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团队层面的人工智能与人类工作者互动：挑战和潜在人力资源管理策略的概念评估
摘要目的——本文旨在特别关注当代组织中的人力资源管理 (HRM) 领导者和部门由于人工智能 (AI)（主要是机器人）与人类工作者之间的密切互动（尤其是在团队层面）而面临的挑战。本文进一步讨论了重要的潜在策略，这些策略可能有助于在对现有研究进行概念性回顾的基础上克服这些挑战。设计/方法/方法——本文进行了一项概念性工作，整合了多种文献流，以呈现当代组织中人工智能（尤其是机器人）与人力资源管理之间关系的相当全面但批判性的概述。发现——我们强调，人类工作者和机器人之间的互动和协作在一系列行业和组织职能中都很明显，两者都是团队成员。这给当代组织的人力资源管理职能带来了独特的挑战，他们需要解决员工对与人工智能合作的恐惧，尤其是与未来失业和与建立人类员工和人工智能机器人团队成员之间的信任相关的困难动态有关的问题。除此之外，人力资源管理人员还需要仔细沟通和管理人类员工与人工智能机器人同事的任务完成期望，以保持协作精神以及员工未来的绩效评估。作者发现，在将人类员工组织成与机器人团队之前，组织支持机制（如促进环境、培训机会和确保可行的技术能力水平）非常重要。最后，我们发现人力资源管理面临的最大挑战之一是在人类和人工智能（包括机器人）并肩工作的团队中进行绩效评估。我们提到缺乏现有的框架来指导人力资源管理者解决这一问题，并强调采取
埃塞俄比亚南部妇女产科危险信号知识的个人和社区层面决定因素：多层次混合效应负二项分析
将每 10 万活产婴儿的孕产妇死亡率降低到 70 人以下是 2030 年可持续发展目标 (SDG 3) 的目标之一 [1]。为了实现这一数字，妇女应该清楚了解导致孕产妇死亡率高的直接和间接 ODS，并尽早寻求医疗保健提供者的治疗，特别是在包括埃塞俄比亚在内的发展中国家[2-4]。这些 ODS 大致可分为三类。手和脸肿胀、阴道出血、严重头痛、视力模糊、先兆子痫和子痫是妊娠期间最常见的症状。严重阴道出血、分娩时间超过 12 小时、高血压疾病和胎盘滞留是分娩期间的主要 ODS。发烧、恶臭的阴道分泌物和急性阴道出血是产后的主要 ODS [5]。此外，根据孕产妇死亡占比，还可分为直接和间接 ODS。直接 ODS 包括感染、出血、难产、不安全流产和妊娠期高血压疾病，占全球孕产妇死亡的近 80%，而间接 ODS 则包括贫血、肝炎、糖尿病、疟疾和因妊娠而加重的心血管疾病 [6,7]。世界卫生组织 (WHO) 2022 年报告指出，出血是全球孕产妇死亡的主要原因，约占所有死亡的 28%，其中直接产科并发症是孕产妇死亡的主要原因 [6,7]。此外，研究表明，非洲孕产妇死亡的两个主要原因是子痫和出血 [8,9]。但是，如果妇女意识到这些 ODS，并得到适当的识别、治疗和管理，许多并发症是可以避免的 [7]。但大多数女性，特别是欠发达国家的女性，对 ODS 了解不多[6,10-12]。三个关键延迟模型描述了许多低收入国家孕产妇在怀孕、分娩和产后阶段死亡的主要原因。这些包括延迟识别危及生命的 ODS 并做出就医决定、延迟去医院以及延迟在医院获得及时、充分和有效的护理[13-16]。由于对 ODS 缺乏了解，妇女延迟获得产科医疗服务，导致发展中国家孕产妇患病率和死亡率高[17,18]。
区域和全球层面综合环境评估的生物多样性指标：六项生物多样性指标数据可用性可行性研究
在生物系统相对同质和简单的地区采用这种方法可能有一定的道理。因此，北海近海可能可以相当好地描述为 30 个物种或物种群。在物种多样性高的地区和/或
GENESIS ENERGY LIMITED 2024 年综合报告
我们将在三个层面启动 Gen35：层面 1（2024 财年）未来契合度；层面 2（2025-2028 财年）加速转型；层面 3（2029-2035 财年）未来状态。我们今年完成的层面 1 侧重于我们现在可以做的事情，以影响收益和股东价值；层面 2 将侧重于我们在低碳未来需要做的事情，以促进增长和创造股东价值；层面 3 将让我们创造选择权，以最大限度地利用我们未来状态的机会。
使用功能性近红外光谱技术展示驾驶过程中视觉空间注意力需求与工作记忆负荷之间的大脑层面相互作用
驾驶是一项复杂的任务，需要同时调动多种认知资源。然而，目前还缺乏研究在双任务处理中不同驾驶子任务在大脑层面的相互作用。本研究调查了与驾驶难度增加相关的视觉空间注意力需求如何与大脑层面的不同工作记忆负荷 (WML) 水平相互作用。使用多通道全头高密度功能近红外光谱 (fNIRS) 大脑激活测量，我们旨在预测驾驶难度水平，既针对每个 WML 水平进行单独预测，也使用组合模型进行预测。参与者在虚拟现实驾驶模拟器中在有并发交通的高速公路上驾驶了大约 60 分钟。在一半的时间里，路线穿过一个车道宽度较窄的建筑工地，增加了视觉空间注意力需求。同时，参与者执行了 n-back 任务的修改版本，其中有五个不同的 WML 级别（从 0-back 到 4-back），迫使他们不断更新、记忆和回忆前几个“n”速度符号的序列，并相应地调整速度。使用多元逻辑岭回归，我们能够在 15 名参与者的 75.0% 信号样本（1.955 Hz 采样率）中正确预测驾驶难度，在对每个 WML 级别分别在 fNIRS 数据上训练的分类器的样本外交叉验证中。WML 级别对驾驶难度预测有显著影响
上海电影：盈利能力显着改善，IP+AI 带来广阔想象空间
分析师：金荣执业证书号：S0010521080002 邮箱：jinrong@hazq.com 相关报告·公司点评：快手：23Q1 收入端全面超预期，集团层面首次盈利2023-06-07 ·行业点评：苹果开拓性MR 新品发布, 持续催化传媒行业内容生态型企业向好2023-06-07 ·公司点评：哔哩哔哩-W：经调整归母净亏损显着收窄，营收符合预期，多款新游定档暑期2023-06-07 ·公司点评：爱奇艺：会员规模创历史新高，丰富内容储备推动高质量增长20 23-06-07 ·行业点评：教育行业点评：AIGC 助力教育个性化，政策引导科学教育2023-0 6-04 ·公司点评：美团-W：1Q23 业绩前瞻， 盈利能力大幅改善，即时零售持续发力2023-05-22 ·公司点评：快手-W：23Q1 收入与利润均有望超预期，商业化能力有望持续提升2023-05-21 ·公司深度：爱奇艺：坚持原创降本增效成果显着，AI 赋能打开广阔想象空间2023-05-16
基于多维结构特征的硬件木马检测技术
具体来说， Oya 等人 [ 3 ] 总结了 9 种木马特征并对 每种特征赋予特定的分值，通过分值的高低来确定 是否存在硬件木马。但该文并未阐述这些特征的性 质及与硬件木马触发机制的联系。 Yao 等人 [ 4 ] 基于 数据流图提出 4 种硬件木马特征，利用硬件木马特 征匹配算法来检测硬件木马，并形成了检测工具 FASTrust 。然而基于数据流图的木马特征构建方 法是从寄存器层面进行的，大量的组合逻辑被忽略， 误识别率较高。 Hasegawa 等人 [ 5 ] 提出了 LGFi, FFi, FFo, PI, PO 等 5 种硬件木马特征，并利用支持向量 机算法来训练并识别木马节点，然而在训练集中， 硬件木马特征集较少，训练集分布并不平衡，即便 是采用动态加权的支持向量机依然存在较大的误识 别情况。 Chen 等人 [ 6 ] 计算待测电路中两级 AONN 门 的分数，认为分数较高的门是硬件木马。该方法对 单触发型硬件木马有效，然而对于多触发条件的硬 件木马无能为力，且未考虑有效载荷电路及其功能。
技术员级别的任务积分
在技术人员层面调查危险材料 (HazMat)/大规模杀伤性武器 (WMD) 事件。 在技术人员层面收集危险和响应信息。 在技术人员层面确定材料及其容器的可能行为。 在技术人员层面确定危险区域的大小。
人工智能在营销中的阴暗面
主持人 AI 情境层面：线上 vs 线下 客户层面：年龄和性别 产品层面：利益（享乐主义 vs 功利主义）、参与度（低 vs. 高） 公司层面：类型（服务业 vs 制造业） 国家层面：文化价值（权力距离、个人主义、男性气质和不确定性规避） 控制变量：出版状态和样本构成