用户支持不仅使使用它的人受益,而且使所有利益相关者受益。在产品培训中,有用的指南是培养自学能力和产品可访问性的重要组成部分(Scott Cooley,2017)。不仅对用户有益,而且对更多利益相关者也有益。例如,作家可以在向他人解释事物的过程中完善自己的想法(Selic,2009),软件开发人员可以遵循系统一致性并提高设计文档的质量(Prechelt 等,2002),公司可以通过提供用户友好的支持来打动消费者(De Jong,Yang,& Karreman,2017)。关于这些优势,技术交流专业人员一直致力于优化书面用户说明(Van der Meij,Karreman,& Steehouder,2009)。学者们在结构(Farkas,1999)、内容(Carroll,1997)、风格(Kohl,2008)和设计(Selic,2009)等主题上建立了坚实的基础。
用户支持不仅使使用它的人受益,而且使所有利益相关者受益。在产品培训中,有用的指南是培养自学能力和产品可访问性的重要组成部分(Scott Cooley,2017)。不仅对用户有益,而且对更多利益相关者也有益。例如,作家可以在向他人解释事物的过程中完善自己的想法(Selic,2009),软件开发人员可以遵循系统一致性并提高设计文档的质量(Prechelt 等,2002),公司可以通过提供用户友好的支持来打动消费者(De Jong,Yang,& Karreman,2017)。关于这些优势,技术交流专业人员一直致力于优化书面用户说明(Van der Meij,Karreman,& Steehouder,2009)。学者们已在结构(Farkas,1999)、内容(Carroll,1997)、风格(Kohl,2008)和设计(Selic,2009)等主题上建立了坚实的基础。
用户支持不仅使使用它的人受益,而且使所有利益相关者受益。在产品培训中,有用的指南是培养自学能力和产品可访问性的重要组成部分(Scott Cooley,2017)。不仅对用户有益,而且对更多利益相关者也有益。例如,作家可以在向他人解释事物的过程中完善自己的想法(Selic,2009),软件开发人员可以遵循系统一致性并提高设计文档的质量(Prechelt 等,2002),公司可以通过提供用户友好的支持来打动消费者(De Jong,Yang,& Karreman,2017)。关于这些优势,技术交流专业人员一直致力于优化书面用户说明(Van der Meij,Karreman,& Steehouder,2009)。学者们已在结构(Farkas,1999)、内容(Carroll,1997)、风格(Kohl,2008)和设计(Selic,2009)等主题上建立了坚实的基础。
人工智能技术不再仅仅是对进步未来的愿景,它是一个现实,需要在社会和国家的所有领域接受和实施。公共管理是人工智能将提高行政服务效率,准确性和透明度的领域之一。由于其自学能力和快速数据处理,人工智能将能够预测某些服务的需求,因此,该州与人口互动的策略也将经历积极的变化。这是与研究相关的原因,因为由于全球在公共管理中引入人工智能的趋势,此类行动将有助于国家与社会之间的新互动,以及在与时俱进的进步国家之间每个州的地位。同时,这种实施给社会带来了某些风险。在这方面,研究的目的是分析人工智能在公共管理中的使用及其主要优势,确定引入人工智能和伦理组成部分的细节的风险,并为在公共管理领域进一步引入人工智能。
摘要:在过去的几十年中,洪水被确定为世界上最常见和分布的自然灾害之一。洪水的负面影响可能会大大减少。除了大规模的时空数据以及对物联网数据的更多关注之外,全球数字数据的数量正在增加。人工智能在分析和制定相应的减轻洪水计划,洪水预测或预测中起着至关重要的作用。机器学习(ML)模型最近由于数据从数据中的自学能力而没有包含任何复杂的物理过程而受到了很多关注。本研究对洪水预测,预测和分类任务中使用的ML方法进行了全面综述,并作为未来挑战的指南。讨论了将这些技术应用于洪水预测的重要性和挑战。最后,提出了洪水分析中ML模型的建议和未来方向。
本文主要讨论弱人工智能系统和强人工智能系统的区别。前者依赖于制造商、程序员或用户的预设指令,而后者具有自学能力,与初始输入相比,其输出是自主的、不可预测的。此类技术在金融市场的传播引发了人们对现有法规是否充分的担忧,尤其是对涉及自主人工智能代理的金融不当行为的责任的担忧。虽然法律规则可以广泛应用于打击弱人工智能系统的此类不当行为,但强人工智能系统需要从头开始制定责任归属标准,以制定有效措施保护交易的正常运作。面对仅关注人类行为的监管框架,自主人工智能的出现提出了新的保护需求。该研究确定了三种可能的解决方案,旨在制止人工智能系统的行为,这些系统自主且不可预测地采取有害行为或具体侵犯市场诚信的行为。但是,由于非人类代理人的非法行为,这些解决方案中的每一种都提出了特定的关键问题,具体取决于所涉及的法律部门。
摘要:工业控制系统在当今的制造系统中发挥着核心作用。在保持和提高生产能力和生产力的同时,生产系统的复杂性也随之大幅增加,并朝着更加灵活和可持续的方向发展。为了应对这些挑战,需要先进的控制算法和进一步的发展。近年来,基于人工智能 (AI) 方法的发展引起了研究和行业对未来工业控制系统的极大关注和相关性。基于人工智能的方法越来越多地被应用于各种工业控制系统层面,从单个自动化设备到复杂机器的实时控制、生产过程和整个工厂的监督和优化。因此,人工智能解决方案被应用于不同的工业控制应用,从传感器融合方法到新型模型预测控制技术,从自优化机器到协作机器人,从工厂自适应自动化系统到生产监督控制系统。本篇展望论文的目的是概述人工智能方法在不同层次上对工业控制系统的新应用,以提高生产系统的自学能力、整体性能、相关流程和产品质量、资源的最佳利用和工业系统安全性以及对不同边界条件和生产要求的适应能力。最后,讨论了主要的未决挑战和未来前景。
摘要 游戏制作作为一个行业,需要重要的步骤和要求,例如制定路线图、选择合适的软件来设计游戏的不同部分、掌握一系列编程语言、图形设计、提升游戏、发布和开发。有了这些要求,为了在这个领域取得成功,必须考虑数字世界中最重要和最普遍的概念之一,人工智能(AI)。人工智能对游戏产生了巨大的影响,游戏几乎是第一个与人工智能相结合的领域。游戏行业使用人工智能可以带来惊人的结果,包括更智能的游戏、自学能力、实现更逼真的体验、融合现实和 AR/VR 的不同体验、提高开发人员制作更用户友好的游戏的技能。此类实验的一个例子是 NVIDIA DLSS 算法,它可以帮助游戏开发者创建超出其设计的细节。另一方面,在人工智能的帮助下,大多数平面设计都可以智能地完成,事实上,平面设计过程的主要部分或全部都可以自动化。这些都是在游戏中使用人工智能的例子,但毫无疑问,随着量子计算机等新技术的出现,我们有望在不久的将来见证更大的变化。当然,对未来的一瞥可能是在这个领域生存的关键之一。关键词 游戏,移动游戏,人工智能
3 研究学者,安得拉大学,维沙卡帕特南,印度。摘要 本研究论文探讨了基于人工智能 (AI) 的教学对提高英语口语能力和促进现实环境中的自学能力的影响。在当今的教育领域,基于人工智能的应用程序已被证明是一种变革性工具,可以激发学习者的热情并支持交互式语言学习活动。这项研究针对 120 名学习英语作为第二语言 (ESL) 的工程专业学生进行,他们被随机分配到接受基于人工智能的教学的实验组或接受传统教学的对照组。利用 Rosetta Stone 移动应用程序进行前测和后测,以评估学生的英语口语能力和自学技能,该应用程序结合了各种口语活动、重点练习、发音反馈和语音识别工具。结果表明,与对照组相比,实验组在口语技能方面表现出显著的进步——准确性、词汇量、流利度和发音。研究结果表明,基于人工智能的教学有效地提高了 ESL 学生的英语口语技能,改善了他们的自我调节过程。这些结果证明了人工智能技术在增强语言习得体验、促进学习者自力更生和口语认知过程方面的潜力。关键词:EFL 语境、基于人工智能的教学、Rosetta Stone 应用、口语技能、自我调节实践。