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富通保险推出人工智能代理培训工具“AI Drill”
透过量身定制的会议场景掌握沟通技巧保险代理人必须了解每位客户的独特需要。富通保险与Datality Lab共同研发的「AI Drill」，采用人工智能分析及机器学习技术，提供10个情景模拟，提升用户的沟通技巧，让他们透过对话更了解客户。「AI Drill」利用70个表现检查点和170个评分算法，评估代理人和代理人学生与具有不同背景设置的人工智能客户的沟通方式。从语调到流利度，从讲话内容到肢体语言，「AI Drill」提供更客观和全面的回馈机制，与培训师的个人知识相辅相成。富通保险代理首席代理官兼首席人才官苏婉玲表示：“富通保险一直致力为我们的代理人和保险专业人士提供最好的资源，协助他们发展个人成长，并在保险行业发展事业。”苏女士继续说道：“考虑到这一点，我们今年推出了‘LEAP & Beyond 创业发展计划’，帮助那些雄心勃勃的年轻人才培养创业技能。今天，我们加入了‘AI Drill’
紫色心脏的军事秩序
主席测试员和BOST，排名莫兰和高诺的成员，并尊敬委员会成员，代表大约50,000名紫心勋章（MOPH）的军事秩序的成员（MOPH）成员，我的荣幸和特权是在这个机构面前提供我们的证词。我确定你们所有人都知道，MOPH是一个独特的组织，因为我们的会员资格完全由在战斗中受伤的退伍军人组成。首次于1932年组织，并于1958年由国会宪章，今天是最初的退伍军人服务组织，用于战斗受伤的退伍军人。我很自豪地向您报告我们今年作为组织的出色进步。MOPH自豪地通过我们强大的国家计划回馈我们的退伍军人。他们从提供奖学金，工作培训，倡导和志愿服务一直范围内。当然，Moph爱国者的这种无私的服务代表了“帮助退伍军人的退伍军人”一词。我们的国家计划之一是我们的软件开发培训。去年，我们与Redding Software Corporation合作，提供战斗受伤的退伍军人软件开发培训。紫色心脏接收者接受了培训，实习，并在为期一年的计划结束时提供了退伍军人的工作安置。帮助这些战斗受伤的退伍军人找到
不断壮大的社区
我们的基础 Y 的使命是我们存在的理由，Y 的事业是我们的行动使命——承诺尽一切努力激发共同利益，让个人、家庭和社区的生活更美好。成长社区从两者中汲取动力和方向。成功实施之前的战略计划战略、绩效指标和目标实现反映了董事会和员工领导层致力于实现组织的预期影响，并继续迎接新的机遇和紧迫的社区需求和挑战。地方和国家趋势仍然是决定我们如何加强为社区服务的能力并探索使其尽可能好的机会的因素。这是一个“活生生”的计划；我们致力于长期影响，我们认识到需要随着环境的变化不断调整我们的战略。我们的使命通过为所有人建立健康的精神、思想和身体的计划将基督教原则付诸实践。我们的事业在 Y，加强社区是我们的事业。每天，我们都与邻居并肩工作，确保每个人，无论年龄、收入或背景如何，都有机会学习、成长和发展。这就是为什么我们将工作重点放在三个领域：• 青年发展 — 培养每个儿童和青少年的潜力 • 健康生活 — 改善国家的健康和福祉 • 社会责任 — 回馈和支持我们的邻居
对Kubi和双触觉Rob的比较分析
摘要。在19009年大流行中，远程学习是在空前的水平上进行的。随着锁定措施的缓解，它已成为与传统亲自学习的平行选择。尽管如此，诸如Zoom，Microsoft团队和Google Meet等基本视频会议工具的利用都具有多种限制，这些限制超出了技术方面。这些限制与人类的行为，心理学以及教学法都相关，并大大改变了学习过程中发生的相互作用。远程敏感机器人因其在增强面对面感方面的优势而被广泛使用。为了调查与在教育环境中使用远程机器人使用相关的机会，影响和风险，我们在设计学校的特定用例和基于项目的类别的特定用例中进行了实验。我们对教室的经历以及远程学生，他/她的同龄人和教授/教练之间的关系感兴趣。这项研究采用了两种类型的机器人：Kubi机器人（基于半静态平板电脑的系统）和双机器人（移动远程机器人）。主要目标是在与这些机器人的互动过程中确定远程和面对面学生的看法和经历。这项研究的结果表明，学生对库比的双重机器人的偏好显着，如他们的回馈所示。
复杂性与信息系统研究
在这个日益数字化的世界里，复杂性无处不在。全球数字基础设施、社交媒体、物联网、机器人流程自动化、数字业务平台、算法决策以及其他数字化网络和生态系统通过促进人类参与者、技术产品、流程、组织和机构之间的超连接和相互依赖，加剧了复杂性。复杂性影响着人类的各个方面和体验。个人和组织求助于数字化解决方案来应对数字化带来的棘手问题。在数字世界中，复杂性和数字化解决方案为信息系统 (IS) 研究带来了新的机遇和挑战。本期特刊的目的是促进新的 IS 理论的发展，这些理论涉及日益数字化的社会技术系统中复杂性的原因、动态和后果。在本文中，我们讨论了复杂性科学的关键理论和方法，并说明了复杂社会技术系统中出现的新的 IS 研究挑战和机遇。我们还概述了特刊中包含的五篇文章。这些文章阐述了信息系统研究人员如何利用复杂性科学的理论和方法来研究新兴数字世界中的棘手问题。它们还阐述了信息系统研究人员如何利用信息系统环境的独特性来产生新见解，以回馈复杂性科学。
学生可以继续学习夏季兰霍恩...
随着Stu Dents的学年即将结束，许多人期待MER Break的到来：这一时期标志着所期待的学校工作，决赛和压力的终结。尽管学生应该花时间在暑假期间放松，但保持参与并积极参与也很重要。暑假可以为学生提供有价值的机会，以探索感兴趣的领域，建立生活技能，为上校做准备，并自愿回馈您的社区。毕竟，您的时间将不再被与学校相关的压力源完全消耗。以下是学生可以利用的一些选择，即使在夏季也可以保持活跃和敬业：雅芳格罗夫虚拟学院从事教育活动，或者只是在夏季激发您兴趣的活动可以提供超越您传统的课堂界限的机会。AG提供各种各样的课程，从英语到微积分，可以在整个夏季进行，以便获得您要在即将到来的学年之前恢复或完成的课程的学分。如果您有兴趣通过MER进行课程，则可以以275美元的价格购买用于恢复信用的课程，而原始学分完成的课程将花费175美元（一半的信用班）或450美元（全信用班）。在Avon Grove高中网站上找到更多信息。专业课程针对希望在Grad
学习计划
SST30CP2社区服务1作为成功公民身份的先决条件，Ipswich高中期望每个学生为社区做出重大贡献。社区服务（回馈）体现了每个好公民所拥有的核心价值。所有学生都将通过捐赠时间和技能来促进有价值的机构和努力来体验为社区社会结构需求的个人回报。伊普斯维奇高中期望每个学生在高中经历期间完成一个认可的社区服务项目。这些项目的持续时间至少为30小时。除非该组织已被高中预先批准，否则所有项目都必须得到高中校长或他的指定人员的提前批准。项目完成将由社区服务协调员监视完成。项目将通过/失败的基础进行分级。任何尚未完成社区服务要求的学生在大三年底结束时都会获得“ F”等级，表明他们尚未满足这一要求。老年人必须在高年级的第一个标记期结束之前，才能获得服务要求的及格等级。有关学生服务机会的信息以及预批准的组织列表，请访问高中网站和下面的链接：社区服务要求的志愿者机会清单
参议院外交事务国防常设委员会...
参议院外交事务常设委员会国防和贸易补充预算估计 – 2015 年 10 月 21 日对通知中问题的回答国防部主题：Hawkei 建设为 Bendigo 创造的就业机会问题参考编号：1 参议员：Ronaldson 问题类型：Hansard 第 13 页委员会设定的答复日期：2015 年 12 月 4 日问题：参议员 RONALDSON：在回答下一个问题之前，我可以提供一些评论。显然，对于维多利亚州的区域和农村地区，这些类型的投资绝对至关重要，不仅对于保留技能至关重要，而且显然为居住在这些地区的人提供了留下来并提升技能并回馈社区的机会。所以这是一个非常重要的项目。我还了解到，Thales 在本迪戈不仅会保留工作岗位，还会增加工作岗位，而且是否还会有下游供应商的就业机会，特别是在吉朗？麦克拉克兰少将：在谈论吉朗时，我必须注意到这一点。我知道有一个非常全面的供应链。我知道泰雷兹公司特别努力地维持在澳大利亚制造和支持 50% 以上的要求，这是合同的一个基本方面。例如，我知道制造钢制组件的分包商是澳大利亚人。我知道泰雷兹公司正在为此使用 BlueScope Steel。因此，我们再次承诺遵守合同，我们有
一系列机会：
“您可以说我在航空航天的职业是在沃恩学院发起的，”帕森斯解释说。帕森斯于1958年9月参加了飞机电子证书计划。他于1961年春季毕业，尽管陷入困境的就业市场，他还是在Grumman Aircraft工程公司担任航空电子技术人员的职位。格鲁曼（Grumman）签订了为NASA的阿波罗计划设计和建造月球模块。在1966年，帕森斯被选为德克萨斯州休斯敦的载人太空飞行中心的Grumman的电气和电子工程集团，在那里他从事阿波罗任务9到14号的工作，目睹了1969年7月20日的历史悠久的第一位Lunar Landing从休斯顿基地工作。“我从沃恩获得了技术基础和职业道德，”帕森斯说。“那些建筑块帮助我实现了漫长而成功的职业。”帕森斯（Parsons）继续专业发展，首先在格鲁曼（Grumman），后来在马丁·玛丽埃塔（Martin Marietta），现在被称为洛克希德·马丁（Lockheed Martin）。他继续接受教育，获得学士学位，并在1970年代获得工程领域的高级课程。“我为这个机会感到自豪，”他说。“我喜欢能够贡献并回馈机构，并帮助学生开始职业生涯。”帕森斯（Parsons）经过漫长而激动人心的职业生涯，于1997年退休，在定居佛罗里达州之前咨询了几年。
![arxiv：2404.02325v2 [cs.lg] 2024年8月28日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1265cb7791e9f36b30f631b6a802b4ad88a2dc81.webp)
arxiv：2404.02325v2 [cs.lg] 2024年8月28日
摘要。改进和采用生成机器学习模式正在迅速加速，如LLMS（大语言模型）的普及，文本的普及，并且用于图像生成的不同使用模型。随着广泛的模型变得广泛，数据可以通过公共网络通过公共网络集成到共享内容中。这开了一个问题，即当模型生成的数据在随后的培训活动中被馈回模型时，哪些问题。这是一个关于培训过程的稳定性的问题，我们称为“知识”的公共访问内容的分布是否保持稳定或崩溃。文献中报道的小规模经验实验表明，这种闭环训练过程容易退化。模型可以开始列出gibberish数据，或者仅从所需数据分布的一小部分（一种称为模式崩溃的现象）中进行样品。到目前为止，对这一过程的理论理解仅有限，部分原因是这些生成模型的深层网络的复杂性。本文的目的是通过研究生成模型的学习动态，这些动态除了其原始的培训数据集外，还可以回馈自己生产的内容，以提供有关此过程（我们称为“生成闭环学习”）的见解。许多这些模型的采样可以通过“温度”参数来控制。使用动态系统工具，我们表明，除非在每次迭代中引入足够数量的外部数据，否则任何非平凡的温度都会导致模型渐近地退化。实际上，生成分布崩溃到一小组输出，或在大量输出上变成均匀。