取最大利益成为每个平台的基本目标。本质上，平台、公司和用户之间存在着三方联系，三方之间通过沟通才能获得想要的内容和流量。因此，公司之间的合作、热门IP的创新利用、用户喜好的精准把握成为社交媒体流量控制的关键。本文通过对收集到的社交媒体文献和哔哩哔哩的营销策略进行研究，探讨了当前时代社交媒体平台的营销策略，并引出了后疫情时代社交媒体平台哔哩哔哩的发展前景。哔哩哔哩在这样的行业背景下创新营销策略，争取更好的营销环境，及时调整营销方式，从而在日益激烈的竞争市场中迅速抢占一定地位，提高竞争优势。本文以B站为例，分析其在后疫情时代的社交媒体运营策略及其能够取得先机的原因。
论能源价值理论：经济与政策
在这里证明或反驳这种全球“阴谋”的存在，即使全球化发挥了关键作用并且仍在发挥这种作用，例如 Rancourt（Rancourt，2019）所描述的那样，他观察到了苏联帝国垮台的重要性。整个用阴谋来谈论的想法是荒谬的。在流行的谈话中，阴谋思想家是不相信政府叙述的人。然而，“阴谋”被定义为“两个或两个以上的人聚在一起制定计划，按照他们的喜好改变世界”或“为了共同的目标和谐行动”（韦氏词典），所有的政治从定义上来说都是阴谋，而持有某种意识形态的人认为自己在智力和道德上优于其他人，因此有道德义务将他们的意识形态强加给他人（例如，密谋在下次选举中用密谋政党的成员取代政府）更像是当今的常态；要求政权更迭的呼声比比皆是。我们在这里要做的是，找出这种意识形态，无论由谁或什么推动，是否可取，甚至是否可能实现。道德绝不是我们分析或讨论的内容，因为道德不遵循逻辑或物理定律。我们将首先介绍能源在经济中的作用。然后介绍货币在经济中的作用。最后介绍政治在经济中的作用。所有这些都基于三个简单的假设，而这些假设本身是不言而喻的。
AI驱动的个性化：电子商务中的生成模型
Manu Vallabh Mishra技术建筑师，Microsoft商业实践，美国HCL美国，美国摘要：电子商务平台越来越多地利用个性化建议，为用户提供更量身定制的购物体验。传统推荐方法通常依赖于考虑行为数据和用户相似性的协作过滤，但它们经常忽略个人的喜好和口味。相比之下，生成模型在增强个性化建议方面表现出了希望，尤其是在电子商务行业。这些模型基于分布创建数据点，使它们能够更好地表示基础用户数据。通过整合来自各种来源的数据，企业可以考虑个人利益，偏好和购买历史的个性化建议，这些建议比通用建议更重要。生成模型能够随着时间的推移学习和调整，从而为用户提供了更精确的建议。他们在电子商务中的实施已被证明可以有效地促进用户参与和推动销售。此外，这些模型可以通过提供更多相关和个性化的内容来提高客户满意度和忠诚度。他们还有可能在竞争激烈的市场中将电子商务平台与众不同，并增强用户的购物体验。随着这些模型继续发展，预计他们将来会进一步丰富电子商务体验。关键字：电子商务，数据，偏好，准确，销售，用户友好