XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System天机
AI聊天机器人由人工智能提供的患者护理
摘要：人工智能（AI）改变了患者与医疗保健系统互动并经验护理的方式。该项目是实施AI聊天机器人，以帮助从头到尾进行更直接和个性化的患者护理。它使用自然语言处理（NLP）来理解和回答患者对症状，医学使用，预约时间表以及与健康相关的问题的各种主题的问题，由聊天机器人提出的聊天机器人将使用机器学习算法来连续学习用户互动，这意味着从根本上可以改善其准确性和相关性。该系统易于使用，确保具有不同技术技能的患者可以使用它。聊天机器人也是一种分类工具，它可以标记需要紧急医疗护理的患者，并尽快将他们与医生联系起来。健康替代了解决方案，并弥合了患者与医疗保健提供者之间的差距，减少医务人员和应用程序参与度的工作量提供了良好的患者。通过彻底的测试和验证，聊天机器人提出了提高医疗保健效率，自我管理和最终结果的潜力。这些结果强调了AI聊天机器人的最新进展如何改变患者与现代医疗保健的互动方式，并支持新的综合护理策略。关键字：AI聊天机器人，患者护理，NLP，机器学习算法，症状分析，药物查询，预约时间表，分类工具，医疗保健效率，自我管理，自我管理，综合护理策略，用户互动学习以及减少医务人员的工作量。1。引言人工智能（AI）已成为医疗保健部门的变革力量，提供创新的解决方案，以增强患者护理，简化行政流程和支持临床决策。AI在医疗保健中最有希望的应用之一是智能聊天机器人的发展，这使患者与医疗保健提供者之间无缝沟通。随着远程医疗和数字健康平台的兴起，AI驱动的聊天机器人可以彻底改变患者体验，在症状分析，药物询问和预约时间表等领域提供即时，个性化的帮助。向AI驱动的患者护理的这种转变对于解决对医疗服务的日益增长的需求以及减轻过度劳累的医疗专业人员的负担至关重要。将自然语言处理（NLP）集成到聊天机器人系统中已大大改善
聊天机器人研究综合文献计量文献综述：趋势，框架和新兴应用
摘要 - 本研究旨在通过研究各个领域的关键趋势，框架和有影响力的应用来对聊天机器人研究进行全面的文献计量文献综述。它试图绘制聊天机器人技术的演变，确定有影响力的作品，并分析研究重点如何随着时间的流逝而变化，尤其是向AI-wired驱动的聊天机器人框架转移。从Scopus数据库中编辑了扩展的数据集，并使用N-Gram参考分析，网络映射和时间趋势可视化进行了文献计量分析。使用Biblioshiny的R Studio进行了分析，允许识别主题群集，以及在Chatbot研究中从基于规则的基于规则的检索到高级检索和生成语言模型范式的发展。聊天机器人研究从2020年到2024年都显着增长，出版物的数量不断增加，全球合作的增加，由美国，中国和新兴地区（例如东南亚）贡献。主题分析强调了从基础AI和NLP技术转变为精神健康聊天机器人和电子商务系统等专业应用程序，强调了实用和以用户为中心的解决方案。聊天机器人体系结构（包括生成AI）的进步已证明了该领域的跨学科性质和轨迹，对复杂的，上下文感知的对话系统。该分析主要使用了Scopus的数据，这可能会限制包括研究的广度。鼓励未来的研究集成来自其他来源的数据，例如科学（WOS）和PubMed，以对该领域有更全面的了解。
聊天机器人繁殖新植物品种
越来越多的大学实验室，初创企业和技术巨头（例如Meta，Google和Microsoft）正在为生物技术和基因工程创造生成人工智能（AI）工具。他们采用了聊天机器人或诸如dall-e的图像发生器等聊天机器人中使用的扩散和大型语言模型的AI体系结构，并用蛋白质和基因组序列训练它们的“语言”。这导致工具正在从根本上改变遗传工程用来干预生物的遗传物质的方式。配备了改进的描述性功能，新的AI模型使模拟基因工程对计算机的影响成为可能。由于它们的生成能力，AI模型甚至可以设计功能性DNA和RNA序列以及蛋白质，并且该进化尚未产生，并且在技术术语中尚未产生“新到自然”。
当聊天机器人培育出新品种时
大学实验室、初创企业和 Meta、谷歌和微软等科技巨头正在越来越多地为生物技术和基因工程开发生成人工智能 (AI) 工具。为此，他们采用了聊天机器人（如 ChatGPT）或图像生成器（如 DALL-E）中使用的扩散和大型语言模型的 AI 架构，并使用生物学“语言”——蛋白质和基因组序列对它们进行训练。这创造了显著改变利用基因工程操纵生物体基因组成的方式的工具。新的人工智能模型具有更强大的描述能力，可以模拟计算机上基因工程的效果。凭借其生成能力，人工智能模型甚至可以设计功能性 DNA 和 RNA 序列以及进化尚未产生的蛋白质，用技术术语来说，这些蛋白质是“自然界中新出现的”。
政府面向公共的人工智能（AI）聊天机器人（大语言模型）
此用例构成了很高的风险，尤其是与公众在聊天机器人中输入的信息以及聊天机器人提供的信息有关。Luis应该进行风险评估，并广泛咨询（包括与他的法律团队），以确定聊天机器人是否是该任务的最佳解决方案。如果路易斯继续开发和部署聊天机器人，他将需要非常注意法律和道德考虑，包括访问可能跨越管辖区（即国家/国际）的信息隐私要求。
利用AI驱动的聊天机器人为高中生的心理健康支持
摘要 - 本文探讨了AI-power聊天机器人应对高中学生面临的心理健康挑战的潜力。随着青少年焦虑，抑郁和压力的增加，传统的心理健康支持系统通常由于污名化，有限的可及性和资源限制而缺乏。这项研究强调了自然语言处理的进步（NLP）如何使聊天机器人能够提供可扩展的24/7，非判断性支持，适用于个人需求。本文研究了将这些工具集成到学校课程中的策略，包括针对文化和年龄特定环境的定制，与教育者和心理健康专业人员的合作以及解决数据隐私等道德问题。通过对案例研究的分析，发现表明聊天机器人可改善可及性，减少污名并促进早期干预措施，最终增强心理健康成果。结论强调需要采用多学科方法来确保这些工具的成功。它要求教育者，开发人员和心理健康从业人员之间的合作，以最大程度地影响他们在教育环境中的影响。本文强调了AI驱动的聊天机器人在为高中生创造一个无污名的环境方面的变革潜力。索引术语 - AI驱动的聊天机器人，青少年心理健康，自然语言处理，减少污名，早期干预，学校计划，数据隐私，心理健康可及性。
建议引用：Nichifor, Eliza；Trivan, Adrian；Nechifor, Elena Mihaela (2021)：电子商务中的人工智能：基本聊天机器人和消费者旅程，Amfiteatru Economic Journal，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 23 卷，Iss。56，第 87-101 页，https://doi.org/10.24818/EA/2021/56/87
摘要 本研究旨在从通信过程中实施的内容方面实证研究通过聊天机器人使用人工智能对在线零售的影响。本研究通过分析感知效用并展示技术接受模型的关键概念，为专业文献做出了贡献。为此，研究了罗马尼亚的十家在线商店，根据用户数量进行选择，研究通过非反应性方法进行 - 内容分析。数据收集方法是“神秘客户”的方法，以免改变研究实体的行为。通过内容网格获得的数据的解释允许横向和纵向方法，从而导致一系列结果证实了市场领导者的低水平绩效，以及这种技术在该领域应用的巨大潜力。关于使用聊天机器人的影响，已经表明，向用户显示的内容质量差会影响消费者的旅程，在这种情况下无法达到满意的程度。关键词：聊天机器人、商业人工智能、客户服务、电子商务、购买行为、客户参与度 JEL 分类：O30、M31、M10
建议引用：Adam, Martin；Wessel, Michael；Benlian, Alexander (2020)：基于人工智能的聊天机器人在客户服务中的应用及其对用户合规性的影响，《电子市场》，ISSN 1422-8890，Springer，柏林，海德堡，第 31 卷，Iss。2，第 427-445 页，https://doi.org/10.1007/s12525-020-00414-7
摘要 通过实时聊天界面与客户沟通已成为许多电子商务环境中提供实时客户服务的一种越来越流行的方式。如今，人类聊天服务代理经常被对话软件代理或聊天机器人所取代，这些系统旨在通过通常基于人工智能 (AI) 的自然语言与人类用户进行交流。尽管节省成本和时间的机会引发了基于人工智能的聊天机器人的广泛实施，但它们仍然经常无法满足客户的期望，这可能导致用户不太愿意遵守聊天机器人提出的要求。借鉴社会反应和承诺一致性理论，我们通过随机在线实验实证检验了语言拟人化设计提示和登门槛技术如何影响用户请求的遵从性。我们的结果表明，拟人化以及保持一致性的需求都显著增加了用户遵守聊天机器人的服务反馈请求的可能性。此外，结果表明，社交存在感会介导拟人化设计线索对用户遵从性的影响。
在Visual编程中使用AI聊天机器人
摘要 - 编程自我效能感（PSE）对于增强学习者的技能，认知能力和职业兴趣至关重要。尽管具有重要意义，但现有的研究经常忽略在高年级学习者中提高PSE的策略。这项研究评估了创新的电子学习工具AI聊天机器人对学生PSE的影响。在中国北部大陆的一所小学进行，该实验将AI聊天机器人融为一体，作为视觉编程课程的干预。它涉及98名五年级学生分为实验组和对照组，这两者都由同一老师指导。访谈。的发现表明，与传统的教师主导的指导相比，AI聊天机器人显着增强了学生在编程技能方面的PSE，而在编程知识方面的PSE提高了PSE仍然不重要。该研究还调查了AI聊天机器人为学生提供易于访问的，个性化的学习支持的机制，以便自我指导学习，并在寻求帮助时减少情绪障碍。关键字 - 编程自我效能感，AI辅助学习，人工智能，视觉编程
利用 LLM 聊天机器人对加密协议进行形式化描述
提示︓ 以下是用自然语言编写的Yahalom协议、Needham-Schroeder对称密钥认证协议的描述，以及Tamarin Prover的Needham-Schroeder对称密钥认证协议脚本。请为Tamarin Prover编写一个Yahalom协议的脚本……