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文章：Roberts, Deborah orcid.org/0000-0002-5115-3459 和 Candi, Marina (2024) 人工智能与创新管理：绘制不断发展的格局。Technovation。103081。ISSN 1879-2383
人们对人工智能 (AI) 的兴奋显而易见。它在学术界、商业和个人使用中迅速普及。特别是，以 ChatGPT 等大型语言模型为代表的生成式人工智能的出现，引起了媒体的广泛关注、讨论和炒作。与大多数（如果不是全部）商业方面一样，创新过程也受到了影响。然而，人们对影响程度或可能获得的好处知之甚少。为了消除炒作并了解人工智能在当今企业创新过程中的使用情况，对美国创新经理进行了一项大规模调查，随后进行了访谈。调查结果表明，人工智能在创新过程中的使用率很高且很普遍，超过一半的受访公司的创新项目都使用了人工智能。此外，人工智能在创新过程的开发阶段的使用比在创意或商业化阶段的使用更多，这与许多现有的侧重于创意阶段的论述相反。通过比较生成式人工智能与更传统的人工智能的使用和影响，我们发现了有趣的差异。其中一个显著差异是，在使员工的工作更有成就感方面的预期收益存在显著差异——管理者认为，生成式人工智能比传统人工智能更有可能带来这种好处。本文提供了两个有价值的贡献。首先，它通过提供关于实际应用的急需经验证据，丰富了人工智能与创新管理交叉领域不断发展的对话。其次，它通过研究人工智能的使用与创新绩效之间的关系，并了解人工智能在创新过程中可以带来的好处，提供了及时的管理启示。
基于Landsat 8卫星图像的地热前景区域估计（围绕
摘要印度尼西亚具有明显的地热潜力，因为其地理位置位于三个主动构造板中。由于难以识别地热电位的确切位置领域，因此巨大的地热电位导致了一部分它的一部分。因此，需要勘探活动才能发现这些潜在的地热站点而没有直接探索。需要进一步发展的地热潜力位于贾瓦中部塞马朗地区的Gedongsongo地区，特别是在Ungaran山的南坡上。这项研究旨在使用Landsat 8卫星图像数据来绘制研究区域中的地热电位区域。使用归一化差异植被指数（NDVI）方法，地表温度（LST）方法和断层断裂密度（FFD）方法利用卫星数据的热图像来利用遥感的分析。这三个参数的覆盖结果在Candi Village和Kenteng Vilage地区产生了地热电位图，表明有几个预测地热势的领域。在坎迪村（Candi Village），鉴定出三个潜在的地热区域，其潜在水平高且非常高的水平，中等谱系密度范围为1.07至1.8 km2，地面地面
步入式Interivew
任命的候选人将在选择要约中指示的终点站，即Whic CRRI/ICAR。上述年龄限制AR 2合格和期望的候选人是出现在步行时间和地点的证书（入学）。Biodata表格将在证书3董事期间成为证书的副本，ICAR-CRRI保留了M 4 no ta和da的RI招聘过程，因为以任何形式出现在5个票面上，如果当前使用的是，如果当前雇用了第6款，则可以在面试中出现CANDI。7没有候选人严格
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社会策略作为获取知识的手段...
Marina Candi 是雷克雅未克大学商学院教授，也是雷克雅未克大学创新与创业研究中心主任。她的研究兴趣包括设计驱动创新、基于体验的创新、商业模式创新和互动营销。她的研究成果发表在《产品创新管理杂志》、《Technovation》、《商业研究杂志》、《长期规划》、《工业营销管理》和《设计研究》上。她在 IT 领域拥有 20 多年的软件工程师和项目经理经验，在其行业职业生涯的后半段，她担任过高管职位以及 IT 公司的董事会成员。她是罗马 LUISS Guido Carli 大学的客座教授。有关更多信息，请访问 www.ru.is/staff/marina。Deborah Roberts 是诺丁汉大学营销学副教授，专攻新产品开发 (NPD)。她的研究兴趣包括开放式和用户创新、共同创造和社交媒体营销。其出版物可在《麻省理工学院斯隆管理评论》、《产品创新管理杂志》、《研发管理》、《欧洲营销杂志》和《国际市场研究杂志》上找到。在此之前，Deborah 曾在营销和新产品开发领域担任过多项行业职务。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Tadesse，B.，Svetlicic，E.，Zhao，S。等（2024）。对骨头不好？ - 基因组分析
肠球菌包含一组乳酸菌（LAB），具有巨大的用作食品发酵微生物的潜力。不幸的是，由于发生致病性和多药抗性菌株，肠球菌受到了很多负重的关注。在这项研究中，我们使用基因组学来选择44个研究的肠球菌分离株中的安全糖果。 对四十四菌株的基因组进行了充分测序，并评估了毒力和抗生素耐药基因的存在。 属于乳酸肠肠球菌，肠球菌，杜兰肠球菌和泰国肠球菌的19个分离株被认为免受基因组分析的安全性。 评估的二级代谢产物基因簇评估了细菌素的存在，并发现十二个候选物可以分泌抗微生物化合物，可有效针对从奶酪和金黄色葡萄球菌分离出的listeria monocytogenes。 生理表征显示，在dustrial潜力中有19个；所有菌株在42°C时生长良好，酸化1.5小时的速度比乳腺乳酸乳酸菌乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳突乳酸乳杆菌（Lactococcoccus）乳注。 我们得出的结论是，所检查的肠球菌中有很大一部分是安全的，并且可以用作具有固有生物保护能力的优秀食品发酵微生物。在这项研究中，我们使用基因组学来选择44个研究的肠球菌分离株中的安全糖果。对四十四菌株的基因组进行了充分测序，并评估了毒力和抗生素耐药基因的存在。属于乳酸肠肠球菌，肠球菌，杜兰肠球菌和泰国肠球菌的19个分离株被认为免受基因组分析的安全性。的二级代谢产物基因簇评估了细菌素的存在，并发现十二个候选物可以分泌抗微生物化合物，可有效针对从奶酪和金黄色葡萄球菌分离出的listeria monocytogenes。生理表征显示，在dustrial潜力中有19个；所有菌株在42°C时生长良好，酸化1.5小时的速度比乳腺乳酸乳酸菌乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳突乳酸乳杆菌（Lactococcoccus）乳注。我们得出的结论是，所检查的肠球菌中有很大一部分是安全的，并且可以用作具有固有生物保护能力的优秀食品发酵微生物。
机器学习在大数据成像研究临床转化中面临的挑战 Nicola K Dinsdale 1,2*、Emma Bluemke 3、Vaanathi Sundaresan 1,4
现有的大型数据集已被整理用于探索不同的研究问题，不同研究中受试者数量和成像点数量各不相同。例如，如果研究问题是关于寿命和衰老，要考虑的数据集将包括英国生物库（Sudlow 等人，2015 年）和 CamCAN（Taylor 等人，2017 年）。同样，如果考虑早期发展，可用的数据集包括发展中的 HCP（dHCP）（Hughes 等人，2017 年）和青少年大脑认知发展（ABCD）（Marek 等人，2019 年）；对于年轻人的研究，可以考虑 HCP 年轻人（Van Essen 等人，2013 年）。还存在探索特定临床群体的数据集，例如阿尔茨海默病（ADNI（Jack 等人，2008 年））、精神分裂症和躁郁症（CANDI（Frazier 等人，2008 年））。这些数据集允许探索传统小规模研究（例如 N<100）无法实现的问题，因为这些研究无法充分代表目标人群中的差异。大规模研究还能够表征患者样本中的潜在亚型 - 例如，（Young 等人，2018 年）使用来自 ADNI 的数据证明了阿尔茨海默病相关萎缩模式的异质性和亚型。