全国体育锻炼计划针对商业和工业部门的战略涵盖个人层面和组织层面,并包括与其他部门的合作。这些战略侧重于计划、政策和实践,并支持开展监测和评估活动,以监测美国工人的体育锻炼情况。
人工智能 (AI) 和机器学习具有巨大的潜力,可以改变企业并颠覆整个行业。然而,希望将算法决策融入其中的公司面临着多重挑战:他们必须确定人工智能可以创造价值的用例,以及可以自动支持或执行的决策。此外,组织需要进行转型,以便能够将基于 AI 的系统整合到他们的人力队伍中。此外,还必须讨论底层机器学习模型的更多技术方面,包括它们如何影响企业的各个部门:相关数据来自哪里,必须考虑哪些约束,如何评估数据和预测的质量?企业 AI 画布旨在将数据科学家和业务专家聚集在一起,讨论和定义需要澄清的所有相关方面,以便将基于 AI 的系统集成到数字企业中。它由两部分组成,第一部分侧重于业务视图和组织方面,而第二部分侧重于底层机器学习模型及其使用的数据。
人工智能嵌入式系统参与人类决策的传播使得研究人类对这些系统的信任变得至关重要。然而,实证研究信任具有挑战性。原因之一是缺乏设计信任实验的标准协议。在本文中,我们介绍了现有的实证研究人工智能辅助决策中信任的方法,并根据实验方案的构成要素分析了语料库。我们发现信任的定义通常不整合在实验方案中,这可能导致研究结果被夸大或难以解释和跨研究比较。借鉴社会和认知研究中关于人与人之间信任的实证实践,我们提供了实用指南,以改进在决策环境中研究人与人工智能信任的方法。此外,我们提出了两类研究机会:一类侧重于对信任方法的进一步研究,另一类侧重于影响人与人工智能信任的因素。
2022 年 4 月 15 日前提交的初步提案将由 BEC 进行评估,以获得第一轮融资;但是,BEC 保留在提交申请获得批准的情况下,提前考虑那些具有强大提案的提案的权利。BEC 的初步评估将侧重于具有近期融资需求并计划于 2023 年第一季度开始建设的高级开发项目机会(即将准备就绪)。初步评估日期(2022 年 4 月 15 日)将侧重于在此日期前提交的高度成熟的近期项目融资机会;但是,BEC 打算通过正在进行的 RFP 流程考虑其他项目,只要 BEC 有资金可用,该流程就会一直开放。目前,预计英国 RFP 将开放提交至 2027 年 12 月 31 日(RFP 截止日期),但需视 BEC 资金和其他资源的可用性而定
简单总结:肿瘤治疗已经并将继续演变为一种不可知论的方法,即治疗更多地侧重于识别和靶向基因异常,而不是像几十年前那样侧重于癌症的来源器官。随着每种基因异常都被确定为靶点,针对这些基因的药物开发也随之增长,从而提高了生存率和生活质量,人们对寻找新靶点的兴趣也随之增加。肺癌是最好的例子之一,与接受经验性常规化疗的患者相比,可靶向的基因异常导致生存率存在显著差异。神经调节蛋白 1 基因 (NRG1) 的易位是众多具有临床意义的基因融合之一,它有可能成为可靶向的基因,欧洲和美国已经在进行临床试验。本综述旨在描述这种新融合在肺癌治疗中的重要性和最新进展。
日本战后的经济战略侧重于增长和向国际市场的扩张。然而,中国作为安全威胁和经济竞争对手的崛起,促使日本政府从根本上重新评估其国家安全方针,实施旨在巩固经济安全的政策。2014 年,自民党执政期间,日本发生了翻天覆地的变化,2017 年,这一变化加速,并在 2022 年达到顶峰,制定并通过了《经济安全促进法》和新的《国家安全战略》。日本的举措侧重于四个关键领域,这些领域对于在与中国的竞争中取得成功至关重要。日本政府的重点是 1) 确保关键商品的稳定供应,2) 确保关键基础设施的安全,3) 支持尖端关键技术的开发,以及 4) 秘密专利制度。尽管挑战依然存在,尤其是来自中国的网络安全威胁,但美国和日本致力于加强其经济安全。
人工智能 (AI) 有可能改变人力资源管理 (HRM) 的未来。不同学科的学者为人力资源管理中的人工智能领域做出了贡献,但相互影响不够,导致知识体系支离破碎。为此,我们对 184 篇文章进行了系统的跨学科审查,以提供全面的概述。我们根据学科将先前的研究分为四类:管理和经济学、计算机科学、工程和运营以及其他。研究结果表明,不同学科的研究重点不同,方法也不同。技术学科的研究往往侧重于人工智能在特定人力资源管理功能方面的发展,而其他学科的研究则往往侧重于人工智能对人力资源管理、工作和劳动力市场的影响。所有类别中的大多数研究在理论发展方面都相对较弱。因此,我们为跨学科合作提供了建议,提出了人工智能的统一定义,并为研究和实践提供了启示。
该主题侧重于马来西亚法律制度,内容涉及生物多样性保护和管理。本课程为国家和国际生物多样性法律和政策的学生提供知识和技能。这包括有关与生物多样性有关的法律框架的实质性和基本理解。
此模块包含两个选项:一个侧重于抗菌药物的使用,另一个侧重于抗菌药物耐药性。要参与任一选项,负责向国家医疗保健安全网络 (NHSN) 报告抗菌药物使用 (AU) 或耐药性 (AR) 数据的机构人员必须与其药房和/或实验室信息软件提供商协调,以配置其系统以生成要导入 NHSN 的标准格式文件。数据提交的格式遵循健康级别 7 (HL7) 临床文档架构 (CDA) 标准。7 AUR 模块不提供手动数据输入。目的 NHSN AUR 模块为机构提供了一种机制,用于报告和分析 AU 和/或 AR 数据,以提供基准信息,通过抗菌药物管理减少抗菌药物耐药性感染,并中断单个机构或机构网络中耐药病原体的传播。6
