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酒店业的语音助理：使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中，颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望，并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈，采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法，全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明，酒店和客人两方终端用户的需求，探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明，VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段，但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术，而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献，并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务，并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益，以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案，以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理，同时为旅行者的体验增加价值。
酒店业的语音助理：使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中，颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望，并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈，采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法，全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明，酒店和客人两方终端用户的需求，探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明，VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段，但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术，而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献，并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务，并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益，以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案，以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理，同时为旅行者的体验增加价值。
b“摘要。我们考虑u t d d r ..u/ r n .u //的方程，其中n是整个空间中newtonian的潜力（laplacian倒数），整个空间r d，.u/是流动性。对于线性流动性，.u/ d u，方程式和某些范围，是针对超级或超级脉动的范围，以实现超级或超级脉络性的范围。具有紧凑空间支撑的特性的弱解决方案，特别是在空间中具有恒定强度的圆盘涡流的特殊解决方案在球中支撑的球中支撑的圆盘涡流，如c 2 t 1 = d的及时散布，因此在本文中显示了不连续的领先者，我们提出了sublinearearearial obyility .u/ d u \ xcb \ xc \ xc的模型。证明非阴性的解决方案在各处恢复了阳性，并且在无穷大的情况下，尤其是以上的脂肪尾巴。 \ xcb \ x9b / /。我们将分析限制在径向溶液中，并通过特征方法构建解决方案。我们介绍了质量功能，该质量函数解决了汉堡方程的异常变化，并在分析中起着重要作用。我们从粘度解决方案的意义上表现出良好的性质。我们还构建了数值有限差分convengen
b“摘要。我们考虑了u t d r ..u/ r n .u //的形式的方程式，其中n是整个空间r d和.u/是纽顿电位（laplacian的倒数），并且.u/是移动性。对于线性迁移率，.U/ D U，已提出方程和一些变化作为超导性或超流体的模型。在这种情况下，该理论会导致具有紧凑空间支持的特性的有界弱解的唯一性，特别是在空间强度u d c 1 t 1中具有恒定强度的圆盘涡流的特殊溶液在球中支撑的恒定强度的涡流涡流，在c 2 t 1 = d之类的时间内传播，因此显示出不连续的前面前面的前线。在本文中，我们提出了具有sublinear Mobility .u/ d u \ xcb \ x9b的模型，并使用0 <\ xcb \ x9b <1提出，并证明非负溶液到处恢复了积极性，并且在无限范围内显示出脂肪尾巴。该模型以许多方式作为上一个模型的正规化。尤其是，我们发现上一个涡流的等效物是一种明确的自相似解，如u d o.t 1 = \ xcb \ x9b /带有尺寸u d o的空间尾巴的时间。我们将分析限制为径向溶液，并通过特征方法构建解决方案。我们介绍了质量函数，该质量函数解决了汉堡方程的异常变化，并在分析中起着重要作用。我们从粘度解决方案的意义上表现出良好的性质。我们还构建了数值有限差分收敛方案。”
IQ亚型，大脑体积和免疫标记 毒理学 - UCL发现 - 伦敦大学学院 在正常范围内HBA1C之间的关联... 在支持1型糖尿病决策中以人为中心的机器学习的共同设计机会 预测电池的稳定锂铁硫化物... 远程随机电路中的运输和纠缠增长 定量评估临床前铸造的原代基因编辑人干细胞中染色体重排的定量评估 Neuroml-DB：共享和表征数据驱动的神经科学模型 数据注释人群神经影像学：全面的生成 关于安迪·派克（Andy Pike）地理政治经济学的评论 终生并通过细胞改善欧洲医疗保健 - 社论：衰老神经科学的深度学习 2型糖尿病在患者症状归因中的作用... 基于挑战性髓鞘的深度学习分割 布鲁顿的酪氨酸激酶抑制剂：一种新的治疗疗法... 胆固醇酯转移蛋白作为心血管疾病的药物靶标 大脑通信 - UCL发现 热还原石墨烯/MXENE膜，用于增强的li- ... 第2章能源安全的定义
1。UCL皇后广场神经病学研究所，英国伦敦UCL皇后广场研究所2.心理医学学院，心理学和神经科学研究所，英国伦敦国王学院，英国伦敦国王学院3.大脑映射单元，精神病学系，剑桥大学Herchel Smith大脑和心理科学大楼。精神病学部，英国伦敦帝国学院帝国学院； 5。 英国曼彻斯特大学神经科学与实验心理学系； 6。 MAHSC，英国曼彻斯特曼彻斯特大学； 7。 Lancashire和South Cumbria NHS基金会信托基金会，英国Accrington； 8。 剑桥郡和彼得伯勒NHS基金会信托基金会，英国剑桥； 9。 英国伯明翰大学心理健康研究所。 10。 爱丁堡大学临床脑科学中心精神病学系，精神病学部，英国伦敦帝国学院帝国学院； 5。英国曼彻斯特大学神经科学与实验心理学系； 6。 MAHSC，英国曼彻斯特曼彻斯特大学； 7。 Lancashire和South Cumbria NHS基金会信托基金会，英国Accrington； 8。 剑桥郡和彼得伯勒NHS基金会信托基金会，英国剑桥； 9。 英国伯明翰大学心理健康研究所。 10。 爱丁堡大学临床脑科学中心精神病学系，英国曼彻斯特大学神经科学与实验心理学系； 6。MAHSC，英国曼彻斯特曼彻斯特大学； 7。 Lancashire和South Cumbria NHS基金会信托基金会，英国Accrington； 8。 剑桥郡和彼得伯勒NHS基金会信托基金会，英国剑桥； 9。 英国伯明翰大学心理健康研究所。 10。 爱丁堡大学临床脑科学中心精神病学系，MAHSC，英国曼彻斯特曼彻斯特大学； 7。Lancashire和South Cumbria NHS基金会信托基金会，英国Accrington； 8。 剑桥郡和彼得伯勒NHS基金会信托基金会，英国剑桥； 9。 英国伯明翰大学心理健康研究所。 10。 爱丁堡大学临床脑科学中心精神病学系，Lancashire和South Cumbria NHS基金会信托基金会，英国Accrington； 8。剑桥郡和彼得伯勒NHS基金会信托基金会，英国剑桥； 9。英国伯明翰大学心理健康研究所。10。爱丁堡大学临床脑科学中心精神病学系，
基于二维半导体的Wafer尺度功能电路，并通过机器学习优化的制造
摘要：由对石墨烯的开创性研究触发，已经研究了二维分层材料（2DLM）的家族已有十多年了，并且已经证明了具有吸引力的功能。然而，仍然存在挑战，抑制了高质量的增长和电路水平的整合，而先前研究的结果仍然远远不符合工业标准。在这里，我们通过利用机器学习（ML）算法来评估影响MOS 2顶部门控型晶体管（FET）的电气特性的关键过程参数来克服这些挑战。然后通过ML与网格搜索相结合来指导晶圆尺度的制造过程，以使设备性能（包括移动性，阈值电压和亚阈值秋千）合作。针对MOS 2 FET实施了62级香料建模，并进一步用于构建功能性数字，模拟和光电检测电路。最后，我们介绍了晶圆尺度的测试FET阵列，以及使用行业标准设计流和流程的4位全加法器。总的来说，这些结果在实验中验证了ML辅助制造优化对超硅电子材料的应用潜力。
高性能的腔体增强量子记忆与温暖的原子细胞电针抑制海马神经元细胞凋亡，并通过调节JNK信号来改善血管性痴呆小鼠的认知功能障碍
细胞质底物。激活的JNK的一部分留在细胞质中，并直接调节Bcl-2家族成员的活性（BIM，BAX，BCL-2等）通过磷酸化，从而介导线粒体途径中的凋亡（Bogoyevitch Ma等2006; Carboni S等。 2005; Tournier C等。 2000; Perier C等。 2007）。 此过程不依赖新基因的表达。 Bcl-2家族是JNK转录独立途径的主要调节剂。 它分为三类：凋亡蛋白，例如Bak和Bax；抗凋亡蛋白，例如Bcl-2和Bcl-XL，以及BH3-，例如BIM和BID。 仅蛋白质。 在其中，Bax是线粒体途径的主要介体（Bogoyevitch Ma等人。 2006; Perier C等。 2007）。 激活的Bax易位到外部线粒体2006; Carboni S等。2005; Tournier C等。 2000; Perier C等。 2007）。 此过程不依赖新基因的表达。 Bcl-2家族是JNK转录独立途径的主要调节剂。 它分为三类：凋亡蛋白，例如Bak和Bax；抗凋亡蛋白，例如Bcl-2和Bcl-XL，以及BH3-，例如BIM和BID。 仅蛋白质。 在其中，Bax是线粒体途径的主要介体（Bogoyevitch Ma等人。 2006; Perier C等。 2007）。 激活的Bax易位到外部线粒体2005; Tournier C等。2000; Perier C等。2007）。 此过程不依赖新基因的表达。 Bcl-2家族是JNK转录独立途径的主要调节剂。 它分为三类：凋亡蛋白，例如Bak和Bax；抗凋亡蛋白，例如Bcl-2和Bcl-XL，以及BH3-，例如BIM和BID。 仅蛋白质。 在其中，Bax是线粒体途径的主要介体（Bogoyevitch Ma等人。 2006; Perier C等。 2007）。 激活的Bax易位到外部线粒体2007）。此过程不依赖新基因的表达。Bcl-2家族是JNK转录独立途径的主要调节剂。它分为三类：凋亡蛋白，例如Bak和Bax；抗凋亡蛋白，例如Bcl-2和Bcl-XL，以及BH3-，例如BIM和BID。仅蛋白质。 在其中，Bax是线粒体途径的主要介体（Bogoyevitch Ma等人。 2006; Perier C等。 2007）。 激活的Bax易位到外部线粒体仅蛋白质。在其中，Bax是线粒体途径的主要介体（Bogoyevitch Ma等人。2006; Perier C等。 2007）。 激活的Bax易位到外部线粒体2006; Perier C等。2007）。 激活的Bax易位到外部线粒体2007）。激活的Bax易位到外部线粒体
使用卷积神经网络检测脑肿瘤并通过直方图选择阈值
医学图像中的脑肿瘤在形状和大小方面具有高度多样性。一些数据发现了肿瘤组织和正常组织之间的一种形式，而了解肿瘤的轮廓和特征成为搜索的关键部分。通过利用机器学习能力，机器被赋予几个变量并在一定程度上提供决策，它们已经广泛地给出了支持决策主体的决策。本研究将直方图选择的阈值选择方法应用于 CT 扫描数据，而适当的阈值选择方法则相应地选择肿瘤位置。此外，卷积神经网络 (CNN) 用于对所选图像是否为肿瘤进行分类。使用 CT 扫描数据和计算实验，该算法最终得到批准并给出准确率为 75.42% 的脑部分类。
尊敬的校长，我们根据艺术要求。法律第25条300 of 20.5.70，在学校工会公告栏上发布并通过电子邮件向宗教教师发送所附新闻稿，不做任何修改（PDF 格式），以便能够使用新闻稿中的超文本链接。感谢教授一贯的合作。朱塞佩·法维拉
***保密性*** 遵守 G.D.P.R.欧洲法规 n. 2016/679 关于个人数据保护的规定，本信息中包含或附加的信息仅供上述收件人使用。他人收到后，禁止任何形式的分发或复制。任何错误收到此通信的人必须立即通知发件人并销毁该信息。
G4分解DHX36具有预后的意义，并通过非小细胞肺癌的多种因果法规发挥肿瘤抑制功能
肺癌是全球男女最普遍的癌症之一。核酸G4结构已与某些癌症（例如肺癌）的癌症相关基因的转录程序有关。然而，主要的G4分解DHX36在肺癌进展中的作用尚不清楚。在这项研究中，通过对公共数据集的生物信息学分析（TCGA和GEO），我们发现DHX36是具有亚型依赖性的非小细胞肺癌（NSCLC）的独立预后指标。DHX36的稳定慢病毒敲低导致肺癌细胞中S期亚群的加速迁移和聚集。DHX36水平的降低消除了肺癌细胞对化学治疗药物（如紫杉醇和细胞依赖性）的增殖反应。该解旋酶的敲低导致肿瘤生长，这是由3D荧光球体肺癌模型所证明的，并且刺激细胞集落形成，如单细胞培养所示。高吞吐量蛋白质组学阵列表明，DHX36通过调节多种信号传导途径在肺癌细胞中的功能，包括蛋白质活性的激活，蛋白质自体磷酸化，FC受体信号信号通路，对肽激素激活的蛋白质激活蛋白蛋白激酶信号助理的反应。因果转录组分析表明，DHX36与mRNA监视，RNA降解，DNA复制和MYC靶标显着相关。因此，我们公布DHX36提出了临床意义，并在肺癌的肿瘤抑制中起作用，并提出了基于解旋酶特异性靶标的抗癌治疗的潜在新概念。
约克大学人工智能哲学 AP/PHIL/COGS 3750 3.00（Lect 01）2021 年冬季课程类型：讲座 | 星期四，下午 2:30（EST），3 小时 | 地点：Zoom | Cat# M73K01（AP COGS）/ W55M01（AP PHIL）重要日期：1 月 11 日（学期开始）、1 月 14 日（第一堂课）、2 月 13-19 日（冬季阅读周）、3 月 12 日（不获得成绩的最后一天退课）、4 月 8 日（最后一堂课）、4 月 12 日（冬季课程结束）、4 月 13 日（本学期提交作业的最后一天）、4 月 14-28 日（冬季考试期）课程讲师：Michael Barkasi（barkasi@yorku.ca）办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST）；可能的其他时间。需要预约（请发送电子邮件）。先决条件：AP/PHIL/COGS 2160 3.00 或 AP/PHIL 2240 3.00 之一 参加课程的技术要求：eClass 访问和 Zoom。强烈建议学生参加周四的 Zoom 讲座并积极参与麦克风和视频，但这不是强制性的。（如果愿意，参加 Zoom 会议的学生可以关闭摄像头并将麦克风静音。） 讲座将被录制并通过 eClass 提供给那些不能参加的学生。（与学生的讨论时间不会被记录，因此不参加 Zoom 会议的学生将错过课堂的这一部分。） 以下是一些有用的学生计算信息、资源和帮助链接：Moodle 学生指南 | Zoom@YorkU 最佳实践 | Zoom@YorkU 用户参考指南 | 学生计算网站 | 约克大学电子学习学生指南 时间和地点：这是一门远程授课的课程。每周四将在预定的 2:30-5:30pm（EST）时间段通过 Zoom 进行讲座和讨论。重复 Zoom 会议的链接将发布到 eClass，为无法现场参加的人提供讲座（但不提供讨论）的录音。虽然不需要参加正常的 Zoom 会议，但你需要在第 8 周（3 月 4 日）星期四下午 2:30-5:30（EST）时间段参加期中考试；你还需要在期末考试期间分配给课程的时间段参加期末考试。请注意，这是一门依赖远程教学的课程。校园内不会有面对面的互动或活动。虚拟办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST），或我们双方同意的时间。无论哪种情况都需要预约（请发送电子邮件设置预约并获取 Zoom 链接）。如果您有任何问题、意见或疑虑，请随时通过电子邮件联系我（课程主任）。
约克大学人工智能哲学 AP/PHIL/COGS 3750 3.00（Lect 01）2021 年冬季课程类型：讲座 | 星期四，下午 2:30（EST），3 小时 | 地点：Zoom | Cat# M73K01（AP COGS）/ W55M01（AP PHIL）重要日期：1 月 11 日（学期开始）、1 月 14 日（第一堂课）、2 月 13-19 日（冬季阅读周）、3 月 12 日（不获得成绩的最后一天退课）、4 月 8 日（最后一堂课）、4 月 12 日（冬季课程结束）、4 月 13 日（本学期提交作业的最后一天）、4 月 14-28 日（冬季考试期）课程讲师：Michael Barkasi（barkasi@yorku.ca）办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST）；可能的其他时间。需要预约（请发送电子邮件）。先决条件：AP/PHIL/COGS 2160 3.00 或 AP/PHIL 2240 3.00 之一 参加课程的技术要求：eClass 访问和 Zoom。强烈建议学生参加周四的 Zoom 讲座并积极参与麦克风和视频，但这不是强制性的。（如果愿意，参加 Zoom 会议的学生可以关闭摄像头并将麦克风静音。） 讲座将被录制并通过 eClass 提供给那些不能参加的学生。（与学生的讨论时间不会被记录，因此不参加 Zoom 会议的学生将错过课堂的这一部分。） 以下是一些有用的学生计算信息、资源和帮助链接：Moodle 学生指南 | Zoom@YorkU 最佳实践 | Zoom@YorkU 用户参考指南 | 学生计算网站 | 约克大学电子学习学生指南 时间和地点：这是一门远程授课的课程。每周四将在预定的 2:30-5:30pm（EST）时间段通过 Zoom 进行讲座和讨论。重复 Zoom 会议的链接将发布到 eClass，为无法现场参加的人提供讲座（但不提供讨论）的录音。虽然不需要参加正常的 Zoom 会议，但你需要在第 8 周（3 月 4 日）星期四下午 2:30-5:30（EST）时间段参加期中考试；你还需要在期末考试期间分配给课程的时间段参加期末考试。请注意，这是一门依赖远程教学的课程。校园内不会有面对面的互动或活动。虚拟办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST），或我们双方同意的时间。无论哪种情况都需要预约（请发送电子邮件设置预约并获取 Zoom 链接）。如果您有任何问题、意见或疑虑，请随时通过电子邮件联系我（课程主任）。
方法学用于计算量子键分布系统同步时间的平均时间，并通过图形分析方法降低长度的量子键分布的站点
摘要。提出了一种方法，用于计算量子密钥分布系统（QKD）站的平均进入时间，并通过降低长度的纤维通信线（focl）的段进行顺序进行轮询。构建了对光子脉冲的顺序搜索的状态图和过渡图。是为了找到检测光子脉冲的概率，进入站点同步的平均步骤数，步骤数的差异以及进入连接的平均时间的平均步骤数。注意到，当焦点分为长度降低的部分时，黑暗电流脉冲（DCP）的水平会显着降低。后者允许减少光电探测器的错误警报的概率。对所获得的结果的分析表明，在算法 - 模拟的情况下，提出的算法进入同步时间的时间比进入站点的通信所需的时间少3倍。获得的结果表明有可能增加焦点的长度，同时确保同步误差概率在0.01的水平上的值。