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![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
CRISPR/Cas9 介导的 MtCLE35 基因敲除凸显了其在高硝酸盐条件下控制共生根瘤数量的关键作用
摘要：豆科植物能够与土壤细菌（即根瘤菌）建立共生关系。豆科植物与根瘤菌的共生关系会形成共生根瘤，而根瘤菌会固定大气中的氮。宿主植物会控制共生根瘤的数量以满足其氮需求。研究表明，根部在接种根瘤菌和/或硝酸盐后产生的 CLE（CLAVATA3/胚胎周围区域）肽可以控制共生根瘤的数量。此前，研究发现，在蒺藜苜蓿中，MtCLE35 基因会受到根瘤菌和硝酸盐处理的上调，当过表达时，会系统性地抑制根瘤形成。在本研究中，我们获得了几个使用 CRISPR/Cas9 介导系统突变 MtCLE35 基因的敲除系。与野生型植物相比，敲除 MtCLE35 基因的 M. truncatula 品系在硝酸盐存在的情况下产生的根瘤数量增加。此外，在硝酸盐存在的情况下，接种根瘤菌的根中其他两个与结瘤相关的 MtCLE 基因 MtCLE12 和 MtCLE13 的表达水平降低，而硝酸盐处理和接种根瘤菌的对照根中 MtCLE35 基因表达没有显著差异。总之，这些发现表明 MtCLE35 在高硝酸盐条件下对根瘤数量起着关键作用，在高硝酸盐条件下其他与结瘤相关的 MtCLE 基因的表达水平降低。
野生和栽培葡萄树之间的表观遗传差异凸显了 DNA 甲基化在作物驯化过程中的贡献
摘要 12 葡萄的驯化过程促进了所需性状的固定。与有性生殖相比，通过扦插进行葡萄的无性繁殖更容易保存这些基因型。尽管如此，即使是无性繁殖，由于基因组中潜在的遗传体细胞突变，同一葡萄园内也常常会出现不同的表型。然而，这些突变并不是影响表型的唯一因素。除了体细胞变异外，表观遗传变异也被认为是调节驯化过程中获得的表型变异的关键因素。这些表观等位基因的出现可能对葡萄的驯化产生了显著影响。本研究旨在调查驯化过程对栽培葡萄甲基化模式的影响。对栽培和野生种质进行了低代表性亚硫酸盐测序。结果显示，栽培葡萄 24 的甲基化水平高于野生葡萄。野生和栽培葡萄之间的差异甲基化分析共鉴定出 9955 26 个差异甲基化胞嘧啶，其中 78% 在栽培葡萄中高甲基化。功能分析表明，核心甲基化基因（在野生和栽培种质中持续甲基化的基因）与应激反应和萜类/异戊二烯类代谢过程有关。而呈现差异甲基化的基因与靶向过氧化物酶体的蛋白质、乙烯 31 调节、组蛋白修饰和防御反应有关。此外，我们的研究结果 32 表明，环境诱导的 DNA 甲基化模式至少部分受野生葡萄种质的原产地引导。总的来说，我们的研究结果 34 揭示了表观等位基因在葡萄驯化历史中可能发挥的关键作用。36
使用 unc-58 选择标记的混淆凸显了对共 CRISPR 基因进行基因分型的重要性
使用模型遗传生物秀丽隐杆线虫 (C. elegans)，人们在提高 CRISPR/Cas9 编辑效率方面取得了多项进展。我们在此报告了 co-CRISPR“标记”基因的使用：发生过 co-CRISPR 事件的线虫具有明显的、可见的表型，这有助于选择携带目标基因中 CRISPR 事件的线虫。然后通过与野生型杂交去除 co-CRISPR 基因中的突变，但如果 CRISPR 和 co-CRISPR 基因难以分离，则这可能具有挑战性。但是，如果所选线虫呈现野生型并且是从一窝中选出的，则分离出 co-CRISPR 修饰基因可能不那么困难。在这些窝中，单个注射线虫的后代中有很大一部分表现出 co-CRISPR 表型，表明 CRISPR 效率高。这样可以产生在目标基因位点含有所需突变但不带有 co-CRISPR 突变的线虫。使用此方法，我们成功地在秀丽隐杆线虫 nlg-1 基因中产生了离散突变。然而，在对 nlg-1 基因进行测序以验证编辑的过程中，我们发现在 co-CRISPR 基因 unc-58 处发生了基因组重排，通过目测观察，这些重排在表型上是无声的，但却导致以挣扎行为评分的运动能力显著降低。这突出表明，在下游基因功能分析之前，应仔细考虑 co-CRISPR 介导的基因变化的隐藏后果。鉴于此，我们建议在利用表型选择作为流程一部分的 CRISPR 程序之后对 co-CRISPR 基因进行测序。
新冠疫情凸显韩国人工智能的优势...
导致性别歧视。尽管韩国去年在招聘人工智能研究人员方面取得了显著进步，但性别多样性的缺乏仍需解决。根据联合国教科文组织 2017 年的一项研究，韩国人工智能研究人员中只有 18% 是女性，2019 年韩国人工智能会议论文中只有 12% 是由女性撰写的。国家人工智能战略应能及时帮助韩国解决与其他国家之间人才差距的问题，但政府和韩国企业需要努力确保培养的人才尽可能多样化。
AGORA2：大规模微生物组重建凸显广泛的药物代谢能力
人类微生物组影响着各种常用处方药的功效和安全性，但缺乏全面的系统级方法来研究药物-微生物组相互作用。在这里，我们提出了一种人类微生物基因组规模重建的计算资源，称为 AGORA2，它涵盖了 7,206 种菌株，包括微生物药物降解和生物转化，并根据比较基因组学和文献检索进行了广泛的整理。AGORA2 是人类微生物组的知识库和代谢建模资源。我们通过在单一菌株和成对模型中机械地模拟微生物药物代谢能力来证明后者。此外，我们预测了 616 名结直肠癌患者和对照组中个体特异性药物转化潜力。该分析表明，某些药物激活能力仅存在于一小部分个体中，而且药物转化潜力与临床参数相关。因此，AGORA2 为个性化、预测宿主-药物-微生物组相互作用分析铺平了道路。
Survivin 在干细胞和癌症中的重要性日益凸显
摘要 Survivin 是一种在正常细胞和癌细胞中差异表达的稀有蛋白质，它直接或间接参与肿瘤维持所需的多种途径。它几乎在所有癌症中都有表达，并且在癌症早期就被发现有表达。这些特性使 Survivin 成为癌症治疗的极具吸引力的靶点。即使这些特性有望成为肿瘤治疗靶点，但针对 Survivin 的临床试验取得的成功有限。直到最近才发现 Survivin 并没有被专门针对，这可能导致负面的临床结果。此外，研究重点现已从整体异质性肿瘤细胞群中的 Survivin 表达转移到癌症干细胞中的 Survivin 表达，因为这些细胞已被证明是肿瘤的主要驱动因素。因此，在这篇综述中，我们分析了正常细胞和癌细胞中 Survivin 的表达，特别关注其在癌症干细胞区室中的表达。我们讨论了参与调节 Survivin 的主要信号通路。我们探讨了各种抑制 survivin 的干预措施的当前发展状况。此外，我们还讨论了开发用于癌症治疗的强效和特异性 survivin 抑制剂所面临的挑战。最后，我们对一些有前景的未来抗癌治疗方法给出了见解。