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六角硼硝化硼的量子发射器的电子束重组学生的看法和使用聊天机器人在uts
学生迅速采用了生成的AI工具，例如学生的ChatGpt有可能破坏高等教育部门，学者们对潜在的对学术诚信的潜在威胁提出了担忧。本文通过研究学生的看法和使用生成性AI来协助他们进行评估，对对AI工具的反应进行紧迫的讨论。基于337名澳大利亚大学学生的调查，这项研究发现，超过三分之一的学生使用聊天机器人进行评估协助，不一定认为这是对学术诚信的违反。该研究进一步研究了不同的心理社会因素，例如学习动机，困扰或韧性与学生使用AI聊天机器人有关，以确定环境条件或推动其使用的风险因素。的调查结果表明，高等教育部门不仅面临挑战，不仅要定义有关道德和学术上诚实的方法，以使用和将生成的AI工具纳入大学教育和评估，还可以重新考虑评估文章的设计。
医学教育中的人工智能聊天机器人
近年来，教育中技术的整合改变了学生学习和与教育内容互动的方式。该领域的一个特定创新是人工智能聊天机器人的实施，这源于深度学习，自然语言处理，变形金刚和大语言模型（LLMS）的进步。这些聊天机器人旨在模仿用户输入潜在复杂请求的交互式对话，并且聊天机器人提供了类似人类的响应。1自成立以来，这些聊天机器人已用于各种应用程序，包括回答问题，生成解释和摘要，在语言之间翻译以及执行其他自然语言任务。这些应用已导致LLMS整合到咨询，IT和教育等行业中。2
人工智能聊天机器人：威胁还是机遇？ - 利兹贝克特资料库
2022 年 11 月，OpenAI 推出了 ChatGPT，这是一款人工智能聊天机器人，截至 2023 年 2 月，用户数量已超过 1 亿。基于大型语言模型和机器学习的人工智能聊天机器人有可能彻底改变我们与计算机和数字系统的交互方式。这些发展的支持者声称，这些应用可以而且将为每个人带来巨大的好处。许多其他人，包括那些处于技术前沿的人，则持更加怀疑的态度，一些人现在声称，目前形式的人工智能是有毒和危险的，可能对人类构成威胁。尽管后一种担忧似乎牵强附会和不合时宜，但这些最新发展的后果是严重的，需要广泛的分析、关注和采取行动，才能避免虚假信息呈指数级增长，从而导致人们对这些技术产生严重且不可挽回的不信任。
开发一种生成AI驱动的聊天机器人用于分析Maude数据库
摘要。本文提供了一个聊天机器人，简化了与Maude数据库中与医疗设备相关的不良事件的开放记录。聊天机器人由生成AI技术提供动力，启用计数和搜索查询。聊天机器人使用OpenFDA API和GPT-4模型来解释用户的自然语言查询，生成适当的API调用并汇总不良事件报告。聊天机器人还提供了一个可下载的链接指向原始报告。该模型在生成准确的API调用方面的性能通过训练并改进了几乎没有查询 - url对的示例。此外，通过人类专家评级评估了基于内容的摘要的质量。这项倡议是使患者安全数据可访问，可复制且易于管理的重要一步。
自动化客户支持：关于机器学习驱动聊天机器人和虚拟助手的功效的研究
摘要 - 本研究研究了机器学习驱动的聊天机器人和虚拟助手在自动化客户支持方面的功效。随着对企业提供快速，高效且可扩展的客户服务的需求日益增长，因此必须采用机器学习（ML）等高级技术。本研究探讨了如何利用这些技术来增强客户支持操作，并将其绩效与传统支持方法进行比较。这项研究的主要目标是评估ML驱动的聊天机器人和虚拟助手在客户支持角色中的表现，将这些高级技术与传统客户支持方法的疗效进行比较，并在与ML驱动的系统互动时评估客户满意度和响应效率，并确定使用机器学习中使用机器学习的收益和限制。本研究采用了混合方法研究设计，结合了定性和定量方法来收集全面数据。该方法包括通过调查和与客户的访谈收集数据，并支持员工，以收集有关用户体验和满意度水平的定性数据。还分析了来自客户支持交互的历史数据。实施了各种ML模型，包括自然语言处理（NLP）和深度学习算法，以实现为聊天机器人和虚拟助手。这些模型在广泛的客户查询和响应数据集中进行了培训。统计和分析技术，包括回归分析和假设检验，用于解释收集的数据。使用响应时间，准确性和用户满意度得分等指标评估了由ML驱动的聊天机器人和虚拟助手的性能。该研究的主要发现表明，ML驱动的聊天机器人和虚拟助手
聊天机器人开发：框架，平台和评估指标
摘要：由于大量的聊天机器人开发平台和框架，开发人员很难为其项目选择最佳解决方案。本文根据许多科学文章的标准探讨了设计聊天机器人的框架和平台的选择。介绍涵盖了纸张的轴和部分，包括框架，平台，指标和纸张详细信息。第二部分回顾了有关该主题的先前研究，检查所使用的框架和平台，指标和其他细节。专门用于聊天机器人开发的软件相关服务的扩展是由于这些服务的必要性迅速有效地生产的。第三部分研究了最新的框架和平台，文章的各种来源以及发表在著名国际数据库中的科学研究。大公司相互竞争，并提供全面的聊天机器人开发平台包括Google，Microsoft，Amazon和IBM。我们还谈论聊天机器人平台和评估框架的度量，同时展示成功的工业实践。第四部分提出了基于众多科学研究，硕士和博士学位的发现以及著名作者的重要科学书籍的发现，提出了选择框架或平台的方法。第五部分讨论了根据这些指标测量聊天机器人效率以及最佳框架和平台的标准。聊天机器人回答用户的问题和查询，并为他们提供建议和解决方案。学者，开发人员和企业得到了建议，这些建议指向了这一迅速发展的部分的潜在研究和开发领域。最终部分介绍了本文中提到的结论，列表详细信息和部分，以及参考文献列表，包括著名科学文章中的一百个参考文献。这篇科学论文为个人，团体以及大型和小型公司提供了精神和知识启蒙，通过选择最合适的框架和平台来帮助他们在聊天机器人设计上做出决定。关键字：对话代理，自然语言处理（NLP），聊天机器人介绍最近，全世界在各种工作领域都见证了聊天机器人的广泛传播，因为它们易于24/7，但没有疲倦或无聊。这是通过理解自然语言（NLU）并使用自然语言处理（NLP）来完成的。也有许多不同的平台和框架可用于劳动力市场的各个专业领域（ABD-Alrazaq，2020）公司建立和设计聊天机器人套装公司，该公司注意到聊天机器人的有效性，其易用性，以及客户和客户的满意度
与机器学习集成的高级医疗保健聊天机器人
与您的革命性健康伴侣会面，聊天机器人具有智能对话和用户友好的界面。此聊天机器人提供了个性化的健康见解，超越了普通的问答。简化您通过健康信息的旅程，聊天机器人确保在每个步骤中宽松和可靠性。通过此聊天机器人体验一个新时代，您的健康旅程变得个性化，知情和毫不费力地访问。除了回答问题之外，此聊天机器人是您可靠的友好健康建议来源，使其成为您的健康资源。依靠聊天机器人，可以轻松且可靠性地简化您通过医疗保健信息领域的旅程。在现代医疗保健不断变化的地形中，我们的开创性项目介绍了健康伴侣聊天机器人 - 智能对话和用户友好的界面的融合。这种创新的系统超越了传统的问答平台的界限，为个性化的健康见解提供了多方面的方法。我们的聊天机器人不仅仅是静态信息的存储库；相反，它在动态学习上蓬勃发展。可以想象这是一个不懈的医学学徒，这是一个奇怪的学习者，剖析了复杂的医学场景，将它们编织成其知识结构。面对用户查询时，它不仅可以检索预先存在的答案；它综合了上下文，用户概况和症状，以提供量身定制的反应。在其对话能力下面是人造神经网络（ANN）的魔力。这些数字神经网络模仿人的大脑，从数据中学习。ANN授权我们的聊天机器人做出明智的决定，增强其提供准确的健康建议的能力。我们的健康伴侣聊天机器人不仅代表了技术进步。这是同理心和精确的融合。当用户开始进行健康旅行时，他们可以依靠此资源来简化复杂性，增强知情决策能力并促进更健康，更幸福的生活。在本文中，我们深入研究了应用程序的设计和实施，并评估其性能和可用性。
在精神病等候补名单上实施移动AI聊天机器人干预抑郁症的挑战：随机控制学习终止报告
这项研究使用ICD-9代码从模仿数据库中确定了18岁以上的1,177例患者。预处理包括处理丢失的数据，删除重复项，处理偏度和过度采样以减轻数据失衡。通过检查方差通胀因子（VIF）值，套索回归和单变量分析，在LightGBM模型中选择了18个特征。与其他基线模型相比，LASSO逻辑回归模型的最终输出的最高测试AUC -ROC为0.8766（95％CI 0.8065-0.9429），准确性为0.7291，包括随机森林，LightGBM，支持载体机（SVM）和决策树。所有模型均表现出良好的校准，其Brier得分相对较低，突出了它们在预测院内死亡率方面的可靠性。
聊天机器人与人：响应式会话特征对用户对聊天顾问的响应的影响
随着教育组织越来越多地考虑支持或用聊天机器人代替人类聊天顾问，至关重要的是要检查用户对聊天机器人的看法与人类不同。聊天机器人的对话特征可能会信号响应能力，从而改善用户响应。为了探讨这一点，我们使用建议设置的研究进行了三个在线实验（N总计= 1,005）。我们计算了汇总数据分析，因为个人研究结果并未为我们的假设提供明确的支持。结果表明，用户更喜欢人类代理人使用的能力和意图，但不觉得享受。响应能力提高了可爱，温暖和满意度。对相互作用的看法介导了响应效应。我们的发现表明，教育组织可以通过良好的聊天机器人来支持其研究，而无需引起负面用户的响应。
聊天机器人已知任何个人prakriti（表型）
摘要：“ Ayurbot”应用程序是一种开创性的工具，旨在根据用户输入来确定个人的阿育吠陀Prakriti（表型），为健康，生活方式和饮食调整提供个性化建议。植根于阿育吠陀的古老智慧，该智慧将Vata，pitta和kapha视为影响一个人的prakriti的主要dosha类型，这是传统知识与现代技术之间的桥梁。Ayurbot的用户界面旨在直观且用户友好，通过全面的问卷调查指导用户，该问卷考虑了其物理属性，行为倾向和其他印度草药指标的各个方面。该问卷对于构成应用程序核心的“ Prakriti确定”模块至关重要。“ Prakriti确定”模块利用复杂的阿育吠陀算法来分析用户响应并准确识别主要的dosha和总体prakriti类型。此分析构成了Ayurbot提供的个性化建议的基础。Ayurbot的关键特征之一是它能够根据用户的Prakriti为健康，生活方式和饮食调整提供量身定制的建议。这些建议来自阿育吠陀知识的丰富存储库，旨在促进整体福祉。Ayurbot的模块化代码库确保可扩展性和可维护性，从而允许无缝更新和增强。这确保了Ayurbot仍然是一种尖端工具，随着技术和印度草药研究的进步，它继续发展。总而言之，“ Ayurbot”的应用代表了古老的智慧和现代技术的融合，使个人通过根据Ayurveda的原则提供个性化的见解和建议来授权个人负责其健康和福祉。