XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用户输入
使用自然语言的聊天机器人助理系统...
摘要：在数字时代，聊天机器人已成为自动化通信和改善各个部门用户体验的重要工具。本文提出了由自然语言处理（NLP）提供动力的聊天机器人助手系统，以对用户查询提供智能，上下文感知和实时响应。该系统结合了NLP技术，例如文本预处理，意图识别和实体提取，以促进有效的相互作用。我们探索系统的体系结构，工作原理和应用，以及其在不同域中的性能评估。关键字：聊天机器人，自然语言处理，NLP，意图识别，实体提取，对话系统，对话AI，文本预处理，机器学习。I.引言聊天机器人随着能够理解和回应人类语言的自动助手而广泛普及。它们用于各种应用程序，包括客户支持，虚拟助手，医疗保健等。这些系统背后的核心技术是自然语言处理（NLP），它使机器能够以有意义的方式解释，处理和生成人类语言。本文讨论了一个利用NLP技术与用户交互的聊天机器人助手系统。我们专注于关键的NLP任务，例如令牌化，意图识别和实体提取，这些任务构成了有效的对话性AI系统的骨干。II。 这些组件如下所示：系统的主要组成部分是：1。 2。 3。 4。 5。II。这些组件如下所示：系统的主要组成部分是：1。2。3。4。5。系统体系结构NLP提供动力的聊天机器人助理系统的体系结构涉及几个关键组件，它们可以和谐地处理用户查询并生成适当的响应。用户界面：用户与聊天机器人进行交互的平台或接口（例如，网站，移动应用程序，消息平台）。文本预处理：此步骤清洁并准备用户输入以进行进一步分析。它涉及令牌化，删除停止词和茎/诱饵。意图识别：系统从输入文本中确定用户的意图。这是使用机器学习或深度学习算法（例如支持向量机（SVM），随机森林或神经网络）完成的。实体提取：识别关键实体（例如日期，名称，位置等）在用户输入中。对话管理：系统决定如何根据公认的意图和提取的实体做出响应。可以使用基于规则或生成的方法来制定响应。6。响应生成：此组件根据对话上下文和用户查询生成响应。7。输出：生成的响应将发送回用户界面以进行演示。iii。方法论3.1文本预处理文本预处理是NLP任务的关键步骤，因为它将原始输入转换为结构化格式以进行分析。主要的预处理技术是：•令牌化：将输入文本分解为较小的单元（令牌），例如单词或短语。
Alma Mater Studiorum 博洛尼亚大学档案馆......
摘要 — 运动想象 (MI) 脑机接口 (BMI) 使我们只需想象执行运动动作即可控制机器。实际用例需要一种可穿戴解决方案，其中使用嵌入在节能微控制器单元 (MCU) 上的机器学习模型在传感器附近本地对脑信号进行分类，以确保隐私、用户舒适度和长期使用。在这项工作中，我们为嵌入式 BMI 解决方案的准确性与成本权衡提供了实用见解。我们的多光谱黎曼分类器在 4 类 MI 任务上达到 75.1% 的准确率。通过针对每个受试者调整不同类型的分类器，准确率进一步提高，达到 76.4%。我们进一步缩小模型，将其量化为混合精度表示，准确率损失分别仅为 1% 和 1.4%，但仍比最先进的嵌入式卷积神经网络高出 4.1%。我们在低功耗 MCU 上实现了该模型，能量预算仅为 198 µ J，每次分类仅需 16.9 毫秒。连续对样本进行分类，将 3.5 秒样本重叠 50% 以避免遗漏用户输入，这样仅需 85 µ W 即可运行。与嵌入式 MI-BMI 中的相关工作相比，我们的解决方案在近传感器分类的准确度-能量权衡方面树立了新的领先地位。
对话式人工智能、生成式人工智能、通用人工智能、客户支持
将对话式人工智能与生成式人工智能结合使用的过程涉及利用特定的生成模型来模拟可以模仿和复制人类行为的对话。对话式人工智能是指可以模仿人类对话特征的人工智能。聊天机器人就是这种人工智能的很好例子。生成式人工智能是一种可以生成图像、文本或其他类型媒体等内容的人工智能系统。这种类型的人工智能能够学习输入训练数据的结构和模式，以生成具有与训练数据相似特征的新数据。将对话式人工智能和生成式人工智能结合起来，对于跨部门自动化各种任务非常有用。使用这些模型可以帮助生成人类可以阅读和理解的文本。如果设计得当，这些模型还能够复制人类之间自然对话的复杂性和细微差别。当在对话式人工智能环境中使用时，这些模型负责对用户输入做出响应。对话式人工智能和生成式人工智能的结合可以产生一个不会过度依赖预先设定的答案的系统。这样的组合能够根据训练信息生成响应。
多机器人可扩展覆盖路径规划... - NSF PAR
摘要 — 本文介绍了一种新颖的多机器人覆盖路径规划 (CPP) 算法 - 又名 SCoPP - 该算法提供了一种时间高效的解决方案，根据多机器人系统中的每个机器人的初始状态，为其提供工作负载平衡的计划。该算法考虑了指定关注区域中的不连续性（例如，禁飞区），并使用离散的、计算效率高的最近邻路径规划算法为每个机器人提供了优化的有序路径点列表。该算法涉及五个主要阶段，包括将用户输入转换为地理坐标中的一组顶点、离散化、负载平衡分区、在离散空间中拍卖冲突单元以及路径规划程序。为了评估主要算法的有效性，考虑了多无人机 (UAV) 洪灾后评估应用，并在三个不同大小的测试地图上测试了该算法的性能。此外，我们还将我们的方法与 Guasella 等人创建的最新方法进行了比较。进一步分析了 SCoPP 的可扩展性和计算时间。结果表明，SCoPP 在任务完成时间方面更胜一筹；对于一个由 150 个机器人组成的团队覆盖的大地图，其计算时间不到 2 分钟，从而证明了其计算可扩展性。
网络犯罪及其影响的新边界
摘要本研究介绍了针对齿轮自行车量身定制的基于螺线管的齿轮转移机制，以增强身体残障人士的能力。传统的齿轮转移系统需要明显的手部强度和协调，这对于活动能力有限的人来说是无法访问的。为了解决这个问题，提出的系统将由微控制器控制的螺线管执行器结合在一起，该螺线管执行器将用户输入从简单接口（例如按钮或操纵杆）转换为精确的齿轮转换。这种设计消除了手动努力，可以使齿轮平稳而可靠的变化，同时优先考虑用户友好性和紧凑性。在各种自行车条件下进行了广泛制造和测试原型，显示可访问性，可用性和能源效率的显着提高。参与者参加了用户试验的参与者，强调了物理压力的减少和易于操作，从而验证了系统增强循环包含性的潜力。凭借其适应性，能源效率和实践设计，这项创新代表了一种适应性骑行，促进独立性和更广泛参与的解决方案。关键字：螺线管变速杆，自适应骑行，可访问性，残疾人，齿轮自行车。
使用面部表情的音乐推荐系统
音乐推荐系统在数字时代已获得了重要的重要性，为用户提供了基于诸如聆听历史，偏好和上下文数据等各种因素的个性化音乐选择。传统系统通常依靠明确的用户输入或过去的行为来暗示音乐，这可能并不总是与用户当前的情绪状态保持一致。此差距为通过合并实时情感检测而增强推荐系统的机会提供了机会。将音乐建议与用户情绪保持一致是一个复杂的挑战，因为情绪的主观性质以及实时准确检测和解释面部表情的技术复杂性。现有系统缺乏动态适应用户情绪状态的能力，通常会导致体验不足。这项研究的目的是开发一种音乐推荐系统，该系统使用面部表情推荐音乐。通过利用计算机视觉和情感分析技术，该系统旨在提供个性化和情感上的音乐推荐体验。本文使用面部表达式讨论了实时情感检测系统的开发和实施，以推荐音乐。它涵盖了用于情感检测的方法，系统体系结构，音乐推荐的集成以及对系统有效性的评估。
附件A-使用苏格兰政府生成人工智能（AI）中使用生成人工智能（AI）（AI）是广泛的
附件A-使用生成人工智能（AI），例如苏格兰政府生成人工智能（AI）中的Chatgpt，是一个广泛的标签，描述了任何类型的人工智能，可用于创建新文本，图像，视频，音频或代码。大语言模型（LLM）是此类AI的一部分，并产生文本输出。chatgpt和Google的双子座是使用LLM的生成AI的公开可用的版本。他们允许用户输入文本并从系统中寻求视图，或要求系统根据给定主题创建输出。您还可以要求它总结长文章，获取问题的特定长度的答案或为所述功能编写代码。英国政府有关如何使用生成AI英国政府的指导，已发布了使用生成AI的框架，该框架基于10个关键原则：1。您知道什么是生成AI及其局限性。2。您合法，道德和负责任地使用生成性AI。3。您知道如何确保生成AI工具安全。4。您在正确的阶段拥有有意义的人类控制。5。您了解如何管理完整的生成AI生命周期。6。您使用合适的工具来工作。7。您是开放和协作的。8。您从一开始就与商业同事合作。9。您拥有建立和使用生成AI所需的技能和专业知识。10。您将这些原则与组织的政策一起使用，并拥有正确的
使用...
I.引言介绍水果分级系统项目为理解其目的和范围奠定了基础。在这个项目中，我们旨在根据各种参数（例如大小，颜色，重量和质量）开发一种综合系统来对水果进行分级。该系统将旨在满足需要有效，准确的方法来评估出售或分配水果质量的水果生产商，分销商和零售商的需求。为了实现这一目标，我们选择利用前端和后端技术的组合。对于前端，我们将使用HTML，CSS和JavaScript来创建一个用户友好的接口，允许用户无缝与系统进行交互。前端将负责显示信息，收集用户输入并提供对分级过程的反馈。在后端，我们将使用Python烧瓶作为网络框架来处理服务器端逻辑和与前端的通信。烧瓶为构建Web应用程序提供了一个轻巧，灵活的框架，使其成为我们项目的理想选择。此外，我们将利用MySQL作为数据库管理系统来存储和管理与水果，评分标准和用户信息有关的数据。MySQL为数据存储和检索提供了可靠的功能，从而确保了我们系统的可扩展性和可靠性。总体而言，水果分级系统项目旨在通过利用现代网络技术和数据库管理系统来简化分级水果的过程。通过提供用户友好的接口和鲁棒的后端功能，我们寻求
生成式人工智能作者指南
a. 作者应仅使用生成性 AI 技术来提高作品的可读性和语言，而不应用它来取代研究人员的任务，例如产生科学见解、分析和解释数据或得出科学结论。 b. 使用语言生成工具时，作者有责任审查和编辑生成的文本 c. 请注意，AI 工具从许多外部数据源中提取数据。作者有责任确保这些来源的准确性并给予适当的归属（即引用原始来源）。 d. 如果在写作中使用了 AI 工具，则需要披露和/或给予归属 4. 方法论：除了生成语言之外，作为正式研究设计或方法一部分的任何 AI 工具都需要在方法论部分中进行完整记录，并包括过程描述和模型或工具的名称、使用的版本和扩展号以及制造商。 5. 提交通知：在求职信、给编辑的说明或提交表格中注明使用了 AI 工具以及使用程度。 6. 关于无意中泄露受保护的健康信息（PHI）和知识产权（IP）的警告：用户输入生成 AI 工具的任何原始文本和/或其他数据都可能被平台所有者使用。
教授 EFL/ESL 学生有效的英语提示制作人工智能
聊天机器人和虚拟助手：Replika 和 Google Assistant 等工具使用 NLP 与学习者进行基于文本或语音的对话。这些聊天机器人可以模拟现实生活中的对话，帮助学生在受控环境中练习流利度并提高沟通技巧。通过响应用户输入，聊天机器人提供了一种即时且根据学生当前语言水平量身定制的对话练习形式 (Kim, 2019)。语法检查器和写作助手：Grammarly 和 Hemingway App 等平台使用 AI 算法来识别学生写作中的语法错误、文体问题和不恰当的措辞。这些工具提供改进建议，解释更正背后的语法规则，并且通常包括词汇增强功能。这有助于学生提高写作技巧并更好地理解英语语法 (Tetreault 等人，2018)。自适应语言学习应用程序：Duolingo、Babbel 和 Rosetta Stone 等应用程序使用 AI 为学生创建个性化的学习路径。通过跟踪用户进度并调整练习难度，这些应用程序可确保学生始终保持正确的学习水平。使用连胜和排行榜等游戏化元素也可以提高积极性并鼓励定期练习（Vesselinov & Grego，2021 年）。