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World File Search System说服力
沉浸式技术如何让你的演讲更吸引人、更有吸引力、更有说服力
您无需费力地点击庞大的演示文稿，而是可以将演示文稿变成一个能完全覆盖观众的演示文稿。详细的图表、信息图、数字、时间轴，当它们同时可见时，它们会变得更容易理解。您还可以使用专门定制的 360° 卷轴和插页 - 或者，借助 Google Slides 或 Microsoft Sway 等基于网络的工具，轻松创建您自己的沉浸式演示文稿。您可以提供对战略主题、品牌价值、新主张等的直观感受。
人类和 ChatGPT 生成的 HPV 疫苗接种支持信息的说服力比较
目前，关于评估 GPT-4 生成 HPV 疫苗支持信息的性能的研究较少。尽管先前的研究表明 AI 可以支持人类的决策和说服（16，17），包括在公共卫生等高风险领域的沟通任务中（18，19），但其在不同主题上生成疫苗支持信息的能力仍不清楚。先前的研究已经确定了个人在决定是否接种 HPV 疫苗时可能考虑的 17 个影响因素（20），为生成 HPV 疫苗接种信息提供了理想的框架。在本研究中，我们利用该框架根据这些影响因素构建疫苗支持信息，并探讨 ChatGPT 与人类生成的 HPV 疫苗支持信息在说服力方面的差异。我们提出以下假设：
AI 生成的论证有多有说服力？GPT-3 AI 文本生成器生成的论证文本质量分析
摘要。在本文中，我们使用伪算法程序来评估人工智能生成的文本。我们应用自然论证综合评估程序 (CAPNA) 来评估人工智能文本生成器 GPT-3 在《卫报》撰写的一篇评论文章中产生的论点。CAPNA 从三个方面检查论证实例：其过程、推理和表达。使用论证类型识别程序 (ATIP) 进行初步分析，首先确定存在论证，其次根据论证周期表 (PTA) 的论证分类框架确定其具体类型。然后使用程序问题来测试论证在三个方面中的可接受性。分析表明，虽然人工智能文本生成器提出的论证在类型上各不相同，并且遵循人类推理的熟悉模式，但它们存在明显的弱点。由此我们可以得出结论，自动生成有说服力的、合理的论证比生成有意义的语言要困难得多，并且如果要使人工智能系统提出的论证具有说服力，它们就需要一种方法来检查其自身输出的合理性。
用对话代理提供绿色说服策略：试点研究
气候变化是不可否认的。它可能对我们的生活产生的巨大后果使集体努力至关重要。我们的研究探讨了对话代理（CAS）如何说服人们采取环境可持续的行为，尤其是在这些技术变得越来越流行的家庭空间中。在这项研究工作中，我们进行了经验评估（n = 29），探讨了采用不同有说服力策略的有效性和立场，而CA仅提到仅指一种说服力策略的CA。此外，此贡献报告了自定义对话经理的实现，旨在使实验执行。尽管研究结果表明说服力的有效性和对话代理的可用性没有显着差异，但参与者报告说，对寄生虫相互作用和与CA的对话的看法有显着差异，更喜欢提供多种说服力的策略。
保护对Tuskegee家族的承诺：禁止使用有说服力的AI获得商业药物试验的知情同意
*©2023 Jennifer S. Bard。辛辛那提大学法学院法学教授，辛辛那提大学医学院内科学系教授。她有学士学位来自J.D. 的Wellesley College 耶鲁大学法学院，康涅狄格大学的公共卫生硕士学位和博士学位。得克萨斯理工大学高等教育。 来到辛辛那提之前，Bard博士担任德克萨斯理工大学的Alvin R. Allison法律主席，并且是精神病学系的教授。 她曾是哈佛法学院健康法律法律政策，生物技术和生物伦理学中心的访问学者，以及乔治敦法律的O. neill国家和全球卫生法研究所，以及冰岛大学法律教师和澳大利亚墨尔伯大学Llmbe University of Llm llm comprog的客座教授。 她是美国法律研究所的当选成员，曾担任美国法学和医学法学院协会部分主席，并曾两次主持精神残疾委员会主席。 此外，她还是美国公共卫生协会关于道德的部分的创始成员之一，她担任了许多当选职位，目前是财务主管。来自J.D.耶鲁大学法学院，康涅狄格大学的公共卫生硕士学位和博士学位。得克萨斯理工大学高等教育。来到辛辛那提之前，Bard博士担任德克萨斯理工大学的Alvin R. Allison法律主席，并且是精神病学系的教授。她曾是哈佛法学院健康法律法律政策，生物技术和生物伦理学中心的访问学者，以及乔治敦法律的O. neill国家和全球卫生法研究所，以及冰岛大学法律教师和澳大利亚墨尔伯大学Llmbe University of Llm llm comprog的客座教授。她是美国法律研究所的当选成员，曾担任美国法学和医学法学院协会部分主席，并曾两次主持精神残疾委员会主席。此外，她还是美国公共卫生协会关于道德的部分的创始成员之一，她担任了许多当选职位，目前是财务主管。
*这是一个未报告的意见。在凝视决定中，可能不会将该意见视为先例。它可以引用有说服力的价值ONL
11。鉴于肾素康斯坦丁的危险因素，以及她的白血数量显着升高（包括升高的带子表明感染了更严重的感染），以及她的异常生命体征，巴尔的摩华盛顿紧急医生，Inc。的代理人康斯坦丁女士没有发现与此相互测试，但康斯坦丁女士又没有进行过测试。BWEP根据第14-3A-
FPAS系统：洪水预测的新边界和容易洪水的救生员
洪水事件的发生和世界上的频率对世界的居民特别是联合国（联合国）引起了极大的担忧，因为它影响了一个国家经济的稳定以及民众的安全。洪水在近几十年来对人们的生活和财产造成了严重破坏，在这方面，未来并不明亮，因为事件表明现象正在增加。迅速逃离洪水屠杀取决于预见到洪水的预警和咨询系统。能够准确预测和传播有关洪水发生和严重性的建议的能力，可以帮助减轻其影响。传统的洪水预测和警告系统有局限性，包括数据操纵，信息传播缺乏透明度以及对目标人群缺乏说服力的技术。本文使用嵌入有说服力技术的洪水预测和咨询系统（FPA）提出了洪水预测的新领域。在这项工作中应用了一种混合研究方法，即面向对象的分析和设计方法（OOADM）和数据挖掘的跨行业标准过程（CRISP-DM）的组合。ooadm用于开发移动应用程序，而Crisp-DM用于为该应用程序创建数据驱动洪水预测模型。这种混合方法允许采用全面而强大的方法。我们使用机器学习技术来解决该问题以及测试系统的Nimet数据集。ml算法，例如SVM，随机森林和XGBoost，用于在Nimet数据集上执行预测。随机森林和XGBOOST的准确性为100％，而SVM获得91.67％。在尼日利亚的Cross River State（CRS）进行了调查，以评估洪水受害者关于使用说服力技术的洪水受害者的反应，其中76.56％的受访者说有说服力的技术未使用过过去的洪水受害者。91.15％的受访者用有说服力的技术来支持FPAS系统。关键字：洪水预测和咨询系统（FPA），机器学习，区块链，OOADM，CRISP-DM，NIMET
接下来的两年您会自愿帮助我吗？评估人类机器人相互作用中的心理说服技术。 E
抽象的人类机器人交流方案变得越来越重要。在本文中，我们研究了在说服力交流的背景下人类与人类沟通之间的差异。我们在Hu-Man-机器人上下文中使用脸上的技术进行了实验。在我们的实验中，参与者与执行门口技术的机器人进行了交流，在该机器人中，交流代理人首先要求“极端”的宠儿，而在不久之后不久，请提高对第二个请求的肯定反应。我们的结果表明，与Cialdini等人的原始研究相比，极端请求的接受率令人惊讶地高，并且对小要求的接受率较小，因此我们的结果与经典的人类人类 - 面对面的实验不同。这表明人类机器人有说服力的交流与人类人类的交流不同，人类的交流鉴于相关工作，这令人惊讶。我们讨论了观察结果的潜在原因，并概述了下一个研究步骤，以回答一个问题，如果机器人应用，在面对面和类似的有说服力的技术是否会有效。