XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System回答者
重点关注 MRI、PET、EEG 和 MEG 方法
我认为，该课程促进了科学的思维和推理方式（例如分析性和批判性思维，独立搜索和评估信息）。 回答者数量 非常小程度 1 (20.0%) 很小程度 0 (0.0%) 一定程度 0 (0.0%) 很大程度 1 (20.0%) 非常大程度 3 (60.0%) 总计 5 (100.0%)
公民权利通讯 2023 年 5 月
作者：Elliot Colon，CRD，USCG HQ 替代性争议解决专家 有效的职场沟通是帮助冲突双方建立共同点的关键因素之一。在理解有效沟通的重要性后，个人可以使用一些策略来增进理解，并帮助双方努力达成双方满意的协议。 在进行讨论时，使用开放式和封闭式问题。开放式问题鼓励回答者分享有价值的见解和观点。这些包括在询问中纳入“谁、什么、哪里、何时和如何”。另一方面，封闭式问题会引出简短的“是”或“否”答案，有助于简化对话并防止重复。平衡这两种问题类型可以实现全面的信息交换。避免使用“为什么”问题，因为这有时会让人产生防御心理。“软命令”是指间接提出的请求，它传达了一种尊重的感觉，同时仍然表达了希望某人采取特定行动的愿望。强调“告诉”和“描述”等命令可以鼓励个人自愿分享更多信息。例如，不要问“是什么让你做出这样的选择？”，而要问“你能告诉我你是如何做出这样的选择的吗？”这样的软命令，这样可以得到更详细的回答。当面临冲突时，寻求帮助可以营造一种合作的氛围，并为解决问题创造可能性。海岸警卫队的替代性争议解决计划可以帮助在最低层面解决冲突，并为冲突双方提供合作和协作解决问题的机会。欲了解更多信息，请联系海岸警卫队的替代性争议解决办公室。
新增利用AI自动评估演讲内容的功能。
目前使用“商务英语课程”和“新日常英语会话课程”的用户将分别从 12 月 7 日和 10 日起可以使用此新功能。在 StudySapuri ENGLISH，我们将继续开发让您能够看到学习成果的功能。 ■商务英语课程概况 产品页面URL：https://eigosapuri.jp/conversation/business/ 使用费：每月2,980日元（不含税）/ 6个月套餐16,680日元（不含税）/ 12个月套餐29,760日元（不含税） ■新日常英语会话课程概况 产品页面：https://eigosapuri.jp/conversation/daily/ 使用费：每月1,980日元（不含税）/ 6个月套餐10,680日元（不含税）/ 12个月套餐18,960日元（不含税） *两个课程均兼容iOS、Android和PC ■关于StudySapuri ENGLISH系列 https://eigosapuri.jp/ 一款学习继续率为91%的应用程序，让您每次只需3分钟即可在闲暇时间学习英语。对于成人英语学习，我们提供新版日常英语会话课程、托业® 考试准备课程和商务英语课程。对于托业® 考试准备课程，我们还提供个人辅导计划，提供完整的在线辅导，这是业内首创。 *英语学习应用调查中用户数量排名第一。调查委托方：Macromill。受访者：过去一年内使用过英语学习应用的 2,063 人。调查时间：2020 年 9 月 25 日至 9 月 28 日。调查方式：在线调查。
医生 AI？一项试点研究考察人工智能对老年患者常见问题的回答
在 1956 年首次创造人工智能 (AI) 一词之前（ Russell and Norvig，2016 ），艾伦·M·图灵 (Alan M. Turing) 构思了他著名的“图灵测试”。图灵通过测试试图探索计算机生成的反应是否能够在不知情的观察者看来与人类的反应区分开来（ Kleppen，2023 ）。如果计算机的回答与真实人类回答者的回答无法区分，则计算机“通过”了图灵测试。 2014 年，名为 Eugene Goostman 的聊天机器人（ Warwick and Shah，2015 ）成为第一台通过图灵测试的机器，代表了人工智能和机器学习的一个重要里程碑，为后续程序树立了标杆。按照目前的定义，人工智能是指设计用于执行原本需要人工干预的任务的计算机系统（ Sutton and Barto，2018 ）。早期的人工智能研究侧重于使用符号逻辑和基于规则的系统解决一般问题（Jordan and Mitchell，2015）。最初，人工智能研究受到了乐观的评价（Russell and Norvig，2016）；然而，由于资金和计算能力不足等因素，研究工作停滞不前。在 20 世纪 90 年代和 21 世纪，由于神经网络、强化学习、计算机视觉和自然语言处理的出现（Jordan and Mitchell，2015），以及大数据、更便宜的计算和先进的计算算法的兴起，机器学习取得了重大进展。最近，深度学习人工智能模型（一种机器学习算法的分层网络，可以通过处理大量数据来提取越来越复杂的信息）已导致基于人工智能的研究取得重大突破（LeCun 等人，2015）。关于人工智能是否通过了图灵测试，仍然存在激烈的争论。如今，无论是在文本还是语音中，都有大量论断声称深度学习程序（例如 Chat GPT）和文本转语音程序能够生成与人类难以区分的输出，从而通过图灵测试（Biever，2023 年；Mai 等人，2023 年）。近年来，人工智能技术对医疗保健系统产生了尤为重要的变革性（Yu 等人，2018 年）。例如，在医学成像领域，深度学习算法已被用来以比放射科医生更高的准确度检测潜在异常（Liu 等人，2019 年）。自然语言处理使人工智能能够分析和提取患者病历中的相关健康数据，以协助准确诊断和辅助治疗计划（Kreimeyer 等人，2017 年）。可穿戴人工智能辅助监测系统已被用来追踪重要的患者健康指标，并可以提醒护理人员注意潜在的健康风险（Senders 等人，2018 年）。人工智能还被用于机器人辅助手术，以实现常规任务的自动化并提高手术的精准度（Hashimoto 等人，2018 年）。在制药行业，深度学习在药物开发中非常有用，甚至可以用来帮助医疗服务提供者根据患者的生物/遗传特征和个人需求确定对患者最有效的药物（Mak 等人，2023 年）。在临床实践中，聊天机器人和虚拟助手已被证明对患者教育、药物提醒和心理健康支持有益（Miner 等人，2016 年）。在精神保健领域，人工智能技术的应用同样具有影响力。具体来说，人工智能和机器学习工具已经