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World File Search System移情
自动化车辆中的移情互动
驾驶中的自动化将使驾驶员的角色从演员变成被动主管。尽管车辆将负责驾驶演习，但驾驶员将需要依靠自动化并了解其决定以建立他们与车辆之间的信任关系。最近在对话剂和侵害机器中取得了进展。此外，在人类和马尼斯之间的信任建立中似乎很有希望。我们认为，在汽车环境中研究情绪对话剂的使用至关重要，以在驾驶员与车辆之间建立牢固的关系。在这个研讨会中，我们旨在收集研究人员和行业从业人员，从HCI，ML/AI，NLU和心理学的不同费尔德（Felds）进行集思广益，以围绕偏爱机器，同理心和对话代理进行集思广益，并特别关注人类车辆互动。诸如“汽车中多模式和同情代理的特殊性是什么？”，“代理如何使驾驶员意识到
移情的社会传播依赖于观察性强化学习
人类从观察他人那里学习。在这里，我们表明这种观察性学习过程会影响一个人对另一个人的痛苦的同情程度。在我们的研究中，女性参与者观察到他人的同理心或非同理心反应，后来自行提供了同理心评级。观察他人的移情反应导致增加，而观察非移情反应导致参与者的本土同理心减少。这些变化可以通过观察性强化学习来解释，并通过前岛中移情的神经处理及其与颞叶交界处的功能连通性反映出。我们的发现表明，同理心可以是社会传播的，观察性学习可以解释不同社会环境中移情反应的可塑性。
移情AI需要什么？这取决于AI开发人员和用户
介绍一位作者，“为了实现人为的智力，AI必须使用同理心来做出决定”（Wu 2019）。的确，对移情AI系统的兴趣正在增长，如最近出版物标题所表明的，例如“人为同理心：升级AI需要与消费者交谈”（Bhansali 2022）和“为什么我们在AI中需要同情心”（华盛顿2022年我们需要同情心）。有些人甚至建议em-partic ai可能比人类的同理心有好处，例如资源限制的较少，潜在的偏见不足（Inzlicht等人）（Inzlicht等人。2023）。这种兴趣反过来提出了一个基本问题：AI系统需要被视为同理心的功能？我们的目标是为如何思考这个问题提供一些指导。许多不同种类的AI系统被称为“ em-Pathic”。1奥迪的“同理心流动合作伙伴”，AI：我，他的乘客和信号的自动驾驶体验和信号向路上的其他人表示“打算”。Humeai为研究人员和开发人员提供了“同理心AI工具包”，包括用于测量声音或视频情绪的工具。Siena宣传它提供了“每次互动中的同理心”。研究人员也有
地下水：流离失所和迁移情况中气候变化适应的弹性资源
地下水是一种独特的资源，约占地球2所有液体淡水的99％，并有可能为社会提供社会，经济和环境利益和机会。它在全球所有饮用水中占50％，约40％的水用于灌溉农业，而工业3所需的水的30％。由于含水层的较大储水和自然处理过程，地下水可以缓冲降雨模式的季节性变化，而气候变化模型预测。因此，当作为综合水资源管理（IWRM）4计划的一部分进行有效管理时，它可以支持气候变化的适应，以优化其潜力并确保其可持续性。地下水可以为可持续发展目标（SDG）做出贡献：它可以为所有人提供清洁的水和卫生设施（SDG 6）；与地表水相比，它提供了可靠的替代资源，从而有助于气候变化适应（SDG13）。它还通过维持河流的基础并防止土地沉降和海水侵入来维持陆地生态系统（SDG 15）（SDG 15）。
超越从业者的移情培训
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使用多模式语言模型检测移情
同理心在许多社会交往中至关重要，包括人类机器人，患者医生，教师学生和客户呼叫中心的范围。尽管其重要性，但由于主观性质，视频中的同理心仍然是一项具有挑战性的任务，而且通常仍然没有探索。现有的研究取决于文本，音频或仅视频设置中的脚本或半脚本相互作用，这些相互作用未能捕获现实生活相互作用的复杂性和细微差别。该博士搜索旨在通过开发一种多模式模型（MMLM）来填补这些空白，该模型（MMLM）检测有视听数据中的同理心。为了利用现有数据集，该研究涉及收集现实生活中的行动视频和音频。这项研究将利用诸如神经档位搜索之类的优化技术，以提供优化的小型MMLM。该项目的成功实施对增强社交互动的质量具有重要意义，因为它可以实时衡量同理心，因此为培训提供了潜在的途径，以更好地互动。
检查genfi队列中跨额颞痴呆的家族形式的移情缺陷
菲比·H·福斯特（Phoebe H. AJ，AK，AL，Johannes Levin Am，The，The，The，Adrian Danek AM，Markus Otto AP，Sorbi Sorbi AQ，Jonathan D. Rohrer A， *，遗传FTD倡议（Genfi）