XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System态度
改变了态度，信念和规范
性别不合时宜的态度，价值观，信念和规范是有力的VAW驱动力。这些包括个人的信念和规范，围绕成为男人或女人意味着什么，在家庭，社区和更广泛的公共生活中的不平等性别角色，并态度宽容暴力并决定这是家庭问题（见图1）。它还可以包括与其他形式的歧视相关的态度，信念和规范，包括种族主义，同性恋恐惧症和阶级主义。促进性别围绕性别的积极态度，信念和规范的努力是实现长期和持续减少VAW，实现性别平等并创造幸福，更健康，更安全的社区的重要组成部分。
父母对强制疫苗接种的态度
全文文章不包括（n = 46）。Reason for exclusions: - Investigating factors associated with uptake, or intended uptake, of vaccination, n=15 - Investigating attitudes towards vaccination rather than the vaccine mandate, n=12 - Not a parent population, n=9 - Not published in English, n=6 - Not investigating attitudes towards vaccine mandates, n=2 - No novel data presented, n=1 - Conference abstract, n=1
放弃一个人的自然态度和智能手机 - ...
抽象的Peirce和Husserl都意识到，尽管对大多数活动的成功至关重要，但我们的习惯和习惯概念仍然遮住了体验式画布的大部分。因此，除非准备工作使我们处于正确的思维方式，否则我们冒着意识到世界的风险，而不是这样 - 而是正如我们所期望的那样。虽然Peirce和Husserl主要关注为科学，符号学和数学等探索提供更好的观察基础，但我借鉴了他们的Phanerospic/现象学工具来打击技术的上瘾和令人难以置信的技术效果。我介绍了几个例子，以说明当我们（试图）摆脱前提和放松效率的追求时，我们如何实现当代的可能性，有助于吹嘘和追求意义。我的总体信息是，在一个越来越依赖智能手机（和即将VR）的设备形成式和单方面的世界观的时代，重新建立了与我们日常环境的无关紧要的接触，可以具有切实的生存益处，从而在Bud Tyrann趋势和浪费。
对工程态度感知的建模分析...
摘要：在施工机械制造领域，机器人臂（RA）的开发非常迅速且广泛使用。许多智能工程RA可以改善工业生产过程，并在物联网传感器的作用下提高生产效率。本文基于无线通信网络和事物技术的组合构建了工程操纵器控制系统，该系统用于控制机械手的操作，调整机械手的握紧姿势，并在工业生产过程中推动操纵器的旋转和操作。但是，传统的态度感应方法效率低下。因此，本文基于欧几里得距离矩阵（EDM）算法构建了工程操纵器的态度传感方法的模型。机器人臂态度感知（AP）的准确性更高。
消费者对基于AI的财务建议的态度
随着金融技术（金融科技）迅速改变金融服务格局，人工智能（AI）在提供财务建议方面的整合成为了重点。这项研究深入研究了基于AI的财务建议采用的复杂动态，重点是技术集成，决策支持系统以及感知到的实用程序的中介作用。这项研究的主要目的是揭示技术整合，决策支持系统（DSS），感知效用及其对消费者对基于AI基于AI的财务建议和技术采用的态度的集体影响之间的复杂关系。采用横截面设计，我们针对中国人群，并利用在线调查表进行数据收集。使用经验法则确定259名参与者的样本量，并进行随机抽样确保代表性。数据分析将使用AMOS软件进行，从而深入研究变量之间的关系。研究结果表明，集成技术如何增强客户对其的看法和接受，尤其是在数据安全性和兼容性方面。该研究还表明，客户态度和AI驱动的经济援助的吸收如何受到DSS方面的重大影响，例如决策透明度和预测分析精度。这项研究是独一无二的，因为其跨文化方法和视为中介成分的价值。这项研究侧重于中国人口，但研究人员承认文化差异在塑造用户看法和行为方面的重要性。这些发现可能会为中国背景提供有价值的见解，但在将结果推广到其他文化背景时提出了谨慎的态度。
对语音人工智能的语言态度的个体差异
人类越来越多地与语音激活的人工智能 (voice-AI) 系统互动，这些系统有名字（例如 Alexa）、明显的性别，甚至有情绪表达；它们在许多方面都是一种日益增长的“社交”存在。但是，人们在多大程度上表现出从人与人之间的互动中发展而来的社会语言学态度，来对待这些无形的文本转语音 (TTS) 声音？它们会如何根据个人用户的认知特征而变化？当前的研究解决了这些问题，测试了以英语为母语的人对自然产生的女性人声和美国英语默认的 Amazon Alexa 语音的 6 个特征（聪明、可爱、有吸引力、专业、像人、年龄）的判断。在接触到这些声音后，参与者完成了对每个说话者的评分，以及自闭症商数 (AQ) 调查，以评估认知处理风格的个体差异。结果显示，基于 AQ 分数，个人对人类和人工智能说话者的可爱度和像人性的评分存在差异。结果表明，人类会将对人类声音的社会评价转移到语音人工智能上，但这样做的方式是由他们自己的认知特征决定的。索引词：语言态度、语音激活人工智能 (语音人工智能) 系统、社会语言能力
哪些因素影响人们对人工智能采用的态度
机器学习和相关技术的快速发展提高了人们对自动驾驶汽车、自主手术和人工智能 (AI) 其他用途的乐观态度。但这些技术的采用不仅仅是算法设计和训练方面的突破。世界各地的监管机构将不得不对围绕人工智能的法律和政策做出一系列选择。为了进一步了解他们将如何做出这些选择，我们利用了一个独特的调查对象——690 名美国地方官员——美国地方官员的代表性样本。鉴于美国的分散结构，这些官员将做出许多关于人工智能采用的决定，从政府使用到监管。结果显示，对自动驾驶汽车的支持程度高于自主手术。此外，那些在 COVID-19 大流行之前使用过拼车应用程序的人对自动驾驶汽车的支持程度明显更高。我们还发现，自我报告的对人工智能的熟悉程度与对人工智能在各种领域的应用的认可度增加相关，包括面部识别、自然灾害影响规划，甚至军事监视。与此相关的是，那些对采用人工智能表示更大反对的人似乎也更关心隐私和信息之间的权衡以及算法中的偏见。最后，受访者使用的解释逻辑因性别和之前使用人工智能的经验而异，我们通过定量文本分析证明了这一点。
全新 Bing - 我们对负责任的 AI 的态度
新版 Bing 以网页搜索结果为基础。这意味着，我们会将用户查询的响应集中在网页上的高排名内容上，并提供网站链接，以便用户了解更多信息。Bing 通过高度重视相关性、质量和可信度以及新鲜度等特征来对网页搜索内容进行排名。我们在 Bing 的网站站长指南中更详细地描述了这些特征（请参阅“Bing 如何对您的内容进行排名”中的“质量和可信度”）。我们认为有根据的响应是来自新版 Bing 的响应，其中的声明由输入源中包含的信息支持，例如来自查询的网页搜索结果、Bing 的事实核查信息知识库，以及对于聊天体验而言，来自特定聊天的近期对话历史记录。无根据的响应是那些声明没有基于这些输入源的响应。
全新 Bing：我们对负责任的 AI 的态度
在这种情况下，大型语言模型 (LLM) 是通过大量文本数据训练以预测序列中的单词的 AI 模型。LLM 能够执行各种语言任务，例如文本生成、摘要、翻译、分类等。元提示元提示是一个用于指导系统行为的程序。元提示的各个部分有助于使系统行为与 Microsoft AI 原则和用户期望保持一致。例如，元提示可能包含一行，例如“以用户选择的语言交流”。缓解一种方法或多种方法的组合，旨在减少使用新必应中的 AI 驱动功能可能产生的潜在危害。提示用户从搜索栏或聊天体验中发送给必应的文本。提示用作支持新必应聊天体验的模型的输入。例如，用户可能会输入以下提示：“我正在计划 9 月份的结婚纪念日旅行。从伦敦希思罗机场出发，我们可以在 3 小时内到达哪些地方？ ” 查询 用户从搜索栏发送到 Bing 进行网页搜索的文本。在本文档中，我们将查询（用于网页搜索）与提示（用于聊天体验）区分开来。例如，用户可能会输入以下查询来搜索网页：“伦敦希思罗机场附近的旅游目的地” 红队测试和压力测试
希腊人和人工智能：态度和影响
这项调查于 2024 年 2 月、2023 年 7 月和 2021 年 12 月再次进行，作为通过 YouGov 网络在其他 18 个国家开展的类似调查的一部分。因此，随着时间的推移，会得出一些关键发现。