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IPC-SM-782A - kazus.ru
Anderson, R., AT&T 互连卓越中心 Artaki, I., 朗讯科技公司 Baker, R.J., 德克萨斯州中部电子协会 (CTEA) Banks, S., Trimble Navigation Barlow, M., Lytton Inc. Belin, J., Automata Inc. Berkman, E., Excalibur Systems Inc. Bittle, D.W., Raytheon Aircraft Company Boerdner, R.W., EJE Research Bourque, J., Shure Brothers Inc. Brydges, P., Panametrics Inc. Burg, J.S., 3M Company Cash, A.S., Northrop Grumman Corporation Caterina, J., Northrop Grumman Corporation Clifton, L., Intel Corporation Cohen, L., Formation Inc. Collins, S., Texscan Corporation Couble, E.C., Shipley Co. Coucher, M.M., Sequent Computer Systems Inc. Crowley, B.，惠普实验室 D’Andrade，D.，表面贴装技术中心公司 Daugherty，D.，西门子能源与自动化公司 Davy，J.，诺斯罗普·格鲁曼电子传感器与系统分部 Dieffenbacher，W.C.，洛克希德·马丁公司 DiFranza，M.J.，Mitre 公司 Dolence，C.，泰克董事会建设运营公司 Easterling，T.，SCI 系统公司
诊断基因组，外显子组和小组测序数据集的脊柱肌肉萎缩病的丢失病例
在基因组，外部和小组测序数据集中诊断出遗漏的脊柱肌肉萎缩病例本·韦斯堡（Ben Weisburd），1,2，* Rakshya Sharma，1,3 Villem Pata，4,5 Tiia Reimand，4,6 Vijay S. Ganesh，1,2,7,7,7,7,8 Christina Austin-Austin-tsei-emiDe，1,8 emiyl emwa suow om emolow om emrouwa os。 O'Heir, 1,8 Melanie O'Leary, 1 Lynn Pais, 1,8 Seth A. Stafki, 9 Audrey L. Daugherty, 9 Chiara Folland, 26 Stojan Peri ć , 10,11 Nagia Fahmy, 12 Bjarne Udd, 13 Magda Horakova, 14,15 Anna Łusakowska, 16 Rajanna Manoj, 17 Atchayaram Nalini, 17 Veronika Karcagi, 18 Kiran Polavarapu, 19 Hanns Lochmüller, 19,20,21 Rita Horvath, 22 Carsten G. Bönnemann, 23 Sandra Donkervoort, 23 Göknur Halilo ğ lu, 23,24 , Ozlem Herguner, 25 Peter B. Kang, 9 Gianina Ravenscroft，26,27 Nigel Laing，26,27 Hamish S.Scott，28AnaTöpf，29 Volker Straub，29 Sander Pajusalu，4,6 Katrin rinap，4,6 Grace Tiao，1 Heidi L. Rehm，1,2 Anne O'Donnell-Lurururiia-Lururiaia Lururiaia 1,2,8，* * <
通过美国国际发展机构提供的支持，根据
根据合作协议编号7200AA23LE00005。ilims旨在动员研究，以促进灌溉和机械化技术和实践的使用，以包容性，经济和环境可持续的方式在未来的国家中进行。2023年提议的目标国家包括：加纳，卢旺达，埃塞俄比亚，尼泊尔，危地马拉和洪都拉斯。本报告描述了2023年10月1日至2024年3月31日之间目标的进展。在项目的前六个月中，建立了管理实体（ME），包括雇用项目经理，完成副主任的搜索过程，建立大学教职员工的项目协调委员会，并组建一个通信团队。审查了该提案中概述的初始活动；向美国国际开发署（USAID）提交了六项建议，并在密苏里大学（UM）和国际食品政策研究所（IFPRI）（IFPRI）批准并完全执行了两个项目。ME制定了由美国国际开发署批准的监视和评估（M＆E）计划，并设立了副标士的报告平台。完成了通信计划；建立了网站，新闻通讯和社交媒体存在。此外，董事还参加了各种外展活动，其中包括参加研讨会，网络研讨会演讲，与宣教（加纳）的会议以及与拉丁美洲，卢旺达，尼日尔和埃塞俄比亚的其他潜在伙伴和利益相关者的交往。
2024亮点 - 兽医学院
A, Broadbent AJ, Brooke CB, SK Camps, Casadevall A, Chan GC Channel, Cliffe AR, Collins-McMillen D, Connell N, Damania B. Goldstein SA, Grencher AL, Hartman AL, BG Hogue, Horner SM, Hotez PJ, Jung JU, Kamil JP, SM Carst, Laimins L, Lakdawala SS, Landko I, MühlbergerE，MühlbergerE，Munger J，MüngerK，Murphy E，Neufeldt CJ，Nicholas JZ，O'Connor CM，Pekosz E，Permar SR，Scott RS，Scott RS，Scott RS，Scott RS，Scott RS，Smith GA，Smith GA，Serlla GA，Serlla EM，EM，EM，EM，EM，EM，EM，EM，。 Streblow D，Tibbets SA，Toth Z，Van Doorslaer K，Weiss SR，White EA，White TM，Worobey M，Yamaoka S，Yurochko A.2024。全球化。J Virol。2024 JAN 23; 98（1）：E0179123。doi：10.1128/jvi。EPUB 2024 JAN 3。EPUB 2024 JAN 3。
![arXiv:2001.07537v1 [cs.AI] 2020 年 1 月 21 日](/simg/9\9263a647ebe77a59e853ed496cc8cf75b3b255ec.png)
arXiv:2001.07537v1 [cs.AI] 2020 年 1 月 21 日
业务流程支撑着大量企业运营，包括贷款发放、发票管理和保险索赔处理 (Van Der Aalst 等人 2011)。预计到 2023 年，业务流程管理 (BPM) 行业将达到 160 亿美元 (Marketwatch 2019)。引入 AI 以降低成本或提供更好的客户体验 (Rao 和 Verweij 2017) 是一个绝佳的机会，BPM 文献中有很多机器学习解决方案，可用于深入了解流程跟踪集群 (Nguyen 等人2016；Nguyen 等人2019)、预测结果 (Breuker 等人2016) 并推荐决策 (Mannhardt 等人2016)。包括来自 NLP 领域的深度学习模型也已得到应用（Tax 等人2017；Evermann、Rehse 和 Fettke 2017）。不幸的是，这些创新很少被企业公司应用和采用（Daugherty 和 Wilson 2018），而且所采用的创新仅限于客户服务、企业风险和合规性等狭窄领域（Wilson、Alter 和 Shukla 2016）。我们认为，BPM 中缺乏采用 AI 模型的一个重要原因是业务用户厌恶风险并且不完全信任 AI 模型。很少有人关注向具有流程上下文的业务用户解释模型预测。这些业务用户通常是各自领域的专家，但不是数据科学家，解释必须以他们业务领域的词汇来呈现。我们挑战 BPM 社区以 AI 可解释性文献为基础，并挑战 AI Trust 社区利用业务流程工件。
![arXiv:2108.04371v1 [cs.AI] 2021 年 8 月 9 日](/simg/6\69fe1655ea43f7b9cf8e76ca88cea4759963b40c.png)
arXiv:2108.04371v1 [cs.AI] 2021 年 8 月 9 日
简介业务流程是多个行业不可或缺的一部分，包括政府、保险、银行和医疗保健。此类流程的示例包括贷款发放、语音管理、汽车保险索赔处理、处理处方药订单和患者病例管理（Van Der Aalst 等人，2011 年）。预计到 2023 年，业务流程管理 (BPM) 行业规模将接近 160 亿美元（Marketwatch，2019 年）。人工智能的最新进展为注入人工智能来预测结果（Breuker 等人，2016 年）、降低成本或提供更好的客户体验（Rao 和 Verweij，2017 年）以及推荐决策（Mannhardt 等人，2016 年）提供了绝佳机会。最近，深度学习模型已用于进行结果和完成时间预测（Tax 等人，2017 年；Evermann、Rehse 和 Fettke，2017 年）。不幸的是，这些创新很少被企业应用和采用（Daugherty and Wilson 2018）。阻碍采用人工智能业务流程应用程序的一个罪魁祸首是解释模型决策的能力。例如，考虑抵押贷款申请。在美国，联邦贸易委员会的指导方针规定，如果消费者因人工智能而被拒绝提供有价值的东西（即贷款），他们有权得到解释。此外，他们还指出，在为消费者分配风险评分时，应按重要性顺序披露影响评分的关键特征（Smith 2020）。在信用评分领域，这
波多黎各电网弹性和向 100% 过渡...
• 美国国家可再生能源实验室 (NREL)：Amber Mohammad、Beth Clark、Brooke Van Zandt、Caitie Couch、Connor O'Neil、Daniella Frank、David Greene、Elena Baca、Emily Horvath、Emily Laidlaw、Fred Zietz、Gabriel Zuckerman、Greg Bolla、Heather Lammers、Heidi McKenna、Jeremy Stefek、Jianli Gu、Joe DelNero、Jordan Orsak、Julia Laser、Julia Medeiros Coad、Justin Daugherty、Karen Petersen、Katie Wensuc、Katrina Woodhams、Laura Carter、Lisa Cramer、Marcos Netto、Matt Shields、Michael Sherman、Mike Meshek、Moriah Petty、Nick Gilroy、Patrick Duffy、Paul Edwards、Paul Susmarski、Rachel Barton、Sara Fall、Sarah Hauck 和 Sherry Stout。• 桑迪亚国家实验室：Brooke Marshall Garcia、Charles Hanley、Cynthia Bresloff、James Ellison、Kelli Howie、Marisa Montes、Rachid Darbali、Ray Byrne、Robert Broderick、Sarah Johnson、Stephanie Blackwell 和 Summer Ferreira • 太平洋西北国家实验室 (PNNL)：Andrea Copping 和 Karma Sawyer • 劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL)：Sydney Forrester • 阿贡国家实验室 (ANL)：Carlos Lopez-Salgado、Frederic Petit、Leslie- Anne “LA” Levy、Mark Petri、Todd Levin 和 Zhi Zhou • 橡树岭国家实验室 (ORNL)：Bandana Kar、Ben Ollis、Carly Hansen、Melanie Bennett、Samuel Okhuegbe、Scott DeNeale、Shih-Chieh Kao、Tom King 和 Yilu Liu。
神经营销和人工智能助力未来业务发展
buybutton 市场营销研究。神经营销学是一门学科，它改编了神经科学的理论，并将其应用于营销科学、经济学和心理学，以开发神经科学理论，展示营销对目标客户行为的影响。神经营销学是一种重要的调查方法，因为它使用神经科学的理论和方法来获取消费者的隐藏信息。这些信息是通过感知神经过程获得的，无需公开询问人们的想法、感受、记忆、假设或决策策略。神经营销学是一门很有前途的研究领域，它的结果可以开发新的营销理论或补充营销和相关学科的现有理论。许多神经营销学者已经发表了该领域的概念性文章（Cruz、Medeiros、Hermes、Marcon 和 Marcon，2016；Fortunato、Giraldi 和 de Oliveira，2014；Plassmann、Ramsøy 和 Milosavljevic，2012；Schneider 和 Woolgar，2012）。神经科学通过科学数据实证验证了神经营销，并帮助营销研究人员，他们可以通过神经科学方法将神经科学与大脑图像及其功能联系起来，开发营销的新维度。神经营销文献在验证经验丰富的营销学者圈子之外的营销研究人员方面发挥着作用。因此，有必要揭开神经营销的神秘面纱，并激发人们对可操作的神经营销研究的更多关注，尤其是在致力于推动营销科学发展的学术机构中（Daugherty、Hoffman 和 Kennedy，2016）。神经营销通过实证验证数据和资源来帮助实现研究人员和客户的假设。
免疫生物学通讯
al Rasmussen，GK的地区，绿色AC，Good-Great F，Alwine J，Andersen KG，Anthony SJ，Baines J，Banerbent AJ，Brooke AJ，Brooke CB，Campus SK，Casadevall N, Debbink MD, Debberk K, Dermody TS, DiMaio D, Duprex WP, Emerman M, Galloway DA, Garry RF, Goldstein SA, Greener AL, Hartman AL, Hogue BG, SM Horner, PJ Hotel, Jung JU, Chair of SM, Laimins L, Lakdawala SS, Lakdawala SS, Lakdawala SS, Lakdawala SS, Lakdawala SS, Lakdawala SS, Lakdawala SS. Land，Letko M，Liu S-L，Moscona A，MüngerJ，Munger K，Murphy E，Neufeldt CJ。 SV Popescu，Purdy JG，VR Racan，Runstadler JA，Sapp MJ，Scott RS，Smith GA，Scottish Scottish，Speranza E，Streblow D，Tibbetts SA，Toth Z，Toth Z， YAMAOKA S，YUROCHKOA。校正Rasmssen和Al。J Virol。2024年3月19日； 98：三。doi：10.1128/jvi。EPUB 2024 2月9日。介绍：J出生。2024 JAN 23; 98（1）：E0179123。PMID：3833328; PMCID：PMC10949460。
人工智能与专业工作的未来
2 Frey, CB 和 Osborne, MA 2017。就业的未来：工作对计算机化有多敏感？《技术预测与社会变革》，114 期：254-280。3 Muro, M.、Whiton, J. 和 Maxim, R. 2019。哪些工作会受到人工智能的影响？华盛顿特区：布鲁金斯大都会政策计划。另请参阅 Dellot, B.、Mason, R. 和 Wallace-Stephens, F. 2020。工作的四种未来：应对激进技术时代的不确定性。伦敦：RSA、Manyika, J.、Chui, M.、Miremadi, M.、Bughin, J.、George, K.、Willmott, P. 和 Dewhurst, M. 2017。可行的未来：人工智能、自动化、就业和生产力：麦肯锡全球研究院。 4 Autor, DH 2015. 为什么还有这么多工作？工作场所自动化的历史和未来。《经济展望杂志》，29(3)：3-30。5 Brynjolfsson, E. 和 Mitchell, T. 2017. 机器学习能做什么？对劳动力的影响。《科学》，358(6370)：1530-1534。另见 Brynjolfsson, E. 和 McAfee, A. 2014. 第二次机器时代。纽约：WW Norton & Company。6 Susskind, RE 和 Susskind, D. 2015. 职业的未来：科技将如何改变人类专家的工作：美国牛津大学出版社。7 Wilson, HJ、Daugherty, P. 和 Bianzino, N. 2017. 人工智能将创造的就业岗位。 MIT 斯隆管理评论，58(4): 14。 8 Sako, M. 2013. 专业人士的业务。美国计算机协会通讯，56(7): 30-32。 9 Armour, J.，和 Sako, M. 2020 即将出版。法律服务中的人工智能商业模式：从传统律师事务所到下一代法律公司？《职业与组织杂志》，可在 SSRN 3418810 获得。 10 Noordegraaf, M. 2015. 混合专业主义及其他：（新）不断变化的组织和社会背景下的公共专业主义形式。《职业与组织杂志》，2(2): 187-206。 11 https://www.acm.org/media-center/2018/july/acm-updates-code-of-ethics