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版本号：1.1 目的：本政策的目的是通过确定和维护研究中最高的客观性道德标准
版本号：1.1 目的：本政策旨在通过识别和评估可能影响研究决策、交易和运营的财务利益冲突（“FCOI”）并对其进行管理以便在不损害诚信的情况下开展重要合作，从而建立和维护研究中最高的客观性道德标准。该政策还旨在补充任何 Optum 或 UnitedHealth Group FCOI 政策和程序。此外，该政策旨在遵守 42 CFR 第 50 部分和 45 CFR 第 94 部分中规定的通过公共卫生服务部（PHS）资助的研究的联邦法规的要求。范围：本政策适用于在 Optum 护理研究与创新中心（OCRI）及其指导委员会的监督下进行的任何研究。定义：• 指定官员：指定征求和审查研究人员重大经济利益披露的机构官员。
![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
人工智能与客观性的神话：
人工智能 (AI) 正在迅速融入医疗保健领域，人们天真地相信人工智能的客观性，并自满地相信计算知识的全知性。虽然人工智能有可能改变医疗保健，但也存在重大的道德和安全问题。人工智能发展的步伐和对人工智能霸权的争夺导致人工智能应用迅速且基本上不受监管地扩散。重要的是要明白，人工智能技术带来了新的和加速的风险，需要有意义的人为控制和监督。然而，该领域的标准和监管还处于非常起步的阶段，需要紧急关注。本文探讨了与可靠性、透明度、偏见和道德相关的问题，以说明实际情况，并提出了制定标准和监管框架的案例，以确保人工智能在医疗保健领域的安全、有效和合乎道德地使用。
一类纯失相模型中的相关性、信息回流和客观性
摘要：我们严格审查了系统与其环境片段之间建立的相关性在表征随后的动态方面所起的作用。我们采用了具有不同初始条件的去相位模型，其中初始环境的状态代表可调节的自由度，该自由度在定性和定量上影响相关性曲线，但仍然会导致系统的动态降低。我们应用最近开发的表征非马尔可夫性的工具来仔细评估相关性（由（量子）詹森-香农散度和相对熵量化）以及环境状态的变化在量子达尔文主义范式中的经典客观性条件是否得到满足方面所起的作用。我们证明，对于来自不同微观模型的完全相同的非马尔可夫系统简化动力学，一些表现出量子达尔文主义特征，而另一些则表明不存在任何有意义的经典客观性概念。此外，我们的研究结果强调，环境的非马尔可夫性质并不会先验地阻止系统冗余地增殖相关信息，而是系统建立必要相关性的能力才是体现经典客观性的关键因素。
精致的钻石规范范围在观察物的客观性的出现
摘要量子达尔文主义的理论旨在解释我们的客观经典现实是如何从量子世界中产生的，它是通过分析涉及量子系统的信息的分布，该量子系统可访问多个观察者，这些观察者可以通过拦截该系统来拦截该系统的环境片段。先前的工作表明，当环境碎片的数量增长时，建模从系统到观察者的信息流的量子通道变得越来越接近 - 按照钻石规范距离的术语 - 以“测量和播放”通道，从而确保可观察到的客观性；收敛是由钻石标准距离上的上限形式化的，该距离随着碎片数量的增加而降低。在这里，我们在有限尺寸的量子系统的客观性中得出了更严格的钻石规范范围，提供了一种可以在有限次和有限二维的情况下桥接的方法。此外，我们通过考虑纯损耗通道给出的系统环境动力学的特定模型来探测边界的紧密度。最后，我们概括为有限的维度，这是品牌〜Ao等人获得的结果（2015Nat。社区。6 7908），它提供了量子不和谐的操作表征，从与许多当事方的相关性的单方面重新分布。我们的结果提供了一个统一的框架，可以定量基准在量子到古典过渡中的客观性上升。