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第四次工业革命理解了智能制造，其中采用了传感器，计算平台和数据建模（Kusiak，2018）。di Nardo等。（2020）在行业4.0的框架中开发了一个模型，其中管理的作用在这个新的高度网络环境中是关键。建议网络物理系统以及大量的数据获取和采矿可能支持决策和计划执行阶段。在此框架中，技术进步是必要的，但不是足够的条件。实际上，在动态环境中通过不同的界面定义为人类用户和机器之间的通信/相互作用的功能性和有针对性的人类相互作用也是必不可少的。管理层必须监督对技术创新的不断增长的需求，这是必不可少的，这是必不可少的，因为复杂的复杂性，更严格的市场流程以及全球化产生的较高竞争（De Carolis等，2016），并确保在工作环境中良好的创新能力。从这个意义上讲，部分过程的自动化仅在所有组织之间实施实质性变化时才增加价值，而当机器的效率通过人类的认知技能和足够的功能增强时，这种情况就会发生。在这种光明中，神经管理是一个新的管理部门，最近开发了决策过程（Balconi和Fronda，2019，2020a）以及社会行为与互动（Balconi和Vanutelli，2017; Venturella et al。，2017; Balconi and Fronda，2020b，2020b，2020b ,, 2020b）均通过使用Neurosc进行了研究。这种多学科方法的结合和结果可能会促进智能制造，尤其是对于共同机器人技术而言，由于安全性和生产力原因，代理之间的运营效果具有显着的重量。在这项工作中，“共同机器人”一词打算强调其协作维度，这是与其他技术系统相关的主要特征（Ajoudani等，2018）。
KRAS突变非小细胞肺癌
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