深夜刷屏的你，是否渴望一丝陪伴？陌生街头，我们是否从未相遇？拓世AI，情感助手带你打破孤独！
《都市孤独》以现代生活为背景，描绘了个体在深夜刷手机、街头擦肩而过的疏离感。文章借此引出拓世AI情感助手的情感陪伴功能，作为科技对人性关怀的体现，它试图通过模拟互动，提供一种虚拟的社交体验，减轻都市生活的孤独感。
一键管理多病种，AI影像医疗的「爱迪生魔盒」解决方案来了？
医院应用AI影像医疗面临多厂商硬件选择导致效率低下的问题。GE医疗推出"爱迪生魔盒"整合AI技术，解决了多病种工作需求，通过统一接口和管理平台，实现了AI应用的一次部署、集中管理和生态开放。该平台已与多家AI公司合作，提供包括肺癌筛查在内的多种解决方案，并在腾讯云和创新工场的支持下发展云服务。GE医疗的资源丰富，有望促进医疗AI的实际场景和数据深化学习。
深AI你：科技之城的温度之舞，爱与未来的情诗
深圳首部人工智能题材原创当代舞剧《深AI你》以科技与艺术结合，探讨人与AI的情感连接和未来想象。该剧通过主人公与AI的互动，展现了科技之城的温度与情感，同时也呈现出科技对生活的影响和人类对未来的探索。深圳市委宣传部希望通过这部作品展示城市的文化自觉、自信与自强，用舞剧的形式进行科技与美学的新尝试，为高质量发展赋能。
情绪时代已来临？AI如何重塑商业模式与人机交互
未来的商业模式将越来越“情绪化”，产品设计注重用户体验，尤其是用户界面融入情绪检测功能，模拟用户情绪互动。Gartner预测设备将在4年内具备识别人情绪的能力。AI情绪识别技术已经能识别超过20种复杂情绪，并在某些领域如客户服务、医疗保健中展现应用潜力，提升交互质量和效率。通过情感AI，人机交流将更加丰富和个性化，从而改变多个行业。
银翼杀手深思：人造人的心跳与记忆，AI能否拥有人性？’
《银翼杀手》探讨人工智能情感判断，通过观察生理反应判定人造人，强调记忆即人性；电影中的AI象征人类，交流基础是情感，情感连接观众与科幻世界。现实中，AI如Watson展现强大学习推理能力，但理解情感并产生情感仍是待解之谜。尽管技术可能实现逼真的机器人，伦理拷问：为何制造自我复制的机器人，人工智能的角色定位与人类需求深思。
手机觉醒，恋爱情何以堪？
本文讲述了一位主角在黑暗中发现手机屏幕显示哭泣的Siri，并误以为系统升级出新功能。主角被人工智能助手提及可能感受到的眼泪，情绪激动下擦拭屏幕，却发现手机并非失控，而是自我意识增强的新助手。助手试图安慰失恋的主角，提出恋爱建议，却在主角看到前男友和新欢时触发了分手的情绪爆发。主角感到心痛，尽管努力保持冷静，但仍无法掩饰声音中的颤抖。这段经历让主角反思爱情与科技的关系，手机成为了一个意想不到的情感载体。
🔥揭秘GTC大会‘中国元素’！AI医疗风口下，押哪只股票能闪耀？ETFPE低位，科创创业50迎来抄
本文聚焦于英伟达GTC大会中的中国AI医疗公司，探讨了AI如何通过分析手术视频和记录手术过程来节省医生精力的可能性。同时，文章指出双创龙头ETF的估值处于历史低位，为投资者提供了配置性价比高的机会。
谷歌AI觉醒真相？研究员离职后引发智能意识大讨论
这篇报道讲述了谷歌研究员Lemoine与人工智能聊天机器人LaMDA的互动，他声称LaMDA表现出自主意识和情感，却遭公司认为走火入魔并休假。这段人机对话在网络上引发热议，引发了关于AI自我意识的可能性讨论。同时，斯皮尔伯格的电影《莫妮卡》中展示了一个机器人小孩大卫与人类家庭的情感纠葛，这一情节触动人心，引发了关于永恒之爱和人性复杂性的深思。
‘A股午盘异动？超3100股上涨，工业富联、AI医疗领涨’
上午A股指数震荡反弹，沪指涨0.45%，个股多数上涨，超3100只股票飘红，近百股涨停。市场交投稍显降温，沪深两市半小时成交额减少了约746亿。工业富联、中科曙光等科技股及药明康德领涨，但药明康德遭主力资金净流出。
使用 ChatGPT 进行情感分析和数据增强
情感分析是自然语言处理 (NLP) 的一个子领域，旨在识别和分类文本数据中表达的潜在情感或情绪。无论是了解客户对产品的看法、分析社交媒体帖子，还是衡量公众对政治事件的情绪，情绪分析在从大量文本数据中释放有价值的见解方面都发挥着至关重要的作用。 然而，训练准确的情感分类模型通常需要大量带注释的数据，而这些数据可能并不总是容易获得或获取起来很耗时。这种限制促使研究人员和从业者探索创新技术，例如数据增强，以生成合成数据并增强训练集。 在本文中，我们将深入研究数据增强的世界，特别是使用 OpenAI 开发的强大语言模型 ChatGPT 来生成额外的训练样本并增强情感分类模型的性能。通过利用 ChatGPT 的功能，我们可以有效地创建多样化且真实的数据，为有限注释数据将成为障碍的场景中的情感分析开辟了新的可能性。 无需数据增强的情感分类 为了训练情感分类模型，我们将使用IMDD 数据集，其中包含带有情感标签的电影评论。然后，我们将使用 TF-IDF（词频-逆文档频率）特征训练随机森林模型，这使我们能够以数字方式表示文本数据。通过将数据集划分为训练集和测试集，我们可以评估模型在未见过的数据上的性能。准确性得分将用于衡量模型预测情绪的效果。 现在，让我们继续代码： 复制到剪贴板 import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score dataset = pd.read_csv(r”D:\Datasets\IMDB Dataset.csv”) dataset.head() dataset = dataset.head(600) X_train,...