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World File Search System对话
气候弹性对话
AAE = Actuarial Association of Europe AFPCNT = Association Française pour la Prevention des Catastrophes Naturelles et Technologiques AFM = Autoriteit Financiële Markten AI = Artificial Intelligence AZN = Insurance Supervision Agency of Slovenia CAGR = Compound Annual Growth Rate CCA = Climate Change Adaptation CCR = Caisse Central de Reassurance CCRIF = Caribbean Catastrophe Risk Insurance Facility CEMS = Copernicus Emergency Management Service CRC = Climate Resilience Certificate CRESTA = Catastrophe Risk Evaluation and Standardising Target Accumulations DRR = Disaster Risk Reduction DSB = Norwegian Directorate for Civil Protection EC = European Commission ECB = European Central Bank EDO = European Drought Observatory EEA = European Environment Agency EFAS = European Flood Awareness System EFFIS = European Forest Fire Information System EIOPA = European Insurance and Occupational Pensions Authority EM-DAT = Emergency Events Database ERCC = Emergency Response Coordination Centre ESS = European Statistical System EU = European Union GEM = Global Earthquake Model GHG = Greenhouse Gasses GIS = Geographic Information System GRA = Global Risk Alliance GRI = Global Resilience Index GRMA = Global Risk Modelling Alliance IAIS = International Association of Insurance Supervisors IPCC = International Panel on Climate Change JRC = Joint Research Centre KB = Norwegian Knowledge Bank KTM = Key措施的类型ML =机器学习NATCAT =自然灾难NGFS =用于绿色金融系统NLP =自然语言处理螺母的网络=统计的领土单位命名
对话genai的演变
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解锁人类对话
背景：对话代理（CAS）提供了一种可持续的方法来提供个性化的干预措施并改善健康成果。目标：回顾如何在个性化医疗干预措施中采用类似人类的沟通和自动化技术。它旨在为旨在开发用于医疗干预措施的CAS的设计师和开发人员，计算科学家，行为科学家和生物医学工程师。方法论：根据Prisma扩展进行范围审查进行了范围审查。在2023年5月在科学，PubMed，Scopus和IEEE数据库中进行了搜索。搜索结果，删除重复项，并筛选其余结果。包括在医疗保健领域内包含个性化和自动化CA的研究。从满足资格标准的文章中提取了有关研究表征以及类似人类的沟通和自动化技术的信息。结果：选择了二十三个研究。这些文章描述了为PA的开发，用于自我管理的疾病（例如糖尿病，心理健康问题，癌症，哮喘，COVID-19和其他慢性病），或增强健康习惯。类似人类的沟通特征所研究的方面包括系统灵活性，个性化和情感特征。七项研究使用了基于规则的模型，十一项将基于检索的技术用于内容传递，五个使用的AI模型和六个集成的情感计算。结论：值得注意的是，对使用CAS进行个性化医疗干预措施的兴趣日益增加。对话结构和个性化功能的适应性仍然有限。解锁类似人类的骗局可能包括使用情感计算和生成AI的使用来帮助改善用户参与度。未来的研究应集中于整体方法的整合，以描述最终用户以及生成模型的安全使用。
全球纺织品对话
演讲嘉宾 1. Cotton Connect 首席执行官 Alison Ward 女士 2. PDS Limited 执行副董事长 Pallak Seth 先生 3. Gokaldas Exports 首席执行官 Sivaramakrishnan Ganapathi 先生 4. Ralph Lauren 南亚地区采购主管 Aditi Bharadwaj 女士 5. 印度对外贸易学院贸易与供应链专家 Ram Singh 教授 6. Trident Group 名誉董事长 Rajinder Gupta 先生 7. Vardhman Textiles Ltd 执行副总裁 Mukesh Bansal 先生 8. Welspun Living Limited 全球业务首席执行官 Keyur Parekh 先生 9. Arvind Fashions 副董事长 Kulin Lalbhai 先生 10. Aditya Birla Group VFY Business 首席执行官 Satyaki Ghosh 先生 11. Pratibha 董事总经理 Shreyaskar Chaudhary 先生Syntex Limited 12. 日内瓦 Better Cotton 高级总监 Eva Benavidez Clayton 女士 13. Dunns 高级采购员 Coreen Marie 女士 14. Coppel Corporation 战略采购经理 Jorge Gomez Garcia 先生 15. Pivot Apparel 首席执行官兼联合创始人 Ashesh Amin 先生 16. Reliance Industries 聚酯部门主管/总裁 Hemant D Sharma 先生 17. AEPC 出口部主席 Premal Udani 先生 18. Busana 集团主席 Maniwanen Marimutu 先生
对话式人工智能
I. 引言 在与计算机交谈时，我们试图模仿人类的互动。试图理解计算机是如何编写脚本来说话的——这只会导致挫败感。相反，如果计算机能像我们一样交流，那会很容易。使之成为可能的技术是对话式人工智能。由于计算机语言和人类之间的差距被弥合，两者之间可以轻松自然地交流。对话式人工智能是一套识别人类语言的技术。不同的语言也被解读、理解并确定正确的反应。它还模仿人类的对话。各种企业很快就意识到对聊天机器人和其他自动化软件的需求。从自动化简单的通信和客户服务，到降低各种成本和提供对话交易的平台，客户可以通过聊天机器人提供的多种方法得到满足。聊天机器人允许全天候客户服务，不断与多个用户互动并为他们的查询提供答案。人们不喜欢等待他们的回复。他们希望公司立即做出快速回应，而这只能通过对话式人工智能来实现。如果客户没有立即得到回复，可能会导致他们放弃在线购买。对更快客户服务的需求已经增加。各大品牌已经开始实施对话式人工智能来满足这一需求。聊天机器人分为两类。基于规则的聊天机器人和基于智能机器学习的聊天机器人。在基于规则的方法中，程序员将为系统编写规则。在机器学习方法中，需要大量的流媒体信息来训练算法本身。因此，程序员需要正确定义机器学习的参数。许多语音助手允许用户用语音交流，这些助手是由谷歌、苹果和亚马逊等知名公司开发的，但也存在一些安全风险。因此，有必要确保采取适当的安全措施。需要一个替代系统才能真正有效并使业务流程自动化。整个业务流程可以通过称为人工智能聊天机器人应用系统的高级对话系统实现自动化。因此，聊天机器人应用程序必须包含自然语言处理 (NLP)、深度神经网络 (DRN)，以便轻松理解客户的查询。在服务行业中，聊天机器人可用于满足客户查询，回答不需要人类专业知识的基本问题，还可以让客户轻松购买。人工智能聊天机器人可以比人类更准确地分析数据。它准确地预测查询的答案，从而满足客户的需求，并提供易用性和适当的隐私。
WIPO知识产权对话
2020 年 2 月 14 日通过 wipo.int 在线提交世界知识产权组织 34, chemin des Colombettes CH-1211 Geneva 20, Switzerland 关于：WIPO 关于知识产权（IP）和人工智能（AI）的对话 Benjamin LW Sobel 的评论致相关人员： Benjamin LW Sobel 谨响应世界知识产权组织 2019 年 12 月 13 日的评论征求意见，提交以下评论。1 索贝尔先生是哈佛大学伯克曼克莱因互联网与社会研究中心的附属机构，也是哈佛法学院的法学博士生。他的评论仅反映其个人观点。这些评论的附录中附有索贝尔先生的文章《人工智能的合理使用危机》，发表于 2017 年的《哥伦比亚法律与艺术杂志》。
命令即人工智能对话
摘要 — 尽管图形界面或 ChatGPT 等工具可以提供帮助，但开发人员和数据科学家经常难以编写命令行输入。解决方案是什么？“ai-cli”是一个受 GitHub Copilot 启发的开源系统，可将自然语言提示转换为各种 Linux 命令行工具的可执行命令。通过利用 OpenAI 的 API（允许通过 JSON HTTP 请求进行交互），“ai-cli”将用户查询转换为可操作的命令行指令。但是，在多个命令行工具中集成 AI 辅助功能（尤其是在开源环境中）可能很复杂。从历史上看，操作系统可以进行调解，但单个工具的功能以及缺乏统一的方法使得集中集成具有挑战性。“ai-cli”工具通过动态加载和链接每个程序的 Readline 库 API 来弥补这一差距，使命令行界面更加智能、更加用户友好，为进一步增强和跨平台适用性开辟了途径。