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从算法管理到数据驱动的劳动组织。工作场所数据缺陷的工会方法
摘要。工作场所的增加数据缺陷通常是对工人施加组织和管理控制的一种手段。此反思说明超出了这种观点，并汇总了一词以数据驱动的劳动组织，以讨论工作的潜力将数据缺陷作为一种告知工人的工作条件以及如何使用数据来倡导其集体目标的方式。在劳动组织中伪造了研究议程，反思说明与斯堪的纳维人的历史根源有关，尤其是工会（TU）方法。动员TU方法是重新想象工作场所数据缺陷研究的有利位置，反思说明概述了三个新兴的研究主题，对于将研究重点从使用数据进行管理目的转移到使用数据进行劳动组织的数据至关重要。通过讨论TU传统还如何引起某种研究精神和政治参与的精神，促使研究人员通过Ac Tively寻求通过实际参与来重塑数字化的轨迹。关键字：工作场所数据缺陷；工作中的算法；工会方法；斯堪的纳维人是历史；工人参与；数据工作；数据治理；数据素养。
记忆诊所环境中萎缩异质性和进展的可推广数据驱动模型
记忆诊所患者是代表各种病理衰老的各种病因的异质种群。尚不清楚如先前在阿尔茨海默氏病患者中所描述的那样，在这组老年人中，脑萎缩的时空进展模式是否普遍且具有临床意义。为了揭示不同的萎缩亚型，我们将亚型和阶段推理（持续）算法应用于来自Delcode队列的813名参与者（平均值±标准偏差，年龄= 70.67±6.07岁，女性，52％女性）的基线结构MRI数据（平均值±标准偏差）。参与者的认知能力下降（n = 342），轻度认知障碍（n = 118）或阿尔茨海默氏症类型的痴呆症（n = 68）的认知认知下降（n = 342），轻度认知障碍（n = 118）或痴呆症（n = 68）。萎缩亚型。PACC-5在长达240周内进行了PACC-5轨迹。测试基线萎缩亚型和阶段是否在明显的认知障碍前预测了临床trajec por，我们分析了PACC-5轨迹和轻度认知障碍者的认知障碍参与者和主观认知能力下降的人。边缘 - 优势和海马育萎缩亚型。边缘 - 主导萎缩造成了内侧颞叶的影响，其次是进一步的颞区，最后是其余的皮质区域。海马比萎缩最初发生在基线时，该亚型与年龄更大，阿尔茨海默氏病生物标志物水平，APOE ϵ4 Carrihersip和宽松的认知障碍有关。
数据驱动参数化中的数据不平衡，不确定性定量和转移学习：WACCM中重力波动量传输的经验教训
抽象的神经网络（NNS）越来越多地用于天气和气候模型中数据驱动的亚网格尺度参数化。虽然NNS是从数据中学习复杂的非线性关系的强大工具，但将它们用于参数化存在一些挑战。这些挑战中的三个是（a）与学习稀有（通常是大振幅）样本有关的数据失衡； （b）预测的不确定性定量（UQ）提供精确指标； （c）对其他气候的概括，例如那些具有不同辐射的刺激的气候。在这里，我们使用基于整个大气的社区气候模型（WACCM）物理学的重力波（GW）参数化来解决这些挑战的方法的性能。WACCM具有地讲，对流和前驱动的GWS的复杂状态，对对流和前驱动的GWS。对流和地形驱动的GWS由于在大多数网格点缺乏对流或地球而具有显着的数据失衡。我们使用重采样和/或加权损失功能来解决数据不平衡，从而成功地模仿了所有三个来源的参数化。我们证明了三种UQ方法（贝叶斯NN，变异自动编码器和辍学器）提供了与测试过程中准确性相对应的集合差，提供标准，用于识别NN何时给出不准确的预测。最后，我们表明这些NN的准确性降低了温暖的气候（4×CO 2）。但是，通过应用转移学习，仅使用约1％的新数据从温暖的气候中重新训练一层，从而显着提高了它们的性能。这项研究的结果为开发可靠且可推广的数据驱动参数的各种过程（包括（但不限于）GWS）提供了见解。
基于机制的无细胞合成生物学中基于数据驱动的建模
塑料废物的连续积累是人类活动在地球上最大的环境后果之一，需要紧急解决。许多在工业和学术界的研究人员都对化学回收塑料废物表示了值得称赞的效果，主要集中于聚元和多植物，因为这些量代表了最大的体积。然而，另一种重要的合成聚合物，即聚乙烯和硅酮，已经逃脱出了焦点。因此，需要进行文献综述，以介绍其化学降解中最新的学术和工业进步。本综述中总结的研究旨在实现联合国可持续发展目标：负责任的消费和生产，可持续城市和社区，水下的生活，土地上的生活和气候行动。
数据驱动数字化转型的概念框架
摘要 目的：本研究旨在从信息-物理-社会系统的思维角度回答数据驱动的数字化转型概念的含义这一主要问题。 方法：本研究采用比较评估法。在该方法中，在确定了数字数据驱动转型以及信息-物理-社会数据的不同定义和解释之后，基于此方法对这些定义进行了比较。在此基础上，从信息-物理-社会系统概念的角度提出了数据驱动的数字化转型的概念。 结果：基于本研究，数字化转型的概念有不同的定义和解释。其中一些定义侧重于“什么”，一些侧重于“如何”。但转型概念的复杂性尚未得到足够的重视。现在我们将信息-物理-社会系统作为数据创建和数据流的平台。这些系统的本质基于转换，数字数据驱动的转型是通过在这些系统中管理数据流来实现的。数字数据驱动转型是一个基于社会、物理、认知和网络系统之间数字融合的概念。这些系统是创建大数据的背景，数据流管理需要数据驱动的概念和分析，这对于社会的转型和可持续性至关重要。结论：根据提出的框架，数据驱动的数字化转型是一个基于社会、物理、认知和网络系统之间数字融合的概念。这些系统是创建大数据的背景，数据流管理需要数据思维和分析，这对于社会的转型和可持续性是必不可少的。©作者关键词：数据驱动的数字化转型、网络-物理-社会系统、社会控制论。
数据驱动的加固学习，用于洗衣机最佳电机控制
摘要 - 在本文中，我们解决了为现代洗衣机开发先进的电机控制系统的挑战，这是在各种条件下运行所需的。传统系统的设计通常依赖于手动反复试验方法，从而限制了增强性能的潜力。为了克服这一点，我们提出了一种新型的持续增强钢筋学习框架，该框架是针对洗衣机的脱水周期期间的平衡维持而定制的。我们的方法引入了延迟的在线更新机制，该机制利用在线互动的某些时期利用了过渡数据。此方法有效地规避了在局部增强学习中通常遇到的分布转移问题。我们的经验结果表明，在各种任务中，包括涉及不同类型的洗衣店的载荷平衡效率的平均平均增加了近16％。这项研究不仅增强了工业环境中强化学习的适用性，而且还代表了智能设备技术开发的重要一步。
高速增长的科技公司利用数据驱动的安全平台实现 2800 万美元的长期节省
实施 HiveWatch® GSOC OS 节省的 2800 万美元主要来自优化和/或减少有效响应警报所需的资源、减少监控多个位置所需的现场资源和 GSOC 操作员数量，以及与培训、入职和新操作员和分析师实施相关的效率提高。HiveWatch 能够找到企业可以节省资源和时间的领域，并用数据支持它来证明这一点。最终用户证言——“实施 HiveWatch 后，GSOC 操作员的参与度提高了。他们更加享受日常工作。实施非常简单。”请在此处观看有关 HiveWatch 的简短视频。
平衡行为：整合定性和定量数据驱动
所讨论的研究深入研究了招聘和选择方法的复杂领域，研究了定性和定量方法之间的关系。它深入研究了每种方法都会发光的特定方案，并强调了在决策过程中灵活性和集成的重要性。通过彻底的检查，该研究强调了与定量数据合并定性见解的优势，以获得全面的候选人评估。通过解决偏见和主观性，该技术旨在提高招聘和选择程序的公平性和效率。最终，该研究对组织如何微调其招聘策略的更广泛理解，以满足就业市场不断变化的需求，同时确保公正和明智的决策。这是CC BY-NC许可证下的开放访问文章