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与机器学习集成的高级医疗保健聊天机器人
与您的革命性健康伴侣会面，聊天机器人具有智能对话和用户友好的界面。此聊天机器人提供了个性化的健康见解，超越了普通的问答。简化您通过健康信息的旅程，聊天机器人确保在每个步骤中宽松和可靠性。通过此聊天机器人体验一个新时代，您的健康旅程变得个性化，知情和毫不费力地访问。除了回答问题之外，此聊天机器人是您可靠的友好健康建议来源，使其成为您的健康资源。依靠聊天机器人，可以轻松且可靠性地简化您通过医疗保健信息领域的旅程。在现代医疗保健不断变化的地形中，我们的开创性项目介绍了健康伴侣聊天机器人 - 智能对话和用户友好的界面的融合。这种创新的系统超越了传统的问答平台的界限，为个性化的健康见解提供了多方面的方法。我们的聊天机器人不仅仅是静态信息的存储库；相反，它在动态学习上蓬勃发展。可以想象这是一个不懈的医学学徒，这是一个奇怪的学习者，剖析了复杂的医学场景，将它们编织成其知识结构。面对用户查询时，它不仅可以检索预先存在的答案；它综合了上下文，用户概况和症状，以提供量身定制的反应。在其对话能力下面是人造神经网络（ANN）的魔力。这些数字神经网络模仿人的大脑，从数据中学习。ANN授权我们的聊天机器人做出明智的决定，增强其提供准确的健康建议的能力。我们的健康伴侣聊天机器人不仅代表了技术进步。这是同理心和精确的融合。当用户开始进行健康旅行时，他们可以依靠此资源来简化复杂性，增强知情决策能力并促进更健康，更幸福的生活。在本文中，我们深入研究了应用程序的设计和实施，并评估其性能和可用性。
人工智能和GPT聊天的作用...
注释：使用医学教育领域的人工智能（AI）越来越受欢迎。 div>CHAT GPT基于人工智能创建的现代人工智能，并将深入研究用于基于文本的访问。 div>人工智能 - 聊天机器人已经接受了大量互联网数据的培训，这使其能够理解并响应语言中的大规模查询。 div>它可以进行复杂的辩论，理解上下文并回答正确的答案。 div>CHAT GTP（聊天机器人）在包括医学教育在内的各种情况下使用。 div>这是医学生，医务人员和患者的重要来源。 div>
在精神病等候补名单上实施移动AI聊天机器人干预抑郁症的挑战：随机控制学习终止报告
这项研究使用ICD-9代码从模仿数据库中确定了18岁以上的1,177例患者。预处理包括处理丢失的数据，删除重复项，处理偏度和过度采样以减轻数据失衡。通过检查方差通胀因子（VIF）值，套索回归和单变量分析，在LightGBM模型中选择了18个特征。与其他基线模型相比，LASSO逻辑回归模型的最终输出的最高测试AUC -ROC为0.8766（95％CI 0.8065-0.9429），准确性为0.7291，包括随机森林，LightGBM，支持载体机（SVM）和决策树。所有模型均表现出良好的校准，其Brier得分相对较低，突出了它们在预测院内死亡率方面的可靠性。
聊天机器人与人：响应式会话特征对用户对聊天顾问的响应的影响
随着教育组织越来越多地考虑支持或用聊天机器人代替人类聊天顾问，至关重要的是要检查用户对聊天机器人的看法与人类不同。聊天机器人的对话特征可能会信号响应能力，从而改善用户响应。为了探讨这一点，我们使用建议设置的研究进行了三个在线实验（N总计= 1,005）。我们计算了汇总数据分析，因为个人研究结果并未为我们的假设提供明确的支持。结果表明，用户更喜欢人类代理人使用的能力和意图，但不觉得享受。响应能力提高了可爱，温暖和满意度。对相互作用的看法介导了响应效应。我们的发现表明，教育组织可以通过良好的聊天机器人来支持其研究，而无需引起负面用户的响应。
聊天机器人已知任何个人prakriti（表型）
摘要：“ Ayurbot”应用程序是一种开创性的工具，旨在根据用户输入来确定个人的阿育吠陀Prakriti（表型），为健康，生活方式和饮食调整提供个性化建议。植根于阿育吠陀的古老智慧，该智慧将Vata，pitta和kapha视为影响一个人的prakriti的主要dosha类型，这是传统知识与现代技术之间的桥梁。Ayurbot的用户界面旨在直观且用户友好，通过全面的问卷调查指导用户，该问卷考虑了其物理属性，行为倾向和其他印度草药指标的各个方面。该问卷对于构成应用程序核心的“ Prakriti确定”模块至关重要。“ Prakriti确定”模块利用复杂的阿育吠陀算法来分析用户响应并准确识别主要的dosha和总体prakriti类型。此分析构成了Ayurbot提供的个性化建议的基础。Ayurbot的关键特征之一是它能够根据用户的Prakriti为健康，生活方式和饮食调整提供量身定制的建议。这些建议来自阿育吠陀知识的丰富存储库，旨在促进整体福祉。Ayurbot的模块化代码库确保可扩展性和可维护性，从而允许无缝更新和增强。这确保了Ayurbot仍然是一种尖端工具，随着技术和印度草药研究的进步，它继续发展。总而言之，“ Ayurbot”的应用代表了古老的智慧和现代技术的融合，使个人通过根据Ayurveda的原则提供个性化的见解和建议来授权个人负责其健康和福祉。
探索用户呈现的互动在对话式AI聊天机器人euodia louis
Hardy等。 [14]，请注意，在聊天机器人对话体验中共享主动性或对话控制的方式使其与人类互动不同。 与人类的对话不同，双方都领导和介绍主题，当前的聊天机器人互动通常是单方面的，人类发起对话，并且机器人被动地响应。 Chatgpt [28]的早期用户报告了这种单方面交互的一些负面经历，例如难以制定有效的提示启动器，并且需要多次调整其提示以获得所需的响应。 这与Luger和Sellen的[18]发现保持一致，这表明与聊天机器人互动的用户熟悉聊天机器人会响应的提示类型，最终增加了激励他们与聊天机器人互动的可能性。Hardy等。[14]，请注意，在聊天机器人对话体验中共享主动性或对话控制的方式使其与人类互动不同。与人类的对话不同，双方都领导和介绍主题，当前的聊天机器人互动通常是单方面的，人类发起对话，并且机器人被动地响应。Chatgpt [28]的早期用户报告了这种单方面交互的一些负面经历，例如难以制定有效的提示启动器，并且需要多次调整其提示以获得所需的响应。这与Luger和Sellen的[18]发现保持一致，这表明与聊天机器人互动的用户熟悉聊天机器人会响应的提示类型，最终增加了激励他们与聊天机器人互动的可能性。
导航教学景观：探索AI和聊天机器人在护理教育中的含义
此观点论文探讨了人工智能（AI）和基于AI的聊天机器人的教学含义，例如护理教育中的Chatgpt，研究了其潜在用途，收益，挑战和道德考虑因素。AI和聊天机器人为护理教育提供了变革的机会，例如个性化学习，模拟和实践，可访问的学习以及提高效率。他们有可能增加学生的参与和动力，增强学习成果并增加教师的支持。然而，这些技术的整合也提出了道德考虑，例如隐私，保密和偏见。观点论文提供了对护理教育中AI和聊天机器人当前状态的全面概述，从而提供了有关其整合的最佳实践和准则的见解。通过研究AI和Chatgpt对学生学习，参与度以及教师有效性和效率的影响，该评论旨在为对护理教育中AI和聊天机器人的使用的持续讨论做出贡献，并为该领域的未来研究和发展提供建议。
探索基于人工智能的聊天机器人的潜力来生成联合SPARQL查询通过生物信息学知识图
生物数据库中的大量数据泛滥提供了医疗保健和生命科学领域的各种信息。这些数据库为研究人员，科学家和工作专业人员提供了加速发现，开发新的假设并确定新型模式的机会[1]。另一方面，这些数据库需要实现复杂的存储和检索系统来从这些大数据库中检索信息。这成为研究人员和科学家的挑战[2]。作为RDF知识图发布的大多数生物数据库都依赖于SPARQL（SPARQL协议和RDF查询语言）等复杂的查询语言[3]来从数据库中检索信息。没有技术知识或有限的技术知识，研究人员和域用户无法编写准确且可靠的SPARQL查询，这可能会成为利用这些数据库的全部潜力的瓶颈[3] [1]。SPARQL是一种查询语言，可以使用户从数据库中查询信息[4] [3]。许多生物数据库利用RDF（资源描述框架）数据模型，其中RDF表示信息为适用于蛋白质功能（例如蛋白质功能，基因相互作用）的复杂生物学关系的互连三元组（受试者，谓词，对象）[2] [2] [4]。RDF数据可通过SPARQL端点提供，而SPARQL查询语言是专门设计用于查询RDF数据的，可以有效
数字营销的最新趋势——AI聊天机器人。
3 K. Janani 研究学者，STC 学院 - Pollachi。摘要：在过去十年中，数字营销是一种很棒、舒适、更高效、更经济的营销方式。尤其是聊天机器人被认为是 2023 年最热门的数字营销趋势之一。聊天机器人是一种基于人工智能的技术。它是一种通过文本或语音交互刺激对话的软件或计算机程序。聊天机器人具有不同级别的复杂性，要么是无状态的，要么是有状态的。无状态聊天框处理每个对话就像与新用户交互一样。相反，有状态聊天都可以让您忘记过去的互动并在上下文中构建新的响应。现代聊天机器人越来越多地使用对话式 AI 技术（例如自然语言处理 (NLP)）来理解使用的问题并自动对其做出响应。聊天机器人被称为对话代理，是一种模仿回复或口语的软件应用程序，可以刺激与真人的对话或互动。聊天机器人是人工智能技术最明显的应用。数字营销中最近占主导地位的趋势是通过整合人工智能。使用聊天机器人，可以立即向网站访问者发送针对每个访问者量身定制的特定消息。还可以根据他们的身份、他们来自哪里、他们正在参与的内容以及他们处于购买旅程的哪个阶段，为每个网站页面或目标受众构建特定的聊天机器人。聊天机器人处理网站访问者提供的数据以生成正确的响应。在聊天机器人的帮助下，公司可以满足个性化体验的期望。
2961 聊天 GPT（Ai）
请求编号：2961 FOI 请求日期为 2023 年 8 月 24 日，内容如下 - 1. 贵校的学生是否可以使用 ChatGPT 或类似的生成式 AI 服务作为学习工具？ 2. 贵校的学生是否可以使用 ChatGPT 或类似的生成式 AI 服务作为复习工具？ 3. 贵校的学生是否可以使用 ChatGPT 或类似的生成式 AI 服务来生成形成性评估内容？ 4. 贵校的学生是否可以使用 ChatGPT 或类似的生成式 AI 服务来生成总结性评估内容？ 5. 使用 ChatGPT 或类似生成式 AI 的学生是否会面临学术不端行为/学术诚信诉讼的风险？ 6. 贵校是否为学生和教职员工提供有关负责任地使用 ChatGPT 或类似生成式 AI 工具的指导，包括特别关注版权问题？ 7. 贵校是否提供有关负责任地使用 ChatGPT 或类似生成式 AI 工具的培训，包括特别关注版权问题？ 8. 您是否有一个 AI 政策（或其他类似的政策文件）详细说明了您对在教育中使用生成式 AI 的立场？如果有，请以可访问的格式分享该文件。 9. 谁起草了 AI 政策？谁采用了它？是否咨询了学生和教职员工？是否咨询了法律服务并评估了任何版权问题？ 10. 如果您的大学正在起草 AI 政策，谁在起草它？谁将采用它？计划进行哪些磋商？是否正在考虑版权问题？ 11. 您如何与学生和教职员工沟通您的 AI 政策/您对生成式 AI 工具的立场？回复