XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System二区协
aimIndmaps：通过AI协作和用户输入来增强思维图创建
引言映射是一种使用层次结构和类别来构建思想的强大技术（Tony and Buzan 1993）。思维地图可以在思维过程的任何阶段使用，例如产生个人和小组思想，构造这些想法以及计划如何使用它们（Bouthuner 2006）。思维地图可以在各个领域使用，包括做笔记，做出选择，写作，组织项目，集思广益，会议，制作清单，演示和自我完善（Wycoff 1991； Buzan和Buzan 2006）。的思维映射用作笔记工具，具有召回功能（荷兰，荷兰和戴维斯2004； Brinkmann 2003; Buzan and Buzan 2006），结构和分类思想（Buzan and Buzan和Buzan 2006）（2006年），概念理解的增强（Goodnough and Long Mannough 2006; Brinkmann 2003; Ab-Haho; Ab-Hahao 2003; Ab-ab-abi-ab-ab-ab-ab-ab-ab; El-Khalick 2008），并简化了笔记（Buzan and Buzan 2006）。但是，很明显，构建这种思维图不是一件容易的任务（Erdem 2017）。创建思维地图的用户遇到了与个人化和材料有关的几个挑战。一些用户会遇到认知困难，例如在精神上征税并忘记符号的含义（Erdem 2017）。绘画技巧通常也缺乏（Erdem 2017）。材料约束包括彩色铅笔的无法访问和寻找所需的视觉内容的差异（Erdem 2017）。最近，出现了几种人工智能的思维映射工具，例如Xmind（Xmind，Ltd.
基因组位点影响人类大脑结构协变模式
Junhao Wen a,b,1 , Ilya M. Nasrallah b,c , Ahmed Abdulkadir b, Theodore D. Satterthwaite b,d , Zhijian Yang b, Guray Erus b, Timothy Robert-Fitzgerald e, Ashish Singh b, Aristeidis Sotiras f, Aleix Boquet-Pujadas g, Elizabeth Mamourian b, Jimit Doshi b, Yuhan Cui b, Dhivya Srinivasan b, Ioanna Skampardoni b, Jiong Chen b, Gyujoon Hwang b, Mark Bergman b, Jingxuan Bao h, Yogasudha Veturi i, Zhen Zhou b, Shu Yang h, Paola Dazzan j, Rene S. Kahn k, Hugo G. Schnack l, Marcus V. Zanetti m, Eva Meisenzahl n, Geraldo F. Busatto M，Benedicto Crespo-Facorro O，Christos Pantelis P，Stephen J. Wood Q，Chuanjun Zhuo R，Russell T. Shinohara B，E，Ruben C. Gur D，Raquel C. Gur D，Raquel E. U，Olivier Colliot V，Katharina Wittfeld W，Hans J. dd、Paul Maruff dd、Jurgen Fripp ee、Sterling C. Johnson ff、John C. Morris gg、Marilyn S. Albert hh、R. Nick Bryan c、Susan M. Resnick y、Yong Fan b、Mohamad Habes ii、David Wolk b,jj、Haochang Shou b,e 和 Christos Davatzikos b,1
加速人工智能：联合学习如何保护隐私、促进协作和改善结果
摘要 跨机构合作受到数据共享挑战的限制。这些挑战阻碍了创新，特别是在人工智能领域，模型需要多样化的数据来确保强大的性能。联邦学习 (FL) 解决了数据共享挑战。在典型的协作中，数据被发送到中央存储库，在那里训练模型。使用 FL，模型被发送到参与站点，在本地进行训练，并聚合模型权重以创建具有改进性能的主模型。在 2021 年北美放射学会 (RSNA) 会议上，进行了一个名为“加速人工智能：联邦学习如何保护隐私、促进协作和改善结果”的小组讨论。“两个小组分享了见解：来自 EXAM 研究 (EMC CXR AI 模型) 的研究人员和美国国家癌症研究所早期检测研究网络 (EDRN) 胰腺癌工作组的成员。EXAM 汇集了 20 家机构，创建了一个模型来预测急诊科出现 COVID-19 症状的患者的氧气需求。EDRN 合作的重点是通过早期检测改善胰腺癌患者的预后。本文介绍了小组的主要见解，包括直接引用。小组成员描述了 FL 的动力、FL 的长期潜在愿景、FL 面临的挑战以及 FL 的直接前进道路。
用于群组人工智能交互的 XAI：面向协作和包容性解释
摘要 机器学习 (ML) 越来越多地融入各个领域的决策制定，引发了人们对道德、合法性、可解释性和安全性的担忧，凸显了人类监督的必要性。作为回应，可解释人工智能 (XAI) 应运而生，它通过提供对 ML 模型决策的洞察，并让人类了解底层逻辑，从而成为一种增强透明度的手段。尽管现有的 XAI 模型具有潜力，但通常缺乏实用性，无法提高人机性能，因为它们可能会引入过度依赖等问题。这强调了以人为本的 XAI 需要进一步研究，以提高当前 XAI 方法的可用性。值得注意的是，目前的大部分研究都集中在 XAI 与个体决策者之间的一对一互动上，忽视了现实世界场景中人类群体使用 XAI 进行集体决策协作的多对一关系的动态。在这项最新工作中，我们借鉴了以人为中心的XAI研究的当前成果，并讨论了如何将XAI设计过渡到群体AI交互。我们讨论了XAI从人机交互过渡到群体AI交互的四个潜在挑战。本文有助于推动以人为中心的XAI领域的发展，促进群体XAI交互的讨论，呼吁在该领域进一步研究。关键词 可解释AI，群体AI交互，交互设计
使用 ThermoPol II 进行 Taq DNA 聚合酶的 PCR 协议 (...
聚合酶链式反应 (PCR) 是一种功能强大且灵敏的 DNA 扩增技术 (1)。Taq DNA 聚合酶是一种广泛用于 PCR 的酶 (2)。以下指南旨在确保使用新英格兰
2000—2020年长江三角洲地区经济与生态环境系统耦合协调度评价
摘要：定量评价区域经济与生态环境系统的耦合协调度（CCD）对于实现可持续发展目标具有重要意义，可以识别经济或生态环境寒冷地区。目前，传统的评价框架主要包括基于统计数据的指标体系构建，很少利用地理时空数据集。因此，本研究旨在评估长江三角洲（YRD）的CCD变化趋势，并探讨县域尺度上CCD与经济和生态环境之间的关系。本研究选择长江三角洲作为研究区，评估其不同时期的CCD水平，并计算夜间差异指数（NTDI）和生态环境综合评价指数（ECEI）来表征区域经济发展与生态环境质量（EEQ）的差异。利用全局、局部和Geary's C空间自相关指标以及变化趋势法，计算并分析了两系统之间的CCD。主要研究结果表明：（1）2000—2020年，长三角地区经济系统呈现持续上升趋势（0.0487 a −1 ），NTDI平均值分别为0.2308、0.2964、0.3223、0.3971、0.4239，空间上呈现“东高西低”的分布特征。（2）长三角地区EEQ呈现逐步上升趋势（从2000年的0.3590上升到2020年的0.3970），变化趋势值为0.0020 a −1 。空间上，经济活动指数较高的区域主要位于西南部县域。 （3）近20年来，经济系统与生态环境系统之间的协调性呈增大的变化趋势，变化趋势值为0.0302 a −1 ，5个时期的平均协调性值分别为0.3992、0.4745、0.4633、0.5012、0.5369，协调性总体由“中度不协调”提高到“低度协调”。（4）NTDI和ECEI指数对区域协调性提高均有正向作用，但NTDI的贡献率略高于ECEI。
管理全球供应链团队：有效协作和绩效的人力资源策略
本研究研究了人力资源（HR）策略在增强全球供应链中的协作和绩效方面的作用，这在全球化业务运营的背景下越来越重要。主要目标是识别和分析人力资源实践中的当前趋势，这些趋势有助于有效的全球供应链管理，重点是适应性，技术融合，可持续性和道德实践。采用系统的文献综述和内容分析作为其方法，该研究借鉴了学术期刊，会议记录和行业报告，例如Scopus，Web of Science和Google Scholar。关键发现表明，在数字人力资源技术支持的适应性和灵活的工作安排中，对于运营弹性和员工的参与至关重要。将可持续性和道德考虑到人力资源实践的融合对于保持竞争优势和确保法规合规性至关重要。此外，全球团队中文化情报和包容性领导力的发展对于促进各种文化景观的有效合作至关重要。该研究得出结论，战略人力资源管理在挑战挑战和利用全球供应链中的机遇方面起着关键作用。对从业者的建议强调了持续学习，拥抱数字化转型并将可持续性纳入人力资源实践的重要性。这项研究为优化人力资源策略提供了宝贵的见解，以增强全球供应链的协作和绩效。该研究还概述了进一步研究的领域，包括新兴技术对人力资源实践的影响以及可持续人力资源策略对组织绩效的长期影响。
利用机器学习模型来增强启动协作和驱动技术opreneurship
在初创企业的动态和竞争领域中，识别和培养效率合作对于持续成功至关重要。这项研究评估了机器学习（ML）技术如何通过分析历史数据来推进决策过程来增强启动协作。采用SMARTPLS方法论，这项研究收集了来自220个利益相关者的数据，其中包括207名积极参与利用或集成ML技术的初创公司。调查重点是理解ML模型，历史数据的重要性以及协作的维度对初创企业的成功至关重要。通过与PLS-SEM分析，发现ML模型显着增强了开始间的协同作用以及协作努力的有效性。结果为行业实践和战略决策者提供了重要的见解，提供了实用的策略来利用ML来优化协作并确保技术领域内的可持续增长。本研究不仅强调了ML在培养合作企业方面的好处，而且还旨在完善对初创生态系统必不可少的战略框架。
非洲的自然资源禀赋与增长动态：面板协整回归的证据
建议引用：Adekunle, Ibrahim Ayoade；Maku, Olukayode Emmanuel；Williams, Tolulope O.；Gbagidi, Judith；Ajike, Emmanuel O. (2023)：非洲的自然资源禀赋和增长动态：面板协整回归证据，AGDI 工作论文，编号 WP/23/015，非洲治理与发展研究所 (AGDI)，雅温得