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Jackie ShayJackie Shay
来自马达加斯加的Marasmius（Basidiomycota，agaricales）的生物多样性和系统发育。Phytotaxa 292（2）：101–149。
人工智能和大数据分析对供应链弹性的影响：系统文献综述
摘要：人工智能 (AI) 和大数据分析 (BDA) 有可能显著提高供应链的弹性并更有效地管理供应链资源。尽管人工智能和 BDA 在供应链背景下具有如此潜在的好处，并且越来越受欢迎，但迄今为止的研究分散在主要基于出版渠道的研究流中。我们通过对 2011 年至 2021 年期间在特许商学院协会 (CABS) 排名期刊上发表的供应链弹性方面的人工智能和 BDA 研究进行系统文献综述，整理和综合这些分散的知识。搜索策略产生了 522 项研究，其中 23 项被确定为与本研究相关的主要论文。研究结果通过以下方式推进了知识的进步：(i) 评估供应链文献中 AI 和 BDA 的现状，(ii) 确定据报道 AI 和 BDA 可以改善的供应链弹性阶段（准备、响应、恢复、适应性），以及 (iii) 在供应链弹性的背景下综合 AI 和 BDA 的报告优势。
空中重力和地质应用的精确定位
仪器可同时获取多种数据类型（图 1）。主要地球物理系统包括机载重力系统、拖曳式航空磁系统、冰穿透雷达和激光高度计。该飞机的实验目标是恢复布格和自由空气重力异常、精确的磁异常、冰下地形以及冰面的精确描绘。定位和导航仪器包括激光环陀螺惯性导航系统、压力高度计、实时差分 GPS 导航系统、双 GLONASS/GPS 接收器和一套载波相位 GPS 接收器（GLONASS 是俄罗斯全球导航卫星系统）。飞机仪器套件由基站仪器支持，包括一个用于消除昼夜磁信号的基站磁力计、一个带有传输差分 GPS 校正的广播系统的固定 GPS 以及双频载波相位 GPS 接收器。各种仪器所需的定位精度如表1所示，定位系统的精度如表2所示。
沟通和参与经理| ...
•为不同目标受众制定并执行全面的沟通策略和运动。•创建和策划引人入胜的相关内容，适用于各种受众，管理RMIT欧洲频道上的所有开发，生产和出版，以确保与RMIT品牌和写作风格保持一致。编辑和批准由其他团队成员创建的内容。•与主要利益相关者建立并保持牢固的关系，以支持包括行业，政府，研究，校友，学生和媒体在内的沟通活动。•计划并执行事件以及其他外展和参与活动的沟通和营销。•跟踪关键通信指标，包括从触及到机会生成的转换。•增强了RMIT欧洲的品牌定位，并专注于再生期货和基本研究主题。•领导和导师的沟通和参与专业人员，并与RMIT欧洲，澳大利亚和越南的内部团队合作，确保沟通努力与整体组织目标保持一致。•在计划和参与副主任指导的其他任务。
通过...
大型神经元网络的抽象模拟是理解和解释健康和患病大脑的实验数据的重要方法。由于模拟软件的快速开发以及不同神经元类型的定量数据的积累，因此可以以“自下而上”的方式预测局部微电路的计算和动态性能。可以将这些模型的模拟数据与实验和“自上而下”的建模方法进行比较，并依次桥接尺度。在这里，我们使用软件Snudda来描述开源管道，以预测微电路连接性，并以可复制的方式使用神经元模拟环境来设置模拟。我们还说明了如何进一步“策划”从公共数据库中获得的单个神经元形态的数据。该模型建筑管线用于建立小鼠背纹状体的全尺度蜂窝级模型的第一版。该工作中的模型成分在这里用于说明对皮层下核（例如基底神经节）进行建模时所需的不同步骤。
p a g e 1 | 15 SUSSEX SEDARC DTP学生申请
转向数据技能的应用程序应指大型数据集，链接的管理数据集（ADR UK-英国行政数据研究，它是ESRC的一部分）和/或大数据方法以及相关的创新分析方法。大而复杂的数据的使用必须是研究项目的实质重点。该转向的重点是开发研究人员，具有充分利用大量大量复杂数据的技能，以实现社会研究的目的。转向包括调查数据和“大数据”（社交媒体，行政，交易和地理空间数据）。这些学生可以使用定性和/或定量方法，并将为学生提供在整个学生中发展高级数据技能的机会。此转向中的项目可能会证明能够从一系列来源一起设计数据，了解诸如潜在偏见（尤其是在链接数据的情况下），检查和监视数据完整性以及策划数据并编写有效的统计程序代码，以确保可以重新审查研究成果，并重点介绍这些数据的数据，以确保研究成果可以重复使用这些数据，以确保研究成果可以重复进行这些数据，以确保研究成果的重新启动。
Michael D. Murray -J. David Rosenberg法学院
University of Kentucky, J. David Rosenberg College of Law March 2022-present: Principal Investigator of the Artificial Intelligence and the Law Project and the Blockchain, Cryptocurrency, NFT, and the Metaverse Law Project July 2021-present: Spears Gilbert Associate Professor of Law June 2018-June 2021: Assistant Professor of Legal Writing August 2016-June 2017: Visiting Professor of Law Grants: OVPR策展人赠款，研究人工智能与法律，2023年5月至5月2024年； OVPR策展人授予研究生成的AI，以学习法律和学术支持，以及2024年5月至2025年的视觉法律修辞学的生成AI：生成人工智能，法律实践和AI的法律问题（与法律授课的法律教授Jim Donovan），吉姆·多诺万教授，吉姆·多诺瓦教授，吉姆·多诺瓦教授，提倡，先进的法律研究和专业责任，视觉艺术和法律，法律，法律和法律，法律，法律和法律，荣誉，法律和法律（荣誉学院）。法学院任命：学术地位委员会（主席）；非J.D的临时委员会。 程序；课程委员会；院长搜索委员会（2023-2025）；战略规划与合规委员会；机构合规委员会任命委员会任命：罗森伯格法学院的教职员工参议员（2024年12月至8月，2027年）；英国人工智能前进团队；英国跨学科AI研究小组的事先任命：AALS ART法律部，肯塔基州执行委员会，刘易斯荣誉学院，2019年7月至今：教师任命课程：社会科学荣誉课程 - 视觉艺术和法律荣誉学院任命：Lecturer搜索委员会：Massachusetts of Law Sirmels of Lime Sirmels ii ii i i lime i lime i lime i lime I.法学院任命：学术地位委员会（主席）；非J.D的临时委员会。程序；课程委员会；院长搜索委员会（2023-2025）；战略规划与合规委员会；机构合规委员会任命委员会任命：罗森伯格法学院的教职员工参议员（2024年12月至8月，2027年）；英国人工智能前进团队；英国跨学科AI研究小组的事先任命：AALS ART法律部，肯塔基州执行委员会，刘易斯荣誉学院，2019年7月至今：教师任命课程：社会科学荣誉课程 - 视觉艺术和法律荣誉学院任命：Lecturer搜索委员会：Massachusetts of Law Sirmels of Lime Sirmels ii ii i i lime i lime i lime i lime I.任命：UMass-Suffolk教师Exchange Spr的学术标准委员会，机构计划和评估委员会。2018密歇根大学法学院2015年8月至2016年6月：访问法律实践计划的临床助理教授2015年8月至6月：授予密歇根大学的三个范围内telluride教职员工奖学金之一。课程：法律实践I和II瓦尔帕莱索大学法学院2009年8月 - 2015年7月 - 2015年7月：2010年6月 - 2010年6月 - 2010年7月：2010年伦敦 - 汉布里奇计划主任，2008年8月 - 2009年8月 - 6月：访问副教授课程：艺术法律法律，赔偿法（赔偿法）
重新思考加速 MRI 的深度展开模型......
摘要。磁共振成像 (MRI) 是一种广泛用于临床诊断和外科手术计划的成像方式。加速 MRI 试图通过减少图像重建所需的原始 k 空间数据量来减轻长扫描时间的固有限制。最近，深度展开模型 (DUM) 通过使用深度神经网络截断和展开传统的迭代重建算法，已证明对 MRI 重建具有显着的有效性和更高的可解释性。然而，DUM 在 MRI 重建中的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们首先增强了 DUM 迭代阶段内和迭代阶段之间的梯度和信息流，然后我们强调了使用各种相邻信息进行准确且内存高效的敏感度图估计和改进多线圈 MRI 重建的重要性。在几个公共 MRI 重建数据集上进行的大量实验表明，我们的方法大大优于现有的 MRI 重建方法。代码可以在https://github.com/hellopipu/PromptMR-plus上找到。
p a g e 1 | 15 Sedarc DTP学生申请
转向数据技能的应用程序应指大型数据集，链接的管理数据集（ADR UK-英国行政数据研究，它是ESRC的一部分）和/或大数据方法以及相关的创新分析方法。大而复杂的数据的使用必须是研究项目的实质重点。该转向的重点是开发研究人员，具有充分利用大量大量复杂数据的技能，以实现社会研究的目的。转向包括调查数据和“大数据”（社交媒体，行政，交易和地理空间数据）。这些学生可以使用定性和/或定量方法，并将为学生提供在整个学生中发展高级数据技能的机会。此转向中的项目可能会证明能够从一系列来源一起设计数据，了解诸如潜在偏见（尤其是在链接数据的情况下），检查和监视数据完整性以及策划数据并编写有效的统计程序代码，以确保可以重新审查研究成果，并重点介绍这些数据的数据，以确保研究成果可以重复使用这些数据，以确保研究成果可以重复进行这些数据，以确保研究成果的重新启动。
![arXiv:2005.00582v1 [cs.AI] 2020 年 5 月 1 日](/simg/d\d38cb53a124e35c7288255cbad2b1305ccb5a18c.png)
arXiv:2005.00582v1 [cs.AI] 2020 年 5 月 1 日
开放世界中 AI 的新兴愿景集中在开发可以补充人类感知、诊断和推理任务的系统上。迄今为止，旨在补充人类技能的系统已经采用了经过单独训练以尽可能准确的模型。我们展示了如何利用端到端学习策略来优化人机团队的综合表现，同时考虑人与机器的不同能力。目标是将机器学习重点放在对人类来说困难的问题实例上，同时识别对机器来说困难的实例并寻求人类的输入。我们在两个现实世界领域（科学发现和医学诊断）证明，通过这些方法建立的人机团队的表现优于机器和人的个体表现。然后，我们分析这种互补性最强的条件，以及哪些训练方法可以放大它。总的来说，我们的工作首次系统地研究了如何训练机器学习系统来补充人类推理。