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工作文件22-071是否被可行性视而不见？ NASA机器人技术挑战的实验证据
资源分配决策在塑造公司的技术轨迹和竞争优势方面起着主导作用。最近的工作表明，在评估新项目和思想时，创新的公司和科学机构在评估新项目和思想时倾向于表现出反偏见的偏见。在本文中，我们通过研究问题焦点领域中的评估者专业知识如何塑造新颖性与可行性在技术解决方案评估质量评估中的关系，将其重点放在这种观察到的模式中。为了估算关系，我们与NASA和Freelancer.com合作，在线劳动力市场设计了一项评估挑战，在此挑战中，我们从技术域内和外部招募了374位评估人员，从9个机器人挑战中汲取了101个解决方案。这导致了3,869个评估者解决方案对，其中评估器被随机分配到解决方案中，以促进实验比较。我们的实验发现辅以评估者评论的文本分析，表明领域专家表现出可行性的偏好，首先关注解决方案作为其质量的主要指标，同时具有更具风险但更新颖的解决方案。这导致了一个折衷方案，在这种方案中，高度可行但新颖的解决方案被认为是质量更高的，这使专家们偏爱更激进但未经测试的想法更喜欢增量思想。
专家强调 2022 年种植季节到来前改良木薯品种的好处
为期五天的培训于 3 月 14 日至 18 日在基戈马地区卡苏鲁区举行，来自卡塔维、塔波拉和基戈马地区的 61 名学员以及来自国际热带农业研究所、坦桑尼亚农业研究所和坦桑尼亚官方种子认证机构 (TOSCI) 的培训师参加了培训。培训介绍了商业化木薯种子系统模型。推广人员学习了良好的农业实践、病虫害管理、木薯品种识别、种子繁殖、种子质量控制和登记流程。他们还学习了种子业务，以帮助他们了解木薯种子系统并更好地支持他们所服务的农民，以及 Seed Tracker 和 PlantVillage Nuru 等数字工具。
先进液态碱性水电解专家会议
开发先进的下一代 LA 电解器以克服上述限制的关键研发机会包括：开发新材料、改进组件界面以及设计新型电池和堆栈。需要进行更多基础诊断研究，以将性能与材料和界面特性关联起来并了解降解机制。此类研究将为新型电池和堆栈组件的材料开发工作提供参考。隔膜和催化剂尤其被强调为历史上未得到充分开发的材料，具有巨大的进步机会。材料的表征和测试应在相关操作条件下使用标准化协议进行，包括下一代 LA 系统预期的操作条件（例如间歇操作、
利用稀疏混合专家扩展视野
稀疏门控混合专家网络 (MoE) 在自然语言处理中表现出色。然而，在计算机视觉中，几乎所有高性能网络都是“密集的”，也就是说，每个输入都由每个参数处理。我们提出了一种视觉 MoE (V-MoE)，它是 Vision Transformer 的稀疏版本，具有可扩展性，可与最大的密集网络相媲美。当应用于图像识别时，V-MoE 的性能可与最先进的网络相媲美，同时在推理时只需要一半的计算量。此外，我们提出了一种路由算法的扩展，该算法可以对整个批次中每个输入的子集进行优先级排序，从而实现自适应的每幅图像计算。这使得 V-MoE 能够在测试时权衡性能并顺利计算。最后，我们展示了 V-MoE 扩展视觉模型的潜力，并训练了一个 15B 参数模型，在 ImageNet 上达到了 90.35% 的准确率。
穆斯林专家对人工智能看法的初步调查
当今穆斯林生活中人工智能 (AI) 技术的应用范围广泛且仍在不断扩大，对此人们应该引起高度关注。从智能手机、无人机、机器人、自动驾驶汽车和武器技术的使用来看，人工智能带来的变革具有显著的积极意义，但仍有许多问题有待讨论和思考。事实上，一些穆斯林可能仅仅认为人工智能的快速发展是电影中流行的科幻小说的一部分。这种无知的观点是危险的，因为穆斯林可能对不可预见的人工智能影响没有警觉，尤其是当它超越伊斯兰道德或法律界限时。这些解释应该为当今的穆斯林专家提供适当的背景，让他们重新思考他们对人工智能对穆斯林社会变革性影响的看法。因此，这项初步研究旨在收集穆斯林专家对人工智能相关问题的专业看法。采用横断面研究设计的定量方法，37 位专家回答了通过电子邮件发送给他们的个人在线问卷。调查结果普遍表明，受访者对人工智能对穆斯林消费者的更大影响程度不敏感。然而，大多数受访者都同意迫切需要制定法规，以便人工智能能够适应并发挥其在改善穆斯林生活方面的好处。这表明，对人工智能研究和技术制定全面而严格的法规以遵守伊斯兰教义的重要性。建议制定一个由 Maqasid al-Shari'ah 支撑的特定框架来解决人工智能影响的各种当代问题。
引用本文：Roy Liff & Thomas Andersson (2021) 战略缺失时专家对战略的贡献。质量专家案例研究
随着新公共管理 (NPM) 在公共组织中制度化，专家与管理者之间的关系已成为公共管理研究中越来越重要的研究领域。新公共管理应该增加公共组织和公共管理者的战略空间 (Ferlie 和 Ongaro 2015)。因此，战略管理被认为对于塑造公共组织的绩效至关重要 (Andrews 等人 2009；Rosenberg Hansen 和 Ferlie 2016)。然而，新公共管理的另一个后果是不同类型的专家 (Ackroyd、Kirkpatrick 和 Walker 2007) 所持有的支持职能的扩展，例如控制者、人力资源专家和质量专家 (QE)。虽然这些新类别的专家旨在为其组织的战略发展做出贡献（Cohen 2001），但许多研究都表明专家与管理者之间的互动存在问题（McGuire、Stoner 和 Mylona 2008；Mintzberg 2017）。专家是知识工作者，他们接受过培训，能够提供特定领域某些原则和实践方面的最新知识（Styhre 等人 2010）。专家在互动中的主要困难似乎是无法影响直线经理的运营和战略决策，而经理则缺乏对专家的控制或与专家的合作。可以假设，这种互动在医疗保健组织中尤其成问题，因为它们的竞争逻辑高度制度化
数据驱动战略地图：结合硬数据和专家知识的战略和绩效管理混合方法
摘要。战略地图是一种描述公司关键绩效指标之间相互关系的工具。战略地图被视为决策支持系统，它允许用户了解决策对业务其他指标的影响，这对于决策至关重要。到目前为止，无论使用何种方法，战略地图的大部分实际开发都是基于公司专家的知识和直觉。这些“软数据”在实施战略地图时存在许多缺点：准确性、完整性和缺乏纵向视角。目前，技术创新使我们能够收集、存储和分析更多数据。这些“硬数据”是决策支持系统中用于增强战略决策的强大信息来源。我们建议在战略地图的开发过程中整合硬数据，以提高其可靠性。本文概述了与战略地图中使用硬数据相关的研究项目。提出了五个研究问题，以便为当前文献提供理论结论、方法论主张和实证论证。