XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用户意见
微电子故障分析技术。程序指南
信息来自广泛的文献搜索、现场故障分析实验室调查、由政府和行业公认专家组成的文件审查委员会以及可靠性专家的技术投入，几乎不可能将所有技术变化和独特应用纳入其中。诚然，由于资源限制，一些技术部分并不被认为是包罗万象的，整个文档中呈现的细节水平可以提高。RADC 征求用户意见、更正和技术投入（美国政府禁止对贡献者进行货币补偿），以便将来对文档进行修订和更新。
人工智能在公共关系中的应用
技术的进步和新的挑战使得人工智能在公共关系中的应用成为必要。我们观察到过去十年来这一领域发生了显著的变化。随着大数据、机器学习、个性化聊天机器人和空间智能等术语和概念被纳入企业沟通，我们观察到它们融入公共关系的速度有多快。本文探讨了人工智能在公共关系中的应用范围。人工智能工具广泛应用于数据分析、投影、内容创作、危机管理、多媒体产品开发以及与目标受众的沟通。此外，本文探讨了利用社交媒体平台进行公共关系的新趋势，探讨了人工智能在广告和营销活动中研究用户意见的潜力。它介绍了来自国际研究中心的报告，并根据各种指标进行了进一步的分类。本文还探讨了人工智能的不足之处和需要改进的地方，并对人工智能的优势进行了广泛的分析。总的来说，我们得出的结论是，虽然人工智能能够模拟人类意识，但没有充分的理由相信人工智能可以完全取代人类意识。
基于人工智能的语音识别文本的交互式可视化
语音识别是计算语言学的一个重要领域[CRS05、CFL13]。多年来，研究人员已经开发出各种技术和工具来识别口语中的单词和短语[JM14、BMG∗16、HM15a]。最近，人工智能技术，特别是深度学习网络，已经具有革命性，因为它们超越了以前的方法，并且在语音转文本的结果中带来了高质量和低错误率[HDY∗12、MLJ∗14]。许多大公司已经使用深度学习模型提供基于云的语音转文本服务，例如微软[Mic]、谷歌[Goo19]等。来自多个领域的用户都渴望将这些人工智能工具用于实际应用，如进行实地调查和收集用户意见 [BZK12、HM15b、Muh15]。然而，转录结果仍然存在一系列实际问题，包括：（1）完整的语音被识别为一组片段，这些片段通常不能代表说话者的自然句子或段落；（2）音频识别错误不可避免，且质量差异很大；（3）语音识别算法给出的单词和片段的置信度得分有时不能反映出真实的误识别概率。这些问题已经阻碍了语音转文本工具的更广泛使用 [KRS17]。领域科学家在收集来自多个说话者的长音频时面临着有效完成以下任务的挑战：
人工智能应用最终用户的前瞻性评估模型：系统评价
摘要背景：最终用户意见对于健康应用的成功至关重要，尤其是在医学中人工智能（AI）的新兴领域。了解最终用户的观点对于AI的接受和有效性至关重要。目标：该系统评价旨在全面分析AI应用程序最终用户的观点和接受模型的现有文献。通过综合和批判性评估研究，本综述旨在识别关键主题，方法论和知识差距。方法：在2023年在PubMed中进行了系统的审查，以确定用英语编写的相关同行评审文章。纳入标准的重点是原始研究，这些研究从用户的角度验证了评估AI模型。提取的信息包括出版详细信息，研究国家，参与者特征，数据收集和分析方法以及所提出模型的属性。结果：在这项研究中包括2019年至2022年间发表的3714张记录中的19篇论文。参与者属于六类，即医师，医学生，护士，患者和公众。确定的论文中最重要的评估因素是“道德问题，信任和焦虑”，“可用性”，“自我效能感和知识”，“社会”，“福利”，“ AI产品和服务支持的质量”，“ AI接受，对AI的抵抗，AI，态度，态度和满意度”。此外，还探索了一些调查的调节变量，包括探索感知的易用性，可感知的有用性和感知的风险。结论：这些发现有助于了解最终用户的视角研究中的当前趋势和实践。未来的研究应继续探索最终用户的观点，以增强医疗保健中有效的AI系统的开发和实施。关键字：人工智能，评估框架，评估模型，评估理论，健康信息学1。背景