van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统,在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而,在室温下,Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中,我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子(IX)的定位。通过执行反射对比光谱,我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时,我们观察到IX寿命会更长,并且发光增强,表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外,通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合,我们发现,使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值,与利用DelaCalized IXS的设备相比,较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学,而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
在现代技术时代,聊天机器人是新一代对话服务的重要方面。聊天机器人系统是一种使用自然语言与用户交互的软件程序。聊天机器人是一个虚拟个体,可以使用交互式文本能力与任何人进行有效讨论。最近,聊天机器人作为人机对话媒介的发展取得了长足的进步。机器学习和人工智能聊天机器人系统的目的是模拟人类对话;可能是通过文本或语音。聊天机器人程序通过自然语言处理理解一种或多种人类语言。聊天机器人结构集成了语言模型和计算算法来模拟非正式聊天通信,涵盖了大量的自然语言处理技术。本文探讨了聊天机器人可能有用的其他应用,例如机器对话系统、虚拟代理、对话系统、信息检索、商业、电信、银行、医疗、客户呼叫中心和电子商务。还概述了基于云的聊天机器人技术以及聊天机器人的编程和当前和未来聊天机器人时代的编程挑战。
摘要 近年来,人工智能技术的发展对教育产生了巨大的影响。特别是人工智能聊天机器人,如ChatGPT、Gemini、Bing chat、GitHub Copilot……为学习者和教师提供了有趣的机会和挑战。因此,决定可以和应该利用哪些机会,以及如何克服或减少这些工具可能给教学带来的挑战,是一个值得关注的问题。本文采用文献综述和半结构化访谈的方法,调查了中部和西部高地地区一些教授编程相关科目的IT教师和讲师对人工智能聊天机器人为编程教学带来的潜在机遇和挑战的看法,以及他们对在人工智能聊天机器人变得突出和普遍时,教学中需要做出哪些调整以应对机遇和挑战的看法。在当今快速变化的数字化转型格局中,从人工智能聊天机器人工具中获取优势至关重要且紧迫。 1. 课程
解决方案必须包含一个跨多个通信渠道的自动化全天候人工智能聊天机器人,其中不到 10% 的互动会产生搜索结果、“我不知道”的回答或其他类似的间接回应。解决方案必须是定制的,以了解每个部门或校园特有的主题,而不是通过模板内容采取一刀切的方法。解决方案的人工智能聊天机器人必须默认驻留在机构的网站上,而不是外部平台或应用程序上。用户必须能够通过机构网站以外的渠道访问解决方案的人工智能聊天机器人,例如社交媒体平台、短信、移动应用程序等。解决方案必须与“家用”设备(如 Amazon Alexa)集成,以允许用户与机器人互动。解决方案必须为管理员提供工具,以便根据需要编辑或添加响应,而无需供应商的协助。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
我相信,在个人学习方面,人工智能作为传统教育方法的补充具有巨大潜力。然而,除了潜力之外,人工智能的快速发展还引发了许多道德问题,这些问题往往解决得太晚,而且程度有限。
摘要 — 对话式人工智能可以简单地定义为通过自然对话进行的人机交互。这可以通过网站或任何社交消息应用程序上的聊天机器人、语音助手或任何其他支持交互式消息传递的界面来实现。该系统将允许人们提出疑问、获得意见或建议、执行所需的交易、寻求支持或通过对话以其他方式实现目标。聊天机器人基本上是使用自然语言的在线人机对话系统。目前,自然语言处理和机器学习机制的进步改进了聊天机器人技术。现在,越来越多的商业和社交媒体平台在其服务中使用这项技术。组织要求在聊天机器人的采用方面基于人工智能进行改进,因此它成为热门研究之一。在这项工作中,提出了一种基于任务的检索式聊天机器人,该机器人在公交车票预订领域使用深度神经网络构建。具有不同角色的多个用户提出的问题序列被作为系统的输入。因此,基于检索的系统会产生有意义的响应。生成的响应是手动评估的。结果表明,在大多数情况下,生成的答案都是有意义的。索引词——聊天机器人、基于检索的模型、神经网络、深度学习
摘要:学生活动监测系统(SAMS)旨在跟踪和管理教育机构学生的学术和课外活动。该系统旨在全面概述各种活动的学生绩效,参与和进步。它捕获了有关班级出勤,作业提交,考试结果以及参与体育,文化活动和其他上课活动的数据。通过自动化跟踪过程,该系统允许实时监控,确保学生和老师都可以访问有关学生的整体表现和参与度的最新信息。该系统可帮助教师和管理人员就学生发展做出明智的决定,同时还可以使学生自我监测他们的进步。此外,Sams还可以为父母生成报告,从而对孩子的学术和课外增长提供见解。通过集中所有学生活动数据,系统可以增强沟通,促进问责制并支持个性化的学习和发展。关键字:学生表现,活动跟踪,实时报告,出勤管理。课外监测等。
摘要:RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一,它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是,其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成(VLSI)设计来解决这些挑战,重点是加速模块化凸起过程,这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法,以消除时间密集型的分裂操作,从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道,并行处理和随身携带加盖之类的技术,以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的,该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的,在速度,区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时,可以实现高速操作,使其适用于实时的加密应用程序,例如安全通信,数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进,将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字:RSA算法,Verilog,FPGA