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在民事司法系统中更多地使用调解
作为在民事司法系统内解决这一问题的第一步，我提议确保所有涉及小额索赔纠纷的当事人在案件早期阶段都会自动被转介到女王陛下法院和审裁处服务处 (HMCTS) 进行一小时免费电话调解。尽管法院仍将对所有人开放，但我们的政策意味着，成千上万以前不会尝试使用调解解决纠纷的人将得到支持。如果这种尝试导致和解，这也意味着司法资源将被释放用于真正需要的更复杂的案件，帮助此类案件更快地进入法庭审理阶段。
本研究旨在研究人工智能对约旦商业银行网络治理有效应用的影响。目标分为确定专家系统对约旦商业银行网络治理的影响、确定神经网络对约旦商业银行网络治理的影响、确定遗传算法对约旦商业银行网络治理的影响以及确定智能代理对约旦商业银行网络治理的影响，目前的研究对象包括在安曼证券交易所上市的（13）家约旦商业银行，研究样本包括会计部门的所有员工、内部审计员和程序员。研究人员以电子方式向研究样本成员分发了（208）份问卷，每家银行分发（16）份问卷，并以同样的方式回收问卷。然后，研究人员收回了 208 份问卷，其中（7）份问卷由于在回答所有段落时遵循了模式方法而无法进行分析，因此研究人员有（201）份问卷可用于统计分析，这表明人工智能技术和应用（专家系统、神经网络、遗传算法和智能代理）与约旦商业银行网络治理的有效应用之间存在相互依赖关系，因为这些技术和应用有助于提高网络治理的有效性。因此，约旦的商业银行有必要更多地依赖先进的系统，以便银行能够使用现代计算机设备和软件，从而增加这些银行对网络治理有效应用的依赖，以根据其战略跟进业务和任务的进展。
本研究旨在研究人工智能对约旦商业银行网络治理有效应用的影响。目标分为确定专家系统对约旦商业银行网络治理的影响、确定神经网络对约旦商业银行网络治理的影响、确定遗传算法对约旦商业银行网络治理的影响以及确定智能代理对约旦商业银行网络治理的影响，目前的研究对象包括在安曼证券交易所上市的（13）家约旦商业银行，研究样本包括会计部门的所有员工、内部审计员和程序员。研究人员以电子方式向研究样本成员分发了（208）份问卷，每家银行分发（16）份问卷，并以同样的方式回收问卷。然后，研究人员收回了 208 份问卷，其中（7）份问卷由于在回答所有段落时遵循了模式方法而无法进行分析，因此研究人员有（201）份问卷可用于统计分析，这表明人工智能技术和应用（专家系统、神经网络、遗传算法和智能代理）与约旦商业银行网络治理的有效应用之间存在相互依赖关系，因为这些技术和应用有助于提高网络治理的有效性。因此，约旦的商业银行有必要更多地依赖先进的系统，以便银行能够使用现代计算机设备和软件，从而增加这些银行对网络治理有效应用的依赖，以根据其战略跟进业务和任务的进展。
方框 C：财政部现在更多地使用 GNI* 来评估
ESRG 评估基于 FitzGerald (2016)、Honohan (2016)、爱尔兰中央银行 (2016)、Revenue (2016) 和 OECD 国民账户主管 Van de Van (2016) 提供的重要证据。报告于 2016 年定稿。Lane (2017) 和 FitzGerald (2020) 随后的分析证实，GNI* 是衡量爱尔兰经济的适当指标。Lane 研究了爱尔兰等全球活跃企业发挥重要作用的国家是否需要建立适当的会计框架。其追求两个原则：(1) 一个稳定的整体经济绩效衡量标准，不受替代会计方法的影响；(2) 一个合理的衡量标准，不受支付外国投资回报的替代机制的影响。与 ESRG 一样，他的结论是 GNI* 是衡量国内资源的适当标准。 FitzGerald (2020) 也同样认为，GDP——衡量国民产出和收入的传统指标——不再是衡量
对话角色对语音人工智能和人类对话者语音对齐的影响 标题：角色和对话者影响对齐 Georgia Zellou、Michelle Cohn 和 Tyler Kline 语音实验室，加州大学戴维斯分校语言学系 469 Kerr Hall，One Shields Ave.，戴维斯，CA 95616，美国 通讯作者电子邮件：gzellou@ucdavis.edu 摘要 两项研究调查了对话角色对人类和语音人工智能对话者语音模仿的影响。在单词列表任务中，给予者指示接收者将单词放在两个列表中的哪一个上；这个对话任务类似于用户与语音人工智能系统进行的简单口头交互。在地图任务中，参与者与对话者一起完成填空工作表，这是一项更复杂的交互任务。参与者与两个对话者一起完成了两次任务，一次作为信息提供者，一次作为信息接收者。语音对齐通过相似性评级进行评估，使用混合效应逻辑回归进行分析。在单词列表任务中，参与者在更大程度上仅向人类对话者靠拢。在地图任务中，仅作为给予者的参与者更多地向人类对话者靠拢。结果表明，语音对齐由对话者的类型介导，并且对话角色的影响因任务和对话者而异。关键词：语音对齐、语音-AI、人机交互、对话
对话角色对语音 AI 和人类对话者语音对齐的影响 标题：角色和对话者影响对齐 Georgia Zellou、Michelle Cohn 和 Tyler Kline 语音实验室，加利福尼亚大学戴维斯分校语言学系 469 Kerr Hall，One Shields Ave.，戴维斯，CA 95616，美国 通讯作者电子邮件：gzellou@ucdavis.edu 摘要 两项研究调查了对话角色对人类和语音 AI 对话者语音模仿的影响。在单词列表任务中，给予者指示接收者将单词放在两个列表中的哪一个上；这个对话任务类似于用户与语音 AI 系统进行的简单口头交互。在地图任务中，参与者与对话者一起完成填空工作表，这是一项更复杂的交互任务。参与者与两个对话者完成了两次任务，一次作为信息提供者，一次作为信息接收者。通过相似性评级评估语音对齐，并使用混合效应逻辑回归进行分析。在单词列表任务中，参与者在更大程度上仅与人类对话者保持一致。在地图任务中，仅作为给予者的参与者更多地与人类对话者保持一致。结果表明，语音对齐由对话者的类型介导，并且对话角色的影响因任务和对话者而异。关键词：语音对齐、语音-AI、人机交互、对话角色