71、旅游和旅游服务中人工智能聊天机器人的采用

旅游和旅游服务中人工智能聊天机器人的采用

在当今数字化时代,人工智能聊天机器人在各个领域的应用越来越广泛,旅游和旅游服务行业也不例外。本文旨在探讨影响消费者在旅游和旅游服务中采用人工智能聊天机器人的因素。

研究假设

研究提出了一系列假设,以探究不同因素对消费者使用人工智能聊天机器人的行为意图的影响:
- 假设H8 :个人创新精神(PI)对消费者使用旅游和旅游聊天机器人的行为意图有积极且显著的影响。尽管之前有研究发现个人创新精神对人工智能聊天机器人的使用意图影响不大,但本研究基于理论认为个人创新特质应鼓励人们使用特定技术。
- 假设H9和H10 :服务意识(AWS)分别对人工智能聊天机器人的绩效期望和努力期望有积极且显著的影响。已有研究表明,服务意识会显著影响绩效期望(即感知有用性)和努力期望(即感知易用性)。
- 假设H11和H12 :服务意识(AWS)分别通过绩效期望和努力期望对消费者使用聊天机器人的行为意图有积极且显著的间接影响。

研究方法

本研究采用了定量研究方法和横断面设计,具体步骤如下:
1. 问卷设计与评估 :创建了一个系统的调查问卷,并通过试点研究评估了其有效性和可靠性。问卷采用基于李克特量表的多项选择题,从“强烈同意”(记为1)到“强烈不同意”(记为5),以了解消费者在在线预订旅游时使用聊天机器人的一般行为。
2. 数据收集 :从印度次大陆自行预订和安排旅游计划的游客中收集数据。通过社交媒体平台(如Fac

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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