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定义开放策略：维度，实践，影响，...
近年来，越来越多的举措参与了更开放的战略。这些举措，被称为开放策略，意味着在战略过程中更大的转移和/或包容性（Hautz等，2017； Whittington等，2011）。因此，开放策略构成了更大的社会趋势的一部分，朝着所有生活领域的开放度更高（例如开放创新（Chesbrough，2003年），开源软件（Von Hippel＆von Krogh，2003年），开放政府，开放政府（Janssen等人，2012年），公开数据和开放式（Huijboom＆Van den Brokek，2011年），2011年（janssen et and），2011年，与其中一些领域相比，开放策略的研究仍然很新生。尽管已经奠定了实质性的理论基础，并且现在出现了定性和定量研究，但对于哪些快速发展和广泛的计划集中进行了更多研究，仍然存在重要的机会。鉴于这个广度，我们确定了开放策略的关键维度，实践和影响，并具有能够建立累积知识的有希望的理论观点。我们还通过提供实践定义来指导研究人员，该定义为该现象设定了界限。透明度和策略中的包容性并不是全新的现象。在包容性方面，关于战略决策中的司法正义一直存在辩论（Korsgaard等，1995； Kim＆Mauborgne，1998）；多年来，研究人员探索了包括中间人在战略制定中的独特受益（Westley，1990;
Madhya Pradeshbhoj（开放）博帕尔大学（M.P）
M.Sc. 化学家SC ..的化学（以前）生物学。 4：B.Sc. 数学GAFUF 8A化学家和计算机SC的生物学。 对于化学家D B.Sc. 化学家和计算机SC的生物学H JAFTUF胸罩数学。 对于化学家TtyaàM.Sc.化学家SC ..的化学（以前）生物学。4：B.Sc. 数学GAFUF 8A化学家和计算机SC的生物学。 对于化学家D B.Sc. 化学家和计算机SC的生物学H JAFTUF胸罩数学。 对于化学家Ttyaà4：B.Sc.数学GAFUF 8A化学家和计算机SC的生物学。对于化学家D B.Sc.化学家和计算机SC的生物学H JAFTUF胸罩数学。对于化学家Ttyaà
开放访问一系列成像研究（OASIS）：年轻，中年，非痴呆和痴呆的老年人的横截面MRI数据
开放式成像研究（OASIS）是一个旨在使大脑的磁共振成像（MRI）数据集的大脑数据集，可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集，我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说，OASIS项目旨在扮演许多角色。首先，绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始，选择了绿洲数据集，以鼓励对高兴趣主题进行研究，并提供对个别实验室难以获取的数据。第二，OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的，因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三，绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
开放世界的语义细分包括类相似性
解释摄像机数据是自主行动系统（例如自动驾驶汽车）的关键。在现实世界环境中运行的视觉系统必须能够解释其周围环境，并需要能够处理新型情况。本文解决了开放世界的分段，即解释训练过程中未见对象的图像数据的变体。我们提出了一种新的方法，该方法可以执行确定性封闭世界的语义分割，同时可以识别新类别，而无需任何适当的培训数据。我们的方法1另外，为图像中的每个新发现的类与已知类别提供了相似性度量，这在下游任务（例如计划或映射）中可能是有用的信息。通过广泛的实验，我们表明我们的模型在已知的训练数据以及异常分割的类别上实现了最新的结果，并且可以区分不同的未知类别。
Coursera 课程 - 开放选修课
6454 博士SK Hasane Ahmmad 6454 博士SK Hasane Ahmad 6365 Dr.Aravindhan Alagarsamy 6365 Dr.Aravindhan Alagarsamy 6213 Dr.Aravindhan Alagarsamy。纳伦达斯 6213 博士Naren Das 5921 Dr.Poorna Priya 5921 Dr.Poorna Priya 2213 Mr.M.Venkateswara rao 2213 Mr.M.Venkateswara rao 5884 Dr.Arjuna muduli 5884 Dr.Arjuna muduli 5675 Dr.K.Pragha 565 Dr.Pragha.
SpacePort Cornwall正式开放商业
Virgin Orbit构建并运营有史以来最灵活，最响应的卫星发射器：Launcherone，这是一家专门的商业和政府制造的小型卫星的发射服务。Pluenterone火箭是在加利福尼亚州长滩设计和制造的，将从我们修改的747-400载飞机中进行空调 - 使我们能够从世界各地的地点运营，以最大程度地满足每个客户的需求。Virgin Orbit的系统目前处于测试的高级阶段，即将预计将很快发射初始轨道。要了解更多信息或申请加入Virgin Orbit的才华横溢和成长的团队，请访问VirginorBit.com
TALEN 的 1/2 期开放标签研究 (IOV-GM1-201)...
AE，不良事件；CR，完全缓解；CY，环磷酰胺；DCR，疾病控制率；DLT，剂量限制性毒性；DNA，脱氧核糖核酸；DOR，缓解持续时间；FDA，食品药品管理局；ECOG PS，东部肿瘤协作组体能状态；EOA，评估结束；EOS，研究结束；EOT，治疗结束；FLU，氟达拉滨；ICI，免疫检查点抑制剂；IL-2，白细胞介素-2；IND，新药临床试验；KO，敲除；NMA-LD，非清髓性淋巴细胞耗竭；NSCLC，非小细胞肺癌；ORR，客观缓解率；OS，总生存期；PD-1，程序性细胞死亡蛋白-1；PD-L1，程序性死亡配体 1；PDCD-1，程序性细胞死亡蛋白 1 基因；PFS，无进展生存期； RECIST，实体肿瘤疗效评价标准；RP2D，第 2 阶段推荐剂量；TALEN ®，转录激活因子样效应核酸内切酶；TIL，肿瘤浸润淋巴细胞；wks，周数。
人工智能驱动的开放科学的开放数据和算法......
近年来，深度学习和基于人工智能的分子信息学发展迅猛。AlphaFold 的成功引发了人们对将深度学习应用于多个子领域的兴趣，包括合成化学的数字化转型、从科学文献中提取化学信息以及基于天然产物的药物发现中的人工智能。人工智能在分子信息学中的应用仍然受到这样一个事实的限制：用于训练和测试深度学习模型的大多数数据都不是 FAIR 和开放数据。随着开放科学实践越来越受欢迎，FAIR 数据运动、开放数据和开源软件等举措应运而生。对于分子信息学领域的研究人员来说，拥抱开放科学并提交支持其研究的数据和软件变得越来越重要。随着开源深度学习框架和云计算平台的出现，学术研究人员现在能够轻松部署和测试自己的深度学习算法。随着深度学习的新硬件和更快硬件的发展，以及数字研究数据管理基础设施的不断增加，以及促进开放数据、开源和开放科学的文化，人工智能驱动的分子信息学将继续发展。本综述探讨了分子信息学中开放数据和开放算法的现状，以及未来可以改进的方法。