XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对话
技术领导力与战略计划对话30
LM数字参与中心是一个集中的任务演示环境，可以使用交互式视觉探索技术讲述高度视觉，迷人的故事，并为我们的客户提供定制的体验。每个墙壁，每个表面甚至天花板都会在眼睛移动的各个地方都充满视觉效果。没有“静态”内容，因此每个故事都可以根据受众进行个性化和定制。
电子商务客户服务的对话AI
摘要：随着电子商务的快速增长，提供无缝和高效的客户支持对企业至关重要。由先进的自然语言处理（NLP）和机器学习提供支持的对话式AI正在通过实现实时，上下文感知的互动来彻底改变客户服务。传统的基于规则的聊天机器人通常会在动态查询中挣扎，并且无法提供个性化的响应。该项目旨在开发一个智能的电子商务聊天机器人，该聊天机器人利用机器学习模型和基于变形金刚的架构，以在了解用户意图和情感的同时产生类似人类的响应。聊天机器人将帮助客户跟踪，产品建议，常见问题解答，退款和其他支持任务。通过整合情感分析，系统可以根据用户情绪来调整其响应，从而增强参与度和满意度。这种AI驱动的方法可确保提高效率，降低运营成本和无缝购物体验，从而使其成为现代电子商务平台的宝贵资产。
加入对话！ #miohspsummit
紧急医疗服务响应的解剖学响应珍珠艾米丽·贝克（Pearl Emily Baker），密歇根州卫生与公共服务部Alissa Morrison，密歇根州卫生与公共服务部要点：1。）参与者将了解施法后护理和所涉及系统的各种要素。2.）协议以及紧急医疗服务（EMS）如何利用它们来做出有关场景管理和患者护理的决定。3.）参与者将了解EMS对交通事故以及涉及患者，特殊情况和创伤分类的响应和管理。
关于手术模拟会议的对话
ACS以重要但直截了当的方式涉及创伤护理的多个手术学科。我们的验证，审查和咨询计划始于1987年，与今天大约有590家参与医院的医院参与，使用标准手册，资源，最佳护理受伤的患者（2022），详细介绍了创伤护理的计划要求。通过设计，这些是高度多学科的，因为对创伤患者的有效护理需要在医师专业和非医师护理方面进行参与。例如，在许多适当创伤护理的标准中，需要在I级成人和小儿创伤中心获得颅面护理的要求，并获得I和II级的其他级别的眼科，塑料，耳鼻喉科和其他外科手术专家
投资者对话能源社论 - 欧盟
征集预算为 34 亿欧元的提案，以加速欧洲创新脱碳技术的部署，包括制造可再生能源、能源储存、热泵和氢气生产以及电动汽车电池的零部件。还启动了欧洲氢能银行的第二次拍卖，以加速欧洲经济区 (EEA) 的可再生氢能生产，预算为 12 亿欧元，来自欧盟基金，加上来自三个成员国的 7 亿多欧元。征集提案和拍卖均由创新基金资助，使用来自欧盟排放交易体系 (ETS) 的收入。
开发“ LVL UP 1.0”：一种基于智能手机的，基于智能的对话代理，以预防非传染性疾病和常见精神障碍的整体生活方式干预
1未来的健康技术，新加坡 - ETH中心，研究卓越和技术事业校园（创建），新加坡，新加坡，2看到Swee Hock公共卫生学院，新加坡国立大学，新加坡，新加坡，新加坡，新加坡大学，3 Neuroscience and Imparty Health，3 Neuroscience and Impartion Health瑞士圣加伦大学，圣加伦大学，管理，技术和经济学系5个数字健康干预中心，苏黎世，苏黎世，苏黎世，瑞士，瑞士6号运动与营养科学系，米尔肯学院公共卫生学院，乔治华盛顿大学，华盛顿特区，乔治华盛顿大学，乔治华盛顿特区，美国哥伦比亚特区7号新加坡，伦敦帝国帝国医学院，新加坡8初级保健和公共卫生系，新加坡，伦敦帝国健康学院，新加坡，新加坡10和精神病学系的精神健康研究所9研究院德国，13瑞士苏黎世大学卫生保健实施科学研究所，瑞士圣加伦大学医学院14
心理健康中的人工智能对话剂
结果：样本包括29名成年人（19-66岁），主要不到35岁，非西班牙裔，白人和女性。参与者报告了与AI对话剂的一系列积极和负面的经历。对AI对话代理人的最积极态度，欣赏他们的效用和增加获得护理的潜力，但有些人也表达了谨慎的乐观情绪。大约一半认可了负面意见，理由是AI缺乏同理心，解决复杂的心理健康状况方面的技术局限性以及数据隐私问题。大多数参与者希望人类参与AI驱动的疗法，并表示对AI对话剂被视为替代治疗的风险。一个子组首选的AI对话代理用于管理任务，而不是护理条款。
ICMA对FCA关于英国金融服务中人工智能（AI）的当前和未来用途的咨询以及金融服务 建议的影响自然的影响指标... 绿色债券原则 EU零售投资策略（MIFID投资者保护和PRIIP）：ICMA反馈 建议的 - impact-metrics-for-Energy-emetrics-For-Emergy-... 外部审阅者概述 2025英国 - 中国经济和金融对话 金融科技调节开发项目IMF：量子计算... ICMA对欧盟委员会的人工智能咨询的反应 指导手册
资本市场行业中的许多公司都有良好的机器学习模型，这些模型随着时间的流逝而发展，并且已用于一系列不同的用例。这些包括算法交易，预测债券价格，利率的未来变动以及衡量和评估市场情绪。这些用例虽然不是新事物，但可能会随着公司寻求潜在利用AI技术的进步以优化其流程并通过其工作流创造进一步价值的情况而扩展。我们已经在资本市场工作组的AI中看到了此示例，例如使用AI和ICMA的债券数据分类法（BDT）从债券文件中提取相关信息的原型，防止解决方案失败并增强流动性管理。这样的AI用例示例可以理解为“变革性”，因为它们将现有的AI技术应用于以前未修改的工作流程，从而在很大程度上优化和/或更改了操作过程。
关于手术模拟会议的对话
p-c-01促进技术和协作精度的视线：改善手术学员腹腔镜手术的视觉清晰度sanskruthi priya guduri;安东尼·黄； Annie Tigranyan； Debora Nya；阿萨亚·欧文·洛克（Asaiah Irvin Rock）； Prakhar Gupta； Urvshi Thapar;和伊利诺伊州乌尔巴纳市的FACS Carle Illinois医学院的FACS Blair M. Rowitz；伊利诺伊州乌尔巴纳 - 坎佩恩大学，伊利诺伊州香槟；伊利诺伊州乌尔巴纳卡尔基金会医院（Carle Foundation Hospital）背景：腹腔镜手术提出了平衡可见度与效率的独特挑战。在清晰的视野中，仅花费56％的运营时间。障碍物的平均情况估计为每种腹腔镜病例的平均3-10倍，需要20到60秒才能清洁。对于学员而言，这可能会破坏实践流程并延长整体培训时间。对于解决这些腹腔镜挑战的新设备是必要的，并为手术学员和外科医生提供了改进，健壮的体验。技术概述：我们的设备由镜头盖组成，该镜头盖安装在腹腔镜相机的前部。CAP包括一个压电传感器，传感器控制系统和压电驱动器。压电传感器会发出高频超声波，以自主清洁腹部腹腔内的相机镜头，有效地清除碎屑，从而确保整个腹腔镜程序中的高分辨率成像。在手术模拟和教育中的潜在应用：在手术教育的背景下，该设备保持不间断的视觉清晰度的能力可以导致训练效率和人体工程学的实质性提高。在训练模块中引入该设备可以在不中断的情况下进行持续练习，从而使学员能够专注于提炼其技术。此外，腹腔镜仪器的频繁去除与极端位置的重复有关。因此，通过减少与重复调整相关的身体应变，该设备在学员之间有助于更好的人体工程学实践。潜在的合作机会：该设备的开发和实施开辟了许多合作途径。教育机构和外科培训中心可以将设备集成到其课程中，从而创建一个更简化和有效的培训过程。工程师和设备制造商可以与外科医生合作根据现实世界的手术体验来完善设备。
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士； ER tnm以外的预后标记 p-d-08-black-box-paptation-for-medical-image- ... 关于手术模拟会议的对话 比赛日 CTR指导辐射疗法治疗 引用：Mathews r;沉I;毛lur虫A.心房附属组织作为儿科心脏手术中的自体血管导管。 ACS案件评论 #talkitup 双侧导管导向急性的溶栓 议程2025 ACS癌症会议
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。 方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标，以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。 构建了一个评分系统，用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标，以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。构建了一个评分系统，用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后，同一位作者将模拟更多的专家和新手表演，并允许该工具根据评分系统预测性能水平：初步结果：使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85％和90％。下一步：我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架，能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求，在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。