XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System弥合
弥合空隙：信息保证视角
本报告由英国国防部资助的研究工程师 Christopher John Richardson 撰写，他是 2007 年至 2012 年南安普顿大学 EPSRC 工程博士学位课程的研究员。本论文是原始英国限制性论文的删节版。本论文中表达的观点以及任何建议均为作者的观点，不一定代表国防通信和信息系统学院或其任何工作人员的观点。因此，本报告不具有国防部文件的官方地位，不得以此身份引用。此外，此类观点不应被视为构成对英国国防部或英国女王陛下政府任何其他部门的事实准确性、意见、结论或建议的官方认可。
通过供应链弥合旅游和农业...
课程丰富而多样，以国际专家为特色，他们将分享其物流，旅游，农业和管理知识。我们将通过专业的研讨会来深入研究绿色和数字过渡，从而塑造我们的世界，从而对当今的专业人员制作可转让的技能。，但这并不是全部工作；我们的暑期学校被设计为整体体验。参与我们的动态社会计划，进行两次全日专业游览，并参加中途场外练习。我们暑期学校的亮点是协作案例研究工作，跨学科的团队将在农业和旅游供应链的交汇处应对现实世界的后勤挑战，从而设计了与绿色和数字未来的原理相吻合的解决方案。
生成学习策略在弥合
摘要：该研究试图研究生成学习策略（GLS）在加纳西部北部地区首都Sefwi-wiawso市的遗传学上的高分和低位学生之间的绩效差距。这项研究采用了嵌入式研究设计，涉及样本量为106 shs 3生物学学生的准预测试/后测试组。随机选择了两个完整的类别，被视为一组并暴露于相同的治疗条件。遗传概念测试和半结构化访谈指南分别收集了定量和定性数据。GCT的内部一致性为0.784，表明可取的内部一致性。使用SPSS版本26分析了定量数据，并采用了描述性和推论统计信息。研究发现，使用GLS后，高成就者和低成就者之间没有显着的性能差异。该方法改善了低成就者的表现。访谈结果表明，高中生物学学生认为，生成学习策略改善了对遗传概念的理解，动机，保留和自我指导的学习，从而增强了他们的学习成果。这项研究建议SHS生物学教师在教授遗传概念中采用生成学习策略来弥合高成就者和低成就者之间的绩效差距。
弥合信息鸿沟 - DiVA 门户
在当今的医疗环境中，在患者过程中实践循证医学 (EBM) 和共同决策 (SDM) 非常重要，因为这些护理模式提供了一种提高护理质量和安全性、患者满意度和降低成本的方法。EBM 是结合临床专业知识认真、明智地使用当前最佳医学证据。它还包括考虑患者的价值观和偏好，以指导有关个别患者护理的决策。SDM 提供了一个流程，指导医疗保健专业人员（例如，医生或护士）和患者如何在整合证据主体（选项、益处和危害）并考虑患者的价值观和偏好后共同参与决策。医疗保健专业人员实践 EBM 和 SDM 的程度取决于患者信息（例如，医疗诊断、治疗以及实验室和管理信息）和医疗证据（例如医疗指南）的可用性。患者信息是做出有关个体患者护理决策的先决条件，循证医学知识、临床专业知识以及患者价值观和偏好指导这些决策。此外，为了让患者能够传达价值观和偏好并有效地参与自己的护理，他们需要对自己的病情和治疗方案以及每种方案的后果有基本的了解。因此，他们需要在整个医疗保健旅程（过程）中以“患者可访问”的形式访问与医生和护理团队相同的信息流。然而，在正确的时间和地点对个别患者的护理做出正确的决定对医疗专业人员来说是一项挑战。由于互操作性问题，现有的信息系统不支持患者信息在患者过程中的无缝流动。因此，医疗专业人员无法在正确的时间和地点轻松访问有关患者的最新信息。医疗证据分散在不同存储库中，并由不同的提供者呈现，这进一步加剧了这种情况，每个提供者对如何组织信息以及搜索引擎应如何运行都有独特的想法。无法或无法访问相关患者信息以及有关治疗方案的益处和风险的最佳医疗证据，可能会导致错误的决策，更严重的是，导致患者痛苦。这种情况还影响 SDM。如果患者不了解自己的健康状况、治疗方案、益处和风险，或者没有获得高质量的信息（例如由于医疗保健专业人员无法获得最佳证据），患者将无法评估“什么对他们来说是重要的”，或者他们会做出
弥合技术鸿沟 - Digital Commons@Becker
COVID-19 大流行增加了远程评估在临床研究中的应用。然而，长期以来，人们对老年人的技术熟悉程度以及他们参与技术支持的远程研究的意愿存在刻板印象。我们使用一种新颖的技术熟悉度评估（n = 342）和对老年人认知能力的智能手机深入研究（n = 445）的参与因素的严格评估来检验这些刻板印象的有效性。技术评估显示，年龄较大与技术熟悉度较低、使用技术的频率较低和难度评级较高密切相关。尽管如此，大多数（86.5%）老年人选择参加智能手机研究，并表现出极高的依从性（85.7%）。此外，在参与者中，技术熟悉度、知识、感知到的难度，以及性别、种族或教育程度都与依从性无关。这些结果表明，尽管老年人对技术的熟悉程度明显低于年轻一代，但通过精心的研究规划，强调参与者支持和以用户为中心的设计，他们愿意并有能力参与技术支持的研究。而且一旦报名，他们的坚持程度就会非常高。
弥合差距：通过ERP集成和智能
摘要：供应链管理面临越来越多的挑战，包括效率低下，瓶颈和缺乏实时可见性。供应链技术的创新，由智能自动化提供支持并与企业资源计划（ERP）系统集成，提供解决这些现有差距的解决方案。本文探讨了新兴技术（例如人工智能（AI），区块链和物联网（IoT））如何与ERP系统集成在一起，可以彻底改变供应链操作。智能自动化通过自动化复杂流程（例如需求预测，库存管理和物流优化）来实现供应商，制造商和分销商之间的无缝协调。区块链可确保整个供应链中的安全和透明的数据共享，从而减轻欺诈的风险和提高可食用性。IoT设备提供对资产和货物的实时监控，而AI驱动的预测分析可以改善决策，减少延迟并优化资源分配。 通过将这些技术与ERP平台相结合，公司可以实现更大的运营效率，节省成本和敏捷性。 本文还探讨了这种集成如何增强互操作性，减少系统孤岛并促进跨供应链网络的协作。 在越来越数字和相互联系的世界中，ERP系统具有智能自动化和新兴技术的融合对于建立弹性，适应性和未来就绪的供应链至关重要。 1。IoT设备提供对资产和货物的实时监控，而AI驱动的预测分析可以改善决策，减少延迟并优化资源分配。通过将这些技术与ERP平台相结合，公司可以实现更大的运营效率，节省成本和敏捷性。本文还探讨了这种集成如何增强互操作性，减少系统孤岛并促进跨供应链网络的协作。在越来越数字和相互联系的世界中，ERP系统具有智能自动化和新兴技术的融合对于建立弹性，适应性和未来就绪的供应链至关重要。1。关键字：ERP集成；智能自动化；供应链创新；区块链；人工智能; iot;预测分析。引言供应连锁店近年来越来越复杂，这是由于全球化，客户期望的提高和快速的技术进步所推动的。现代供应链挑战包括需要提高效率，实时数据可见性以及跨全球网络的增强协调性。由Covid-19大流行等事件造成的破坏进一步暴露了供应链中的脆弱性，强调了对更弹性和适应性系统的需求（Chopra＆Sodhi，2022年）。公司承受着简化运营，降低成本并确保敏捷的压力，以应对需求波动，转移市场状况和不可预见的破坏（Ivanov等，2021）。
弥合母亲培养皿中的差距
Xu，D.，Zhou，D.，Bum-erdene，K.，Bailey，B.J.，Sishtla，K.，Liu，S.，Wan，J.，Aryal，U.K.，U.K.，Lee，J.A.，Wells，C。D.，Fishel，M。L.，Corson，T。W.，Pollok，K。，＆Meroueh，S。O. （2020）。 通过分子对接富含从胶质母细胞瘤基因组数据选择的多个靶标，对化学文库的表型筛选。 ACS化学生物学。 https://doi.org/10.1021/acschembio.0c00078A.，Wells，C。D.，Fishel，M。L.，Corson，T。W.，Pollok，K。，＆Meroueh，S。O.（2020）。通过分子对接富含从胶质母细胞瘤基因组数据选择的多个靶标，对化学文库的表型筛选。ACS化学生物学。https://doi.org/10.1021/acschembio.0c00078https://doi.org/10.1021/acschembio.0c00078
可解释的AI：弥合机器学习模型与
摘要：可解释的AI（XAI）是机器学习模型中关键的改变游戏规则的功能之一，这有助于使它们在不同的应用中更透明，调节和可用。在对本文的调查中，我们考虑了四行解释方法（基于Lime，Shap，锚和基于决策树的解释），以阐明不同领域内黑匣子模型的决策过程。在我们的实验中，我们使用涵盖不同领域的数据集，例如健康，金融和图像分类，并比较每种解释方法的准确性，忠诚度，覆盖率，精度，精度和人类满意度。我们的工作表明，与其他非模型特异性的解释方法相比，指称的规则树方法（基于决策树的解释）大多是优越的，无论分类器如何，都具有更高的准确性，忠诚度，覆盖率和精度。除此之外，回答定性评估的受访者表明，他们对基于决策的解释非常满意，并且这些类型的解释非常容易且易于理解。此外，大多数受访者都闻名，这些澄清更具本能和意义。过度发现，利用可解释的AI策略来促进机器学习模型与人类理解之间的漏洞，从而在AI驱动的决策中提高直接性和责任感。关键字：可解释的AI，可解释性，选择树，机器学习，直截了当。
弥合客户 AI 就绪差距
随着人工智能 (AI) 在应用中变得越来越普及和主流，其发展在过去一年中继续主导着商业讨论。随着各种规模的组织考虑如何利用人工智能来改善业务成果，渠道合作伙伴将在为需要的组织提供正确的解决方案方面发挥越来越重要的作用。
弥合人工智能监管的全球鸿沟
摘要 ：随着有关人工智能 (AI) 潜在社会危害的争论在立法和国际规范中达到高潮，全球在人工智能监管框架和国际治理结构方面都出现了分歧。在地方监管框架方面，欧盟 (EU)、加拿大和巴西遵循“横向”或“横向”方法，假定人工智能的同质性，寻求找出共同的危害原因，并要求统一的人为干预。相比之下，美国 (US)、英国 (UK)、以色列和瑞士（可能还有中国）则采取了“针对特定情况”或“模块化”方法，根据人工智能系统的具体用例制定法规。在国际治理结构方面，联合国正在探索一个集中的人工智能治理框架，由一个与国际原子能机构相当的高级机构进行监督。然而，英国正在率先采用去中心化治理模式，美国和其他几个国家也已认可这种模式，即每个司法管辖区的人工智能安全机构根据可互操作的标准对高性能通用模型的安全性进行评估。本文主张在去中心化治理的同时采取针对具体情况的方法，以有效应对不同关键任务领域不断演变的风险，同时避免一刀切方法带来的社会成本。然而，为了增强国际规范的系统性和互操作性并加速全球协调，本文提出了一个替代性的、针对具体情况的、连贯的和可比的 (3C) 框架。为了确保针对具体情况，该框架 (i) 将人工智能生命周期分为两个阶段：针对特定任务的学习和部署，而不是定义基础或通用模型；(ii) 根据这些任务的应用和与人类的交互将它们分为自主型、判别型（分配型、惩罚型和认知型）和生成型人工智能。为了确保一致性，每个类别都被赋予了具体的监管目标，以取代 2010 年代过时的“人工智能伦理”。为了确保可比性，该框架提倡采用国际标准来衡量和减轻风险。