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从算法管理到数据驱动的劳动组织。工作场所数据缺陷的工会方法
摘要。工作场所的增加数据缺陷通常是对工人施加组织和管理控制的一种手段。此反思说明超出了这种观点，并汇总了一词以数据驱动的劳动组织，以讨论工作的潜力将数据缺陷作为一种告知工人的工作条件以及如何使用数据来倡导其集体目标的方式。在劳动组织中伪造了研究议程，反思说明与斯堪的纳维人的历史根源有关，尤其是工会（TU）方法。动员TU方法是重新想象工作场所数据缺陷研究的有利位置，反思说明概述了三个新兴的研究主题，对于将研究重点从使用数据进行管理目的转移到使用数据进行劳动组织的数据至关重要。通过讨论TU传统还如何引起某种研究精神和政治参与的精神，促使研究人员通过Ac Tively寻求通过实际参与来重塑数字化的轨迹。关键字：工作场所数据缺陷；工作中的算法；工会方法；斯堪的纳维人是历史；工人参与；数据工作；数据治理；数据素养。
将零信任扩展到数据备份和恢复
零信任是一种基于任何用户，设备或网络数据包的想法的现代安全策略。为了确保数据安全性，应分割对关键数据资产的访问，并且必须在授予任何访问权限之前对所有通信进行认证，评估和授权。必须将其应用于每个细分市场及其数据，应用程序，资产或服务。
导航未来：将AI和机器学习集成到数字>的人力资源实践中
摘要随着组织的数字时代的复杂性，人力资源的作用（HR）正在发展以满足数字劳动力的需求。本评论探讨了在人力资源实践中人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合，以提高数字时代的效率，有效性和员工满意度。AI和ML技术为人力资源部门提供了简化运营，改善决策过程并增强员工经验的机会。通过利用AI和ML，人力资源专业人员可以自动执行常规任务，例如招聘，入职，培训和绩效评估，从而使他们能够专注于更具战略性的计划来推动组织成功。将AI和ML集成在人力资源实践中的关键优势之一是个性化员工体验的能力。这些
将生物多样性监视数据集成到数字...
目标：DTO-Bioflow将解锁“睡觉”的生物多样性数据，从而使这些和新的生物多样性监测数据的持续流入欧盟数字双海洋。它将为海洋生物学过程的数字复制品创建必不可少的组成部分，将新的和现有的数据流变成基于证据的知识。
将逆增强学习整合到数据驱动的机械计算模型中：一种新的范式来解码癌细胞异质性
细胞异质性是生物学的无处不在，也是成功癌症治疗的主要障碍。已经出现了几种技术，可以沿轴上量化活细胞中的异质性，包括细胞迁移，形态，生长和信号传导。至关重要的是，这些研究表明，细胞异质性并不是细胞控制系统中随机性或失败的结果，而是多细胞系统的一个可预测方面。我们假设复杂组织中的单个细胞可以作为奖励最大化的药物的行为，而奖励感知的差异可以解释异质性。从这个角度来看，我们将逆增强学习作为一种分析细胞异质性的新方法。我们介绍了详细的实验方法，以测量随时间的时间测量细胞异质性，以及这些实验如何生成由细胞状态和作用组成的数据集。接下来，我们展示如何将逆增强学习应用于这些数据集，以推断单个单元格如何基于异质状态选择不同的动作。最后，我们将逆增强学习的潜在应用引入了三个细胞生物学问题。总体而言，我们期望逆增强学习能够揭示为什么细胞行为异质，并基于这种新理解来识别新型治疗方法。
指导到数字的资格 - 及...
4.2.1如果数字资产的FTSE DAR参考价格的计算通过4.1.1中概述的所有标准，则数字资产被视为非基准资产。FTSE DAR参考价格 - 仅出于信息，研究和分析目的而计算非基准资产。ftse dar参考价格 - 非基准的资产不是，也不是要被欧盟或英国的监督实体使用（如欧盟基准监管的第3（1）（1）（7）条所示，2016年6月8日的委员会在2016年6月8日将其用作金融工具和金融合同的基准，以衡量绩效和uncorts formun formun uniun formun uniun formun uniun formun union（eformus formun）''''''''''' accordingly, the EU BMR and the UK Benchmark Regulation (The Benchmarks (Amendment and Transitional Provision) (EU Exit) Regulations 2019 (which amends the European benchmark regulation in the United Kingdom) does not apply to the FTSE DAR Reference Prices – Non-Benchmark Assets.因此，欧盟内联盟内部的第3（1）（17）条中规定了监督实体（作为“监督实体”）和英国不允许使用EU BMR第3（1）（1）（7）条所设定的FTSE DAR参考价格 - 非基础参考资产作为基准。
医疗保健中联合学习的量子：从开发到部署以及从模型到数据的转变
医疗组织具有大量敏感数据，传统技术的存储容量和计算资源有限。由于与患者隐私相关的公司法规，共享机器学习的医疗数据的前景更加艰巨。对医疗保健数据的确定性，完整性和可用性的良好保护已成为古典数据安全考虑之外的主要关注点。近年来，联邦学习为加速分布式机器学习的解决方案解决了与数据隐私和治理有关的问题。目前，量子计算和机器学习的融合已经引起了学术机构和研究社区的注意。量子计算机表明，通过在几个量子节点上的有效分布培训为医疗保健部门带来巨大的好处。这项工作的最终目标是开发一个量子联合学习框架（QFL），以应对医疗和医疗成像任务的医疗保健和临床行业的优化，安全和隐私挑战。在这项工作中，我们提出了联合量子卷积神经网络（QCNN），并在边缘设备上进行了分布式培训。为了证明拟议的QFL框架的可行性，我们在医疗数据集（肺炎MNIST和CT-Kidney疾病分析）上进行了广泛的实验，这些实验是非独立和非独立地分区的医疗机构/客户/客户/客户的。通过大规模模拟对拟议的量子联合学习框架进行了验证和评估。量子联盟全球模型保持了高分类测试的准确性和义务的能力，并且无论医疗数据如何在客户之间分配如何不平衡，都超过了本地培训客户。与本地客户相比，全球模型在接收器操作特征曲线（Auc-Roc）（0.953）和全类平均（0.98）方面取得了最佳性能，以预测肺炎和CT-Kidney数据集的结果。此外，提出了客户选择机制，以减少每个通信的计算开销，从而有效地提高了收敛速度。基于我们来自数值模拟的结果，分布式和安全的量子机学习算法的部署用于启用可扩展和隐私的智能医疗保健应用程序将非常有价值。
从模拟到数字计算：智人的大脑是否正在成为图灵机？
现代计算的抽象基础是有限状态机（通用图灵机）的正式描述，它基于整数和逻辑符号的操纵。在这篇关于计算机-大脑类比的论述中，我们讨论了哺乳动物大脑执行的模拟计算与通用图灵机的数字计算的相似程度和不同程度。我们从普通现实开始，即连续世界和不连续世界之间的永久对话。计算也是如此，它可以是模拟的，也可以是数字的，而且经常是混合的。计算机背后的理论本质上是数字的，但可以通过模拟设备对现象进行有效的模拟；事实上，任何物理计算都需要在物理世界中实现，因此在某种程度上是模拟的，尽管它基于抽象的逻辑和算术。哺乳动物的大脑由神经网络组成，起到模拟设备的作用，并产生了以数字算法实现但功能与模拟模型相同的人工神经网络。模拟结构通过实现各种反馈和前馈回路来进行计算。相比之下，数字算法允许实施递归过程，从而使其能够产生无与伦比的新兴特性。我们简要说明了神经元的皮层组织如何整合信号并进行类比预测。虽然我们得出结论，大脑不是数字计算机，但我们推测最近在大脑中实现的人类书写可能是一种数字路径，可以慢慢将大脑进化为真正的（慢速）图灵机。
从人工智能到数字化转型：人工智能就绪框架
摘要 人们已经广泛研究了选择和实施数字技术以实现企业数字化转型目标的策略和方法。人工智能 (AI) 技术最近蓬勃发展，这加剧了对此类研究的需求，因为它们越来越多地应用于各种组织实践，不仅为数字化转型创造了新机遇，也为数字化转型流程管理者带来了新挑战。在本文中，我提出了一个框架，旨在帮助解决这些挑战中的第一个挑战：评估组织的 AI 准备情况，即组织部署 AI 技术实现数字化转型的能力，包括四个关键维度：技术、活动、边界和目标。我表明，该框架可以促进分析组织当前的社会技术 AI 状态以及该技术更充分的增值、社会技术部署的前景。AI 准备框架有助于更全面地理论化 AI 在数字化转型中可以发挥和将发挥的作用。 ª 2021 印第安纳大学凯利商学院。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。