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将LLM桥接到企业数据集成
领先的大型语言模型（LLMS）接受了公共数据的培训。但是，世界上的大多数数据都是黑数据，主要是以私人组织数据或企业数据的形式公开访问。我们表明，在现实世界企业数据集上测试时，基于LLMS的方法的性能严重降低。基于公共数据的当前基准测试高估了LLM的性能。我们发布了一个新的基准数据集，即Goby Benchmark，以提高企业数据的发现。根据我们在该企业基准的经验，我们提出了提高LLM在启动数据上的性能的技术，包括：（1）层次结构注释，（2）运行时类学习和（3）本体学合成。我们表明，一旦这些技术部署了这些技术，企业数据的性能就与公共数据的性能相当。可以在https://goby-benchmark.github.io/上获得Goby基准测试。
桥接管理控制系统和可持续性
印度尼西亚，使用Robert Simons开发的控制的四个杠杆（4LOC）框架。随着印度尼西亚的初创企业数量越来越多，到2023年5月，该公司达到了2,492家公司，因此初创企业具有强大的SPM来提高业务绩效和可持续性非常重要。然而，统计数据显示，在全球和印度尼西亚的启动失败率较高，达到90％。这项研究使用了定性描述性方法，其中包括理论研究和先前的文献评论。研究结果表明，在4LOC框架内，信念系统，边界系统，诊断控制系统和交互式控制系统的应用可以帮助启动管理操作并更有效地做出决策。建议包括制定清晰的愿景，使命和核心价值，实施正式的道德规范，使用策略地图和平衡记分卡（BSC）进行绩效衡量，以及增加互动讨论活动以鼓励协作和创新。这项研究有望为SPM的开发提供实用和理论贡献，用于初创企业，并填补相关文献中的空白。关键字：管理控制系统，Simons的控制框架，信念系统，边界
MS7075-桥接可持续性与材料科学
该课程旨在整合可持续性和材料科学的原则，增进对自然风格材料的深入了解及其推动环保创新的新时代的潜力。该课程是专门针对研究生量身定制的，这些研究生将根据超越可持续性的愿景，将下一代材料科学创新者带入新经济。除了对围绕材料创新景观的新兴技术提供宝贵的见解，更重要的是，仅材料创新就不足以实现全球可持续性。因此，该课程将灌输整体的观点，鼓励您考虑更广泛的系统及其影响，同时灌输了为未来创造可持续解决方案的深厚责任感。预期的学习成果（ILO）在本课程结束时，您应该能够：1。了解并欣赏可持续材料开发在驾驶中的核心作用
口服RNAi用于蚊子中的基因沉默
孕产妇和小儿种群历来被认为是“治疗性孤儿”，因为它们在临床试验中的包含有限。妊娠，哺乳和儿童的生长和成熟的生理变化改变了药物的药代动力学（PK）和药物动力学（PD）。这些人群中的精度治疗需要了解这些影响。提高母体和小儿参与临床研究的努力有所增加。但是，支持这些人群中精确治疗的研究通常很小，并且孤立地影响有限。通过基于生理的药代动力学/药效学（PBPK/PD）建模或生物信息学方法来整合各种研究的数据，可以增加这些研究的数据价值，并有助于确定理解方面的差距。催化孕产妇和小儿精确治疗的研究，尤尼斯·肯尼迪·什尼迪·什里弗（Eunice Kennedy Shriver）国家儿童健康与人类发展研究所（NICHD）的产科和小儿药理学和治疗学分支机构建立了疗程（MPRINT）HUB的母体和儿童精度。通过培养现有数据和资源的使用，DMKRCC将确定知识和支持努力的关键差距，以克服这些差距，以增强母体培养基精度治疗。Herein, we provide an overview of the status of maternal-pediatric therapeutics research and introduce the Indiana University-Ohio State University MPRINT Hub Data, Model, Knowledge and Research Coordination Center (DMKRCC), which aims to facilitate research in maternal and pediatric precision therapeutics through the integration and assessment of existing knowledge, supporting pharmacometrics and clinical trials design, development of new real-world证据资源，教育计划以及包括其他NICHD资助的网络在内的公共和私人合作伙伴之间的合作。
植物药的作用：弥合……之间的差距
多年来，全球人口增长、老龄化和流行病学转型加速，导致传染病死亡率下降，非传染性疾病负担加重 (Piret & Boivin 2021)。新发传染病 (EID) 造成了沉重的经济和公共卫生负担 (Piret & Boivin 2021; Sohail et al. 2021)。人们认为，它们的出现主要受社会经济、环境和生态因素的影响。发展中国家、不发达国家和脆弱国家正在经历严重的人道主义灾难，一些发达国家的经济衰退导致医疗设施崩溃。因此，越来越多的人选择更传统的方法来满足他们的一些基本医疗保健需求 (Xego, Kambizi & Nchu 2021)。
弥补成人教育的资源缺口
M. (2023)。GenAI 用于学习：研究使用合成虚拟教师的学习视频的潜力。在 N. Wang、G. Rebolledo-Mendez、V. Dimitrova、N. Matsuda 和 OC Santos (Eds.) 的国际教育人工智能会议上 (第 523-529 页)。Cham。https://doi. org/10.1007/978-3-031-36336-8_81
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。
弥合人工智能治理差距
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观——质量和客观性以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现和实际的财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
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。