XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemArrieta
Rojas-Lema，Gomez-Caturla，J.，Balart，R.，Arrieta，M.P。，＆Garcia-Sanoguera，D。（2024）。热塑性Zein Biopo
Rojas-Lema，Gomez-Caturla，J.，Balart，R.，Arrieta，M.P。，＆Garcia-Sanoguera，D。（2024）。用适合注射成型的甘油增塑的热塑性锌生物聚合物的开发和表征。工业作物和产品，218，119035。https：//doi.org/10.1016/j.indcrop.2024.119035
Meza-González，Yilmar Alexader；纳塔利亚（Natalia）Arrieta；萨拉索（Stephany）； Florez-Garcia
机械挖掘中最重要的问题之一是预测TBM渗透率。了解渗透率的影响的因素很重要，这可以更准确地估算停止和发掘时间和运营成本。在这项研究中，输入和输出参数，包括单轴压缩强度（UCS），巴西拉伸强度（BTS），峰斜率指数（PSI），无力平面（DPW）之间的距离，α角度（DPW），α角度和渗透率（ROP）（ROP）（ROP）（ROP）（M/HR）在使用Queens Waternel tunnel tunder tunder tunder tunder tunnel tunnel tunnel tunnel tunnel。 （SVM）方法为R。= 0.9678，RMSE = 0.064778，根据结果，支持向量机（SVM）具有有效性，并且具有很高的精度。关键字：TBM，渗透率，支持向量机（SVM）。
研究新闻 - 斯奈德慢性病研究所
出生后，人类婴儿肠道微生物组经历了初级生态继承，以发展成为一个大约3岁的稳定，成熟的社区。当前的大多数文献仅研究细菌群落，并进行比较。但是，这些方法错过了肠道中也存在的大量真菌，以及随着时间的流逝，单个微生物群中的潜在重要转变。要解决这些差距，这是一项最新的研究，该研究由第一作者艾米莉·默瑟（Emily Mercer），博士学位候选人（Arrieta Lab）和首席研究员玛丽·克莱尔·阿里埃塔（Marie-Claire Arrieta）博士及其研究小组在3岁和12个月大的100个婴儿中检查了肠道真菌和细菌。超过40％的婴儿具有不同的肠道细菌或真菌群落成熟的模式，这使得微生物组的成熟比以前想象的更为普遍，并且可能指出可变成熟率。这些发现突出了昆明间相互作用在早期社区继承中的重要性，并揭示了对肠道微生物组成熟模式的新见解。观看视频。敦促艾伯塔省采取强大措施防止爆发
增材制造材料手册
• Gamon, A.、Arrieta, E.、Gradl, PR、Katsarelis, C.、Murr, LE、Wicker, RB、Medina, F.，2021 年。采用各种增材制造工艺对 Inconel 625 合金成品进行微观结构和硬度比较。结果载于《材料》第 12 卷。https://doi.org/10.1016/j.rinma.2021.100239 • Gradl, P.、Tinker, D.、Park, A.、Mireles, O.、Garcia, M.、Wilkerson, R.、Mckinney, C.，2021 年。针对航空航天部件的稳健金属增材制造工艺选择与开发。《材料工程与性能杂志》，Springer。 https://doi.org/10.1007/s11665-022-06850-0 • Rivera, OG、Allison, PG、Jordon, JB、Rodriguez, OL、Brewer, LN、McClelland, Z., ... & Hardwick, N. (2017)。固态增材制造 Inconel 625 的微观结构和机械行为。材料科学与工程：A，694，1-9。• 图片来自 Mark Norfolk、Fabrisonic
Meza-González，Yilmar Alexader；纳塔利亚（Natalia）Arrieta；萨拉索（Stephany）； Florez-Garcia TBM的预测 肺炎的塞斯是肺炎的孩子。 Oko法律在1991 - 2019年应用 可理解性说
心力衰竭（HF）是一种心血管疾病，具有高发病率和死亡率，这是公共卫生中最关键的问题之一。尽管近几十年来进步，但患者继续进行重大的心血管事件，并明显降低生活质量。- 葡萄糖共转运蛋白2型抑制剂（SGLT2抑制剂）最初进入市场，以治疗2型糖尿病（T2DM）患者的高血糖症（T2DM），但是HF患者的心血管造成益处的发现，无论HF患者是否在临床或不存在T2DM的临床上都在A sek New at As As New As As As An As An As An New As An As An New at A.在由全面的文献搜索（MEDLINE，COCHRANE和EMBASE）产生的最新综述中，我们描述了SGLT2抑制剂对HF患者死亡率和再培育病毒的影响，我们建议对HF患者进行治疗计划，以最大程度地利用益处。
可解释人工智能（XAI）
● D. Gunning，可解释的人工智能（xAI），技术代表，国防高级研究计划局（DARPA）（2017）● AB Arrieta，等人。可解释的人工智能（XAI）：概念、分类法、机遇和挑战，走向负责任的人工智能。信息融合 58（2020）：82-115。● E. Tjoa、C. Guan，可解释的人工智能（XAI）调查：面向医学 XAI (2019)。arXiv:1907.07374。● LH Gilpin、D. Bau、BZ Yuan、A. Bajwa、M. Specter、L. Kagal，解释解释：机器学习可解释性概述 (2018)。 arXiv:1806.00069 ● FK Došilović、M. Brćić、N. Hlupić，可解释的人工智能：一项调查，载于：第 41 届信息和通信技术、电子和微电子国际会议 (MIPRO)，2018 年，第 210-215 页。● A. Adadi、M. Berrada，窥视黑匣子内部：可解释的人工智能 (XAI) 调查，IEEE Access 6 (2018) 52138-52160。● O. Biran、C. Cotton，机器学习中的解释和论证：一项调查，载于：IJCAI-17 可解释人工智能 (XAI) 研讨会，第 8 卷，2017 年，第 1 页。● ST Shane、T. Mueller、RR Hoffman、W. Clancey、G. Klein，《人机交互系统中的解释：可解释人工智能的关键思想和出版物及参考书目的文献元评论概要》，国防高级研究计划局 (DARPA) XAI 计划技术代表 (2019)。● R. Guidotti、A. Monreale、S. Ruggieri、F. Turini、F. Giannotti、D. Pedreschi，《解释黑盒模型的方法调查》，ACM 计算调查 51 (5) (2018) 93:1–93:42。
推荐引用 推荐引用 Hojjati, Yalda；Chen, YuanYuan；和 Raja, Uzma，“可解释性对基于集体兴趣的人工智能推荐系统的影响”（2024 年）。AMCIS 2024 TREOs。 183. https://aisel.aisnet.org/treos_amcis2024/183
ychen200@ua.edu Uzma Raja 奥本大学 uraja@auburn.edu 摘要 AI 推荐系统越来越多地应用于各种情境中，通过提供个性化推荐来促进集体利益，这些推荐有利于用户群体而不是个人。然而，追求集体利益有时可能会与个人偏好相冲突，导致用户认为推荐与他们的最佳利益背道而驰。这种现象涉及交通管理、环境保护、社会服务分配和医疗保健建议等各个领域。当用户不了解底层算法时，他们可能会遇到与他们的期望不一致的结果，从而导致怀疑并削弱对 AI 工具及其不透明决策过程的信任。因此，实现服务集体利益的总体目标成为一项挑战。这凸显了 AI 系统对可解释性的迫切需求。可解释人工智能 (XAI) 是一组过程和方法，允许人类用户理解和信任机器学习算法创建的结果和输出 (Arrieta 等人2020)。尽管在研究、实践和监管话语中受到越来越多的关注，但可解释性对基于集体利益的人工智能系统的影响仍有待探索。本文以锚定效应和计划行为理论的理论基础为基础，探讨了可解释性在培养信任和采用基于集体利益的人工智能系统中的关键作用，特别是在面对与个人最佳利益不同的建议时。具体来说，我们研究哪些特征或变量可以帮助解释人工智能推荐系统，从而促进采用基于集体利益的人工智能建议。此外，我们探讨了用户的人口统计特征和与推荐相关的感知成本如何影响可解释性对他们的信任和采用此类人工智能系统的意图的影响。
Microsoft Word - 白皮书 Final2 迈向人工智能系统问责框架.docx
人工智能 (AI) 是技术领域的主要趋势之一。因此，它是行业和客户产品发生重大变化的根源，对社会产生了重大影响。经典产品正在被新应用所取代，这些应用的功能远远超出了以前的能力。只有人类才能完成的复杂任务逐渐被人工智能所取代。车载自动化系统说明了这种持续的变化。如今，智能系统已经在危险情况下执行自动制动操作，而无需人工反应。然而，该领域的技术发展伴随着责任的转变。虽然产品和公司的责任框架已经存在，但它们不再适用于新创建和实施的技术。人工智能，尤其是机器学习 (ML) 的子领域，其特点是，由于算法的复杂性，无法向利益相关者透明地呈现决策 (Arrieta, 2020)。重要信息通常对用户和开发人员隐藏。因此，必须确保无缝且透明地共享技术的责任和义务。人工智能将要做出的以及已经在我们的日常生活中做出的深远决定，对人类和社会都具有很高的风险。近年来，对道德人工智能的需求不断增加，并在社会上变得越来越重要 (IEAI, 2020)，导致国际组织参与这一主题。随着人工智能产品数量的增加，对法规的需求变得至关重要。鉴于人们对这一主题的兴趣日益浓厚，立法者和国际组织需要能够在人工智能系统生命周期的每个阶段以及与人工智能系统相关的法律案件中为自然人或法人分配道德和法律责任。这不仅指个人监控，还指对国家的公共监督（联合国教科文组织，2021 年）。在实际应用中，这一要求意味着人工智能系统永远无法取代人类的最终责任和问责制（联合国教科文组织，2021 年）。
利用人工智能和战略管理取得成功
通过批判性分析论述和主题系统回顾，本研究表明，人工智能和战略管理发挥着多方面的功能，可确保项目的成功。本文的结论是，一旦明智地部署，人工智能和战略管理就有潜力促进不同国家和国际项目的成功。研究结果的含义是，人工智能和战略管理可以结合使用以取得更多成果，例如在管理国家和国际项目以及商业和其他活动/事务方面取得重大成功。它建议在项目管理中明智地采用和应用这两者，以在美国及其他地区的国际/国家项目中取得任何预期的结果和成功。关键词：杠杆作用；人工智能；战略管理；成功；美国项目。1. 引言本文与其他研究一起提倡持续实践，将人工智能方法和技术应用于不同领域，这取决于它们已被证明的效率、性能、对不同问题的解决方案以及对不同生活领域的巨大贡献 [1,2,3,4]。本文认为，人工智能可以用于美国及其他地区不同国家和国际项目的有效战略管理，最终将取得巨大的积极成果。Arrieta 等人的研究 [1] 肯定了人工智能的适用性和以结果为导向的能力。人工智能的肯定能力和巨大影响是人工智能技术得到广泛实施和使用的原因，越来越多的人强烈主张在生活的各个领域采用人工智能。Bidhendi 和 Azizi [5] 证明人工智能技术和技巧是有效管理项目的工具。他们的证据证明了本文的立场，即 SM 可以在涉及人工智能和美国及其他地区的国际/国家项目的问题上发挥关键作用。显然，国家、公司、团体和个人都以各种方式从人工智能中受益。因此，全球各国政府和组织始终齐心协力，最大限度地开发、推进和使用人工智能技术，以加速运营、功能并在所有努力中取得创新成就 [6,7]。在管理方面，人工智能技术被认为会影响员工和组织的绩效和生产力，并提高组织员工的效率[8]。这些都属于管理范畴。管理意味着战略管理，一种有效的管理机制，可以与人工智能（技术和技巧）有效地结合起来，管理美国及其他国家的国家和国际项目。
