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解开对健康聊天机器人的抵抗力
严重抑郁症是一种精神疾病，其特征是情绪持续且明显低下，是由环境和遗传原因的结合引起的，这是广泛的，昂贵，有害的，并且与自杀的风险更高有关。这是全球主要的公共卫生问题（Marwaha等，2023）。在过去的10年中，青年抑郁率的率急剧上升，这是关于社会，情感和认知发展以及一个显着的生活过渡时期的快速变化的时期。抑郁症复发，与其他精神疾病的合并症以及社会，教育和职业功能更严重和长期损害的风险是与年轻人抑郁有关的后果（Thapar等，2022）。已经观察到，抑郁症和焦虑症在年轻人中越来越普遍，并且经常一起出现并具有相似的危险因素（Craske and Waters，2005年）。焦虑和抑郁症具有许多相似的症状，并且可能对可比疗法反应的事实支持了共同的神经生物学故障的假设。然而，尚未完全了解抑郁症和焦虑的精确神经生物学机制（Nutt等，2002）。对抑郁症有更多的了解可以帮助开发其他精神健康问题的治疗方法。此外，关于抑郁症中灭绝学习的研究产生了冲突的结果，一项研究显示出了觉得（Dibbets等，2015），而另一项研究表现出增强（Kuhn等，2014）。恐惧学习功能障碍被认为与一系列精神病问题的出现和持久性有关，不仅包括焦虑症（Milad等人，2014； Otto等，2014）和创伤后应激障碍（2014年）和后压力障碍（PTSD）（PTSD）（Wicking等人，2016年），而且抑郁症（Sandi和Sandi（Sandi和Richerter-lever-lever-levin，2009）。因此，人们认为适应不良的社交焦虑和恐惧与抑郁症有关。识别和应对潜在危险的能力对于生存至关重要；但是，当这个过程受到损害，当人们对无害情况的异常恐惧反应时，焦虑症可能会发展。已经进行了许多研究，以了解动物和人类适应性和适应性恐惧学习过程的行为，经验和神经成分。Pavlovian恐惧条件是研究恐惧和焦虑的普遍模型，它继续影响临床焦虑问题的现代解释。尽管在对动物和人类的研究中都广泛使用，但恐惧调节的神经学基础尚未完全理解。研究恐惧学习与抑郁症之间的关系可以帮助我们深入了解人类的关联学习过程，这可能会改善对这些心理健康问题的理解和治疗。调节，灭绝和恢复原状是动物适应的基本要素，并且它们也与PTSD，焦虑，抑郁和成瘾等精神疾病密切相关（Mattera等人，2020年）。恐惧条件和恐惧灭绝学习是解释焦虑症发展和减少基于暴露治疗期间病理恐惧的模型的基本组成部分（Shankman
使用机器学习加强图书馆聊天机器人，然后大声读
摘要：使用Read-Aloud Technology Project使用机器学习来增强库聊天机器人，旨在增强用户体验并使用流线框架，因为它的前端并利用了对话式AI技术。此聊天机器人将作为虚拟助手，为用户提供有关图书馆资源的信息，例如书籍，开放时间和活动。此外，它将有助于回答与图书馆相关的常见问题，指导用户通过库的物理布局，并根据其偏好推荐书籍。聊天机器人将提供24/7的支持。它将结合自然语言处理能力，以有效地理解和响应用户查询，并具有读取技术。关键字 - 辉煌的聊天机器人，阅读大声技术，机器学习。
用抹布构建智能AI聊天机器人的企业指南
配备了RAG的AI Chatbots使您能够从数据中收集更多见解。他们可以有效执行诸如摘要，信息检索，语义搜索，多语言翻译，分类，情感分析，建议，教育，客户支持等等等任务。要在全球范围内进一步增强聊天机器人服务，请研究添加语音和翻译AI，以便在用户的自然语言中更快地提供无提交流。
使用 RAG 构建智能 AI 聊天机器人的企业指南
配备 RAG 的 AI 聊天机器人可让您从数据中获得更多见解。它们可以高效地执行总结、信息检索、语义搜索、多语言翻译、分类、情绪分析、推荐、教育、客户支持等任务。为了进一步增强全球范围内的聊天机器人服务，请考虑添加语音和翻译 AI，以便以用户的自然语言更快地进行免提通信。
聊天机器人对已知的个人prakriti（...
stract：本文通过使用OPENCV实施的对象检测技术提出了一种增强视障人士可访问性的新方法。利用最新的对象检测模型，我们开发了一个实时系统，该系统能够检测相机提要中的对象并提供听觉反馈，以导航和与环境的交互。OPENCV的集成可以使有效的对象检测，边界框可视化，置信阈值和非最大抑制作用，这有助于为视觉障碍的辅助技术开发。通过对现有文献的全面审查，我们确定了为视力障碍开发可访问解决方案的创新差距和机会。我们的方法论涉及对象检测模型的选择和适应，实现了实时对象检测的OPENCV以及用于用户交互的听觉反馈的集成。我们详细介绍了实现过程，包括对输入图像的预处理，使用选定模型的对象检测，边界框的可视化以及置信阈值的应用和非最大最大抑制作用到完善检测到的对象。实验的结果证明了对象检测系统在辅助视觉受损的个体方面的有效性，并根据检测准确性，处理速度和用户反馈进行评估。讨论解释结果，解决我们方法的优势和局限性，并提出未来的研究方向。总而言之，本文强调了将OPENCV整合到为视障和概述途径开发可访问解决方案的重要性，以进一步发展辅助技术和计算机视觉。
基于AI的医学聊天机器人疾病模型
摘要 - 在医疗保健领域，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的整合显着提高了医疗援助的可及性和效率。本研究介绍了一种新型医学聊天机器人的发展，旨在简化疾病鉴定和分类的过程。聊天机器人利用JSON格式提供的疾病信息，采用先进的NLP技术来有效地理解用户查询。通过实施长的短期记忆（LSTM）分类器，该系统将输入数据分为相关疾病类别，具有很高的准确性和可靠性。该方法包括几个关键阶段。最初，将包含疾病细节的JSON输入进行解析和预处理以提取相关特征并确保数据质量。随后，使用NLP算法来解释用户输入，从而促进用户和聊天机器人之间的无缝交互。LSTM分类器在全面的疾病模式数据集中培训，有效地对输入信息进行了分类，从而可以快速准确地诊断。此外，研究通过合并用于直观相互作用的平板电脑接口来解决用户界面方面。此接口是一个用户友好的平台，用于输入查询并从聊天机器人那里接收信息丰富的响应。系统的设计优先考虑可访问性和用户体验，以确保具有不同技术水平的个人可以从其功能中受益。通过全面的测试程序（包括绩效评估和用户反馈分析）评估了开发的医疗聊天机器人的功效。结果证明了系统准确识别和分类疾病的能力，从而增强了医学诊断和决策过程。
研究文章 比较和评估四个人工智能聊天机器人的经济学能力
人工智能 (AI) 聊天机器人已成为现代学术事业的强大工具，为学习领域带来了机遇和挑战。它们可以提供大多数学科的内容信息和分析，但在结论和解释的响应准确性以及字数方面存在显著差异。本研究探讨了四个不同的 AI 聊天机器人（GPT-3.5、GPT-4、Bard 和 LLaMA 2）在大学级经济学背景下的结论准确性和解释质量。该研究利用布鲁姆的认知学习复杂性分类法作为指导框架，对四个 AI 聊天机器人进行了标准测试，以了解大学水平的经济学理解以及更高级的经济学问题。所有 AI 聊天机器人在探索经济学理解的提示上表现同样出色的零假设被拒绝。结果表明，四个 AI 聊天机器人之间存在显著差异，并且随着经济学相关提示的复杂性增加，这些差异会加剧。这些发现与学生和教育工作者都息息相关；学生可以选择最合适的聊天机器人来更好地理解经济学概念和思维过程，而教育工作者可以设计他们的教学和评估，同时认识到学生可以通过 AI 聊天机器人平台获得的支持和资源。
推荐引用 推荐引用 He, Jonathan 和 Xin, ChunSheng (2021) “开发人工智能聊天机器人以支持中学和高中网络安全营的管理”，网络安全教育、研究与实践杂志：第 2021 卷：第 1 期，第 6 篇文章。DOI：https://doi.org/10.62915/2472-2707.1077 可从以下网址获取：https://digitalcommons.kennesaw.edu/jcerp/vol2021/iss1/6
摘要 摘要 在整个互联网中，各种组织已经部署了许多聊天机器人来回答客户提出的问题。近年来，我们一直在为青少年举办网络安全夏令营。由于 COVID-19，我们的线下夏令营已改为虚拟夏令营。因此，我们决定开发一个聊天机器人，以减少电子邮件和电话的数量，以及根据我们从以前的夏令营收到的问题一遍又一遍地回答相同或类似问题的人工负担。本文介绍了我们使用 Google Dialogflow 平台为中学和高中网络安全夏令营实施 AI 聊天机器人的实践经验。我们选择了一些常见问题来构建我们的聊天机器人。我们认为，与其直接在网站上发布许多常见问题（许多人可能对此不感兴趣），不如使用聊天机器人，以互动的方式回答任何用户的疑问或询问。我们对聊天机器人的初步评估表明，聊天机器人受到了使用者的好评。29 名学生在使用聊天机器人后填写了一份简短的问卷。79.5% 的学生同意聊天机器人易于使用；89.6% 的学生同意聊天机器人的界面用户友好；89.7% 的学生认为聊天机器人效果很好，聊天机器人非常有帮助，帮助他们回答了一些营地或网络相关的问题；75.9% 的学生喜欢使用聊天机器人；总体而言，82.8% 的学生对聊天机器人感到满意。我们相信聊天机器人比问答代理更有用，它可以进一步发展成为教师和学生的高级虚拟助手。至于未来的工作，我们有兴趣将聊天机器人扩展到网络安全领域的一般问题，以便聊天机器人可以为更多与网络安全知识相关的问题提供标准化答案。
使用Raspberry Pi 的基于物联网的车辆安全和安全系统 ... 的面积有效的通用加密处理器 农业的新兴趋势-IJNRD 人工智能在SEO中的作用 使用机器学习的自动驾驶汽车模拟 标题： - “吡啶：综合，瑞士和应用。” 使用机器学习模型预测孕产妇的健康风险并比较 利用药房实践中的人工智能和... 人类活动识别系统 对微球的评论：类型，配方方法，... 医疗保健中的AI驱动数据安全 聊天机器人对已知的个人prakriti（... 使用Python 的对象检测OPENCV Jetir Research Journal
该提案提出了一个高级的综合车辆安全和安全系统，该系统准确地解决了这两个方面。现有系统通常专注于安全或保障措施，而不是合并的解决方案。拟议的系统包含了基于面部识别的安全授权和一个超声波传感器，以监视车辆移动以提高安全性。通过整合这些关键组件，该系统旨在提供全面的解决方案，通过面部认证来增强车辆安全性，同时通过障碍物检测和速度控制机制降低事故的风险。这种用于车辆安全和保障的综合方法区分了拟议的系统，提供了一个整体解决方案，以应对该领域的关键挑战。