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六角硼硝化硼的量子发射器的电子束重组学生的看法和使用聊天机器人在uts
学生迅速采用了生成的AI工具，例如学生的ChatGpt有可能破坏高等教育部门，学者们对潜在的对学术诚信的潜在威胁提出了担忧。本文通过研究学生的看法和使用生成性AI来协助他们进行评估，对对AI工具的反应进行紧迫的讨论。基于337名澳大利亚大学学生的调查，这项研究发现，超过三分之一的学生使用聊天机器人进行评估协助，不一定认为这是对学术诚信的违反。该研究进一步研究了不同的心理社会因素，例如学习动机，困扰或韧性与学生使用AI聊天机器人有关，以确定环境条件或推动其使用的风险因素。的调查结果表明，高等教育部门不仅面临挑战，不仅要定义有关道德和学术上诚实的方法，以使用和将生成的AI工具纳入大学教育和评估，还可以重新考虑评估文章的设计。
人工智能（聊天GPT）在技术和通信发展中的作用
本研究调查了 ChatGPT 在人机通信中的作用，重点关注交互属性和用户感知。该研究采用定性方法，包括对 ChatGPT 用户的采访、使用 NVivo 12 Pro 进行词云分析以及观察交互。结果突出了五个经常出现的代码：“聊天”、“人”、“ChatGPT”、“任务”和“通信”。这些发现表明，ChatGPT 既被视为一种交流工具，又被视为一种交流主体，而人工智能素养对于其有效使用至关重要。该研究对理解技术和通信的发展做出了重要贡献，展示了 ChatGPT 改变人机交互的潜力。它展示了 ChatGPT 如何提高效率、创造力和我们对人工智能的理解。该研究还探讨了人与人之间和人与机之间通信的比较，强调了 ChatGPT 在现代通信动态中的独特作用。这项研究强调了将人工智能教育纳入课程的重要性，并为合乎道德和有效地使用 ChatGPT 等人工智能技术提供了明确的指导方针。摘要
使用端到端加密的安全聊天应用程序
3 Marist College 3399 North Rd，Poughkeepsie，NY，美国，12601摘要 - 在当今世界，在线交流的重要性大大增加了，导致需要强大的加密。 本项目着重于创建一个聊天应用程序，该应用程序结合了端到端加密以增强数据安全性。 使用的加密技术结合了RSA（Rivest，Shamir，Adleman）进行交换和AES（预先加密标准），用于消息加密，在安全性和性能之间达到平衡。 开发过程的关键方面是确保没有任何延迟的不间断加密聊天。 应用程序的用户界面是使用Pythons tkinter库设计的，使其用户友好且易于浏览。 在整个开发阶段进行了广泛的测试，以识别和解决任何漏洞。 聊天申请使用的加密已被证明是高度弹性的，抵抗安全威胁。 我们使用Python构建了此应用程序，展示了如何在维护接口的同时将高级安全度量无缝集成到实时聊天平台中。 关键字：Python，密码学，加密，RSA（Rivest，Shamir，Adleman），Advance Encryption Standard，Tkinter 1。 简介3 Marist College 3399 North Rd，Poughkeepsie，NY，美国，12601摘要 - 在当今世界，在线交流的重要性大大增加了，导致需要强大的加密。本项目着重于创建一个聊天应用程序，该应用程序结合了端到端加密以增强数据安全性。使用的加密技术结合了RSA（Rivest，Shamir，Adleman）进行交换和AES（预先加密标准），用于消息加密，在安全性和性能之间达到平衡。开发过程的关键方面是确保没有任何延迟的不间断加密聊天。应用程序的用户界面是使用Pythons tkinter库设计的，使其用户友好且易于浏览。在整个开发阶段进行了广泛的测试，以识别和解决任何漏洞。聊天申请使用的加密已被证明是高度弹性的，抵抗安全威胁。我们使用Python构建了此应用程序，展示了如何在维护接口的同时将高级安全度量无缝集成到实时聊天平台中。关键字：Python，密码学，加密，RSA（Rivest，Shamir，Adleman），Advance Encryption Standard，Tkinter 1。简介
医学教育中的人工智能聊天机器人
近年来，教育中技术的整合改变了学生学习和与教育内容互动的方式。该领域的一个特定创新是人工智能聊天机器人的实施，这源于深度学习，自然语言处理，变形金刚和大语言模型（LLMS）的进步。这些聊天机器人旨在模仿用户输入潜在复杂请求的交互式对话，并且聊天机器人提供了类似人类的响应。1自成立以来，这些聊天机器人已用于各种应用程序，包括回答问题，生成解释和摘要，在语言之间翻译以及执行其他自然语言任务。这些应用已导致LLMS整合到咨询，IT和教育等行业中。2
人工智能聊天机器人：威胁还是机遇？ - 利兹贝克特资料库
2022 年 11 月，OpenAI 推出了 ChatGPT，这是一款人工智能聊天机器人，截至 2023 年 2 月，用户数量已超过 1 亿。基于大型语言模型和机器学习的人工智能聊天机器人有可能彻底改变我们与计算机和数字系统的交互方式。这些发展的支持者声称，这些应用可以而且将为每个人带来巨大的好处。许多其他人，包括那些处于技术前沿的人，则持更加怀疑的态度，一些人现在声称，目前形式的人工智能是有毒和危险的，可能对人类构成威胁。尽管后一种担忧似乎牵强附会和不合时宜，但这些最新发展的后果是严重的，需要广泛的分析、关注和采取行动，才能避免虚假信息呈指数级增长，从而导致人们对这些技术产生严重且不可挽回的不信任。
开发一种生成AI驱动的聊天机器人用于分析Maude数据库
摘要。本文提供了一个聊天机器人，简化了与Maude数据库中与医疗设备相关的不良事件的开放记录。聊天机器人由生成AI技术提供动力，启用计数和搜索查询。聊天机器人使用OpenFDA API和GPT-4模型来解释用户的自然语言查询，生成适当的API调用并汇总不良事件报告。聊天机器人还提供了一个可下载的链接指向原始报告。该模型在生成准确的API调用方面的性能通过训练并改进了几乎没有查询 - url对的示例。此外，通过人类专家评级评估了基于内容的摘要的质量。这项倡议是使患者安全数据可访问，可复制且易于管理的重要一步。
自动化客户支持：关于机器学习驱动聊天机器人和虚拟助手的功效的研究
摘要 - 本研究研究了机器学习驱动的聊天机器人和虚拟助手在自动化客户支持方面的功效。随着对企业提供快速，高效且可扩展的客户服务的需求日益增长，因此必须采用机器学习（ML）等高级技术。本研究探讨了如何利用这些技术来增强客户支持操作，并将其绩效与传统支持方法进行比较。这项研究的主要目标是评估ML驱动的聊天机器人和虚拟助手在客户支持角色中的表现，将这些高级技术与传统客户支持方法的疗效进行比较，并在与ML驱动的系统互动时评估客户满意度和响应效率，并确定使用机器学习中使用机器学习的收益和限制。本研究采用了混合方法研究设计，结合了定性和定量方法来收集全面数据。该方法包括通过调查和与客户的访谈收集数据，并支持员工，以收集有关用户体验和满意度水平的定性数据。还分析了来自客户支持交互的历史数据。实施了各种ML模型，包括自然语言处理（NLP）和深度学习算法，以实现为聊天机器人和虚拟助手。这些模型在广泛的客户查询和响应数据集中进行了培训。统计和分析技术，包括回归分析和假设检验，用于解释收集的数据。使用响应时间，准确性和用户满意度得分等指标评估了由ML驱动的聊天机器人和虚拟助手的性能。该研究的主要发现表明，ML驱动的聊天机器人和虚拟助手
成为超级英雄！七月大桥聊天.pdf - 空战司令部
不到 80 年前，许多人担心超音速飞行是不可能的，因为有一种隐形“障碍”可能会摧毁飞机。1947 年 10 月 14 日，尽管许多人宣称查尔斯·“查克”·耶格尔上尉驾驶贝尔 X-1 从一架 B-29 上空坠落，然后启动火箭发动机，将速度推至 1.06 马赫，突破了许多人认为无法突破的障碍。
与您的文档聊天
这是一种在自然语言处理和机器学习中使用的技术，旨在融合主要基于检索和生成模型的好处（LLMS），以提高生成文本的质量。因此，该技术找到了有关有争议的关键应用程序，其中包括文档，文档摘要以及类似聊天机器人的对话。通过使用大型语言模型（例如Chatgpt，Mixtral和Phi），抹布方法代表了提高响应质量的方法。它结合了两个主要要素：检索和产生。因此，检索组件的责任是浏览庞大的知识库或数据库，以检索相关信息。这意味着在LLM的庞大知识数据库下进行搜索。目标是什么？目标是检索最相关的内容，该内容最有机会包含信息以填充用户的查询。本质上，就像抹布系统首先搜索与给定文档中用户查询相关的答案。检索组件检索所需的信息后，它将其用输入提示将其输入生成组件。，然后魔术就会发生！具有LLMS的生成组件以输入提示和检索到的文档来制作响应。生成组件可以使用检索到的文档提供的上下文来构建响应，而响应不仅是准确的，而且与对话更有益和相关。
聊天机器人开发：框架，平台和评估指标
摘要：由于大量的聊天机器人开发平台和框架，开发人员很难为其项目选择最佳解决方案。本文根据许多科学文章的标准探讨了设计聊天机器人的框架和平台的选择。介绍涵盖了纸张的轴和部分，包括框架，平台，指标和纸张详细信息。第二部分回顾了有关该主题的先前研究，检查所使用的框架和平台，指标和其他细节。专门用于聊天机器人开发的软件相关服务的扩展是由于这些服务的必要性迅速有效地生产的。第三部分研究了最新的框架和平台，文章的各种来源以及发表在著名国际数据库中的科学研究。大公司相互竞争，并提供全面的聊天机器人开发平台包括Google，Microsoft，Amazon和IBM。我们还谈论聊天机器人平台和评估框架的度量，同时展示成功的工业实践。第四部分提出了基于众多科学研究，硕士和博士学位的发现以及著名作者的重要科学书籍的发现，提出了选择框架或平台的方法。第五部分讨论了根据这些指标测量聊天机器人效率以及最佳框架和平台的标准。聊天机器人回答用户的问题和查询，并为他们提供建议和解决方案。学者，开发人员和企业得到了建议，这些建议指向了这一迅速发展的部分的潜在研究和开发领域。最终部分介绍了本文中提到的结论，列表详细信息和部分，以及参考文献列表，包括著名科学文章中的一百个参考文献。这篇科学论文为个人，团体以及大型和小型公司提供了精神和知识启蒙，通过选择最合适的框架和平台来帮助他们在聊天机器人设计上做出决定。关键字：对话代理，自然语言处理（NLP），聊天机器人介绍最近，全世界在各种工作领域都见证了聊天机器人的广泛传播，因为它们易于24/7，但没有疲倦或无聊。这是通过理解自然语言（NLU）并使用自然语言处理（NLP）来完成的。也有许多不同的平台和框架可用于劳动力市场的各个专业领域（ABD-Alrazaq，2020）公司建立和设计聊天机器人套装公司，该公司注意到聊天机器人的有效性，其易用性，以及客户和客户的满意度