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SS Innovations International，Inc。
业务描述SS Innovations International，Inc。，位于弗洛德·艾达（Flor Ida）的劳德代尔堡（Fort Lauderdale），是一家专注于医疗和手术机器人系统的开发，制造，销售和支持的商业阶段医疗设备和服务公司。我们认为该公司也可以从全球人口的全球趋势中受益，并需要更有效，有效地提供医疗保健。其机器人产品套件具有改善功能，从而降低发病率并改善整体结果的希望，因为与产品相关的较小切口会导致感染率较低。自20年前最初的商业机器人技术引入以来，机器人辅助手术已成功地降低了疼痛和感染的风险，并且也缩短了Covery时代。最近，小型化和适应性成为行业的重点。迄今为止，咒语已经完成了两个成功的临床三重AL，并且使用该系统成功完成了2,000多次手术，包括心胸，头颈，妇科，泌尿科，泌尿外科和一般手术。总共对500多名外科医生进行了培训。该平台已在印度进行了验证，以执行80多种不同类型的外科手术，包括心血管，胸腔，头颈，妇科，泌尿科，癌症，癌症和一般手术。这使外科医生一开始就可以准确了解所有结构的位置，从而帮助他们导航更有效，更安全的过程。它也建议除了代表与当前市场领导者的关键产品差异化的不同产品功能外，我们看到该产品通过专有软件进一步增强，该软件能够采用任何诊断成像（CT，MRI），并且在即时配置了已针对患者解剖学专门重构的3D模型。我们受到一项在2024年2月的医学杂志外科内窥镜检查中发表的研究的鼓励，这表明向机器人辅助手术的转变转变为外科手术实践的骨干。
经济与地点委员会 NIRPC 密歇根湖会议室 ...
出席会议的有成员 George Topoll（联合镇）、Lois Whittaker（BCCNWI）、Judith Cardenas（NWISBDC）、Gary Johnson（创新者协会）、John Yelkich（洛厄尔镇）、Susan Utterback（CWI）和 Heather Ennis（论坛）。出席会议的还有来自普渡大学区域发展中心 (PCRD) 的顾问 Annie Cruz-Porter 和 Hyewon Shin。虚拟主持人是来自 (PCRD) 的 Indraneel Kumar。此外，Shaun Sahlhoff（瓦尔帕莱索大学）、Elizabeth Hibshman（印第安纳大学学生）和 David Phelps（贝弗利海岸镇）也出席了会议。出席的工作人员有 Denarie Kane、Eman Ibrahim、Tom Vander Woude、Flor Baum 和 Meredith Stilwell。经 John Yelkich 提议，George Topoll 附议，2024 年 10 月 9 日的会议记录获得批准。 Eman Ibrahim 介绍了住房更新情况。Eman 定义了地区中位收入 (AMI)。它是地区收入分布的中点，意味着一半的家庭收入更高，一半的家庭收入更低。AMI 由 HUD 为每个社区制定，用于确定经济适用房计划的资格。它为特定地理区域的住房援助设定了收入限制。“低收入”住房通常适用于收入在 AMI 60%-80% 之间且有抵押贷款援助的家庭，而“中等收入”是指 AMI 80-120%。2023 年加里 MSA 的家庭收入中位数为 75,625 美元，密歇根城-拉波特 MSA 的家庭收入中位数为 62,868 美元。在印第安纳州，两居室公寓的公平市场租金 (FMR) 为 1,148 美元。该州住房平均工资为每小时 22.07 美元。然而，租房者（占该州人口的 30%）的平均工资为每小时 17.92 美元。租房者必须每周工作 122 小时，最低工资为 7.25 美元，才能租得起一套两居室的房屋。讨论的住房成本是。在加里都会区，24 财年，租得起一套两居室房屋所需的工资为每小时 24.12 美元，在密歇根城/拉波特都会区，每小时 19.54 美元。加里都会区两居室的租金为每月 1,254 美元，密歇根城/拉波特都会区为每月 1,016 美元。
2024年2月
科学委员会（审稿人）英语：《纽约时报》，1997 年。Perini、Carlo Piergallini、Paolo Pisa、Luca Pistorelli、Daniele Piva、Oreste Pollicino、Domenico Pulitanò、Serena Quattrocolo、Tommaso Rafaraci、Paolo Renon、Maurizio Romanelli、Gioacchino Romeo、Alessandra Rossi、Carlo Ruga里瓦、弗朗西斯卡·鲁杰里、埃丽莎·斯卡罗纳、劳拉·斯科帕林、尼古拉·塞尔瓦吉、塞尔吉奥·塞米纳拉、保拉·塞韦里诺、罗莎莉亚·西库雷拉、皮耶罗·西尔维斯特里、法布里奇奥·西拉库萨诺、尼古拉·特里贾尼、安德里亚·弗朗切斯科·特里波迪、朱利奥·乌贝蒂斯、玛丽亚·基亚拉·乌比亚利、安东尼奥·瓦利尼、吉安卢卡·瓦拉索、维托·韦鲁齐、保罗·韦内齐亚尼、弗朗西斯科·维加诺，丹妮拉维戈尼、弗朗西斯科·扎切、斯特凡诺·齐鲁利亚
一生中的皮质厚度和静息状态心脏功能：横断面汇总大型分析
朱利安·科尼格 1,2 |比尔吉特·阿布勒 3 |英格丽德·阿加茨 4,5,6 |托比约恩·阿克施泰特 7,8 |奥勒·安德烈亚斯森 4,9 |米娅·安东尼 10 |卡尔·尤尔根·贝尔 11 |卡佳·伯茨 12 |丽贝卡·C·布朗 13 |罗穆亚尔德·布伦纳 14 |卢卡嘉年华 15 |雨果·D·克里奇利 16 |凯瑟琳·R·卡伦 17 | Geus 18 的 Eco JC |十字架的费利伯特 11 |伊莎贝尔·吉奥贝克 19 |马克·D·费格 3 |哈坎·菲舍尔 20 |赫塔弗洛尔 21 |迈克尔·盖布勒 22,23 |彼得·J·吉安罗斯 24 | Melita J. Giummarra 25.26 |史蒂文·G·格林宁 27 |西蒙·根德尔曼 28 |詹姆斯·AJ·希瑟斯 29 |萨宾·J·赫珀茨 12 | Mandy X. 至 30 |塞巴斯蒂安·延奇克 31,32 |迈克尔·凯斯 1.33 |托拜厄斯·考夫曼 4.9 | Bonnie Klimes-Dougan 34 |斯特凡·科尔施 31.35 |玛琳·克劳奇 12 |丹尼斯·库姆拉尔 22.23 | Femke Lamers 30 |李泰浩 36 |马茨·亚历山大 7.8 |凤林10 |马丁洛策 37 |埃琳娜·马科瓦茨 38.39 |马泰奥·曼奇尼 40.41 |福尔克·曼克 12 | Kristoffer NT 价格 20,42 |斯蒂芬·B·马努克 24 |玛拉·马瑟 43 |弗朗西斯·米滕 44 |闵正元 45 |布莱恩·穆勒 17 |薇拉·穆恩奇 13 |弗劳克·尼斯 21.46 |林雅 45 |古斯塔夫·尼尔松内 8,20 |丹妮拉·奥尔多涅斯·阿库纳 31 |贝尔热·奥斯内斯 35.47 |克里斯蒂娜·奥塔维亚尼 39.48 |布伦达 WJH 彭尼克斯 30 |艾莉森·庞齐奥 45 |戈文达·R·普德尔 49 |詹尼斯·雷内尔特 22 |平忍10 |榊道子 50.51 |安迪舒曼 11 |林索伦森 35 |卡尔斯滕·施佩希特 35.52 |乔安娜·施特劳布 13 |桑德拉·塔姆 8,20,53 |米歇尔泰国 17 |朱利安·F·塞耶 54 |本杰明·乌巴尼 55 |丹尼斯·范德米 18 |劳拉·S·范维尔岑 56.57.58 |卡洛斯·文图拉-博特 59 |阿诺·维尔林格 22,23 |大卫·沃森 60 |魏鲁清 61 |朱莉娅·温特 59 |梅琳达·韦斯特伦德·施莱纳 34 |拉尔斯·T·韦斯特莱 4,9,62 |马蒂亚斯·威玛 59.63 |托拜厄斯·温克尔曼 21 |吴国荣 61 |刘贤珠 45 |丹尼尔·S·金塔纳 4.9
Enigma-Chronic疼痛：识别慢性疼痛相关的全球倡议
John Jahanshad，Andoh D，Georgia Antoniou，Apkar Vania Apkarian，Laurco-Hino-Hininal IS。 Martin Domin，Natalia Egorova-Brumley DN，James Fachon，OO，Jodi M. Gilman。 Marco L. Loggia和BBB，Marco L.Loggia和BBB，Marco L.Loggia，Marco L. Millard的评估，Susanne，Samantha K. Millard，Rajeny A.公园，小龙格GGG，耶稣·普约尔P，琳达·罗博波，施特林·桑，德林·孙，MMM，A。AnnaWoodbury ckk，www，www，Fadel XXX，Ravi R. Bhatt C，Christopher R.K. Paul M. Thompson C
人类众包投票者如何采用（或不采用）人工智能
在过去二十年中，随着数字技术使在线社区和人群成为强大的创新源泉，开放式创新 (OI) 势头强劲 (Butticè & Ughetto, 2023 ; Füller 等人，2009 ; Jaribion 等人，2023 )。通过开放式创新，组织正在“开放”其以前封闭的创新流程，可能允许入站和出站流动 (Chesbrough, 2003 )。在开放式创新中，一种特别流行的入站知识流是众包——将任务或挑战传播给一群人的过程，而不是将其指定给特定的、通常是内部的“代理人”（Afuah & Tucci，2023 年；Brunswicker 等人，2017 年；Cappa，2022 年；Howe，2006 年、2008 年；Mack & Landau，2020 年；Pénin & Helmchen，2011 年；Piazza 等人，2022 年）。通过参与众包，公司努力从组织外部的大量个人那里收集知识（Dahlander & Gann，2010 年）。这使他们能够快速产生大量新想法；然而，大量的新想法使得识别最有价值的想法成为比以前更具挑战性的任务（Hoornaert 等人，2017 年；Majchrzak 和 Malhotra，2020 年）。虽然组织专家为想法评估增加了宝贵的领域知识，但他们也是一种稀缺且昂贵的资源（Bell 等人，2023 年；Toubia 和 Florès，2007 年）。作为回应，公司越来越多地参与众包投票，让大量成本低得多的众包工作者参与想法评估（Brabham，2008 年；Chen 等人，2020 年；Howe，2008 年；Majchrzak 和 Malhotra，2020 年）。最近的研究表明，众包投票可以产生与专家评估相当的表现（例如，Magnusson 等人，2016 年；Mollick 和 Nanda，2016 年）。允许人群对想法进行投票不仅有助于克服组织注意力缺陷（Chen 等人，2020 年；Piezunka 和 Dahlander，2015 年），还可以增加人群参与竞赛的热情（Chen 等人，2020 年），有助于新企业的生存和获得种子资金（Quignon，2023 年），并增加随后在众包活动中产生的想法的数量（Chen 和 Althuizen，2022 年）。到目前为止，在创新管理研究中观察到的人群由组织外部的人组成（例如，有兴趣进一步改进产品的主要用户、参与挑战的竞赛参与者或受雇完成工作的零工）。虽然它们可以帮助组织获取组织内部无法获得的特定知识或大量能力，但让人类参与众包工作，尤其是众包投票，是有局限性的。作为人类，众筹投票者容易受到偏见的影响，他们的评价可能受到注意力限制、羊群效应（早期的评分会影响随后的积极评分，因为选民会遵循最初的评价）或相互投票行为（贝尔
教育评估中的人工智能
ActNext (2020) 教育伴侣。https://actnext.org/research- and-projects/holistic-learning-mobile-app/ Aljohani, NR 和 Davis, HC (2013)。使用以学生为中心的移动仪表板提供即时详细反馈的学习分析和形成性评估。在第七届下一代移动应用、服务和技术国际会议论文集，IEEE。https://www.semanticscholar.org/paper/Learning-Analytics-and-Formative-Assessment-to-a-Aljohani-Davis/ 4e27f92476194013d098d37b1a8e106b171726f8 Aybek, EC 和 Demirtasli, RN (2017)。针对多分类项目的计算机化自适应测试 (CAT) 应用程序和项目反应理论模型。国际教育与科学研究杂志，3（2），475-487。Beigman Klebanov，B.，Leong，CW和Flor，M。（2015）。有监督的词级隐喻检测实验，具有具体性和重新加权示例。第三届自然语言处理隐喻研讨会论文集，11-20。计算语言学协会。Beigman Klebanov，B.，Madnani，N.，Burstein，J.和Somasundara，S。（2014）。用于对来自来源的写作进行评分的内容重要性模型。计算语言学协会第 52 届年会论文集，247-252。Ben-Simon，A.和Bennett，RE（2007）。迈向更实质性的自动论文评分。 《教学、学习与评估杂志》, 6 (1), 4 – 44。http://www.jtla.org Botarleanu, RM、Dascalu, M.、Sirbu, MD、Crossley, SA 和 Trausan-Matu, S. (2018)。ReadME – 使用 ReaderBench 框架生成个性化的论文写作反馈。在第三届智能学习生态系统和区域发展国际会议 (SLERD 2018)（第 133 – 145 页）上。丹麦奥尔堡。Castro, D.、McLaughlin, M. 和 Chivot, E. (2019) 谁将赢得人工智能竞赛：中国、欧盟还是美国？数据创新中心。 https://www.datainnovation.org/2019/08/who-is-winning-the-ai- race-china-the-eu-or-the-united-states/ Cicchinelli, A., Veas, E., Pardo, A., Pammer-Schindler, V., Fessl, A., Barreiros, C., & Lindstädt, S. (2018). 在活动流中寻找自我调节学习的痕迹。ACM 出版社。https://doi.org/10.1145/ 3170358.3170381 Condon, W. (2013). 大规模评估、本地开发的措施和论文自动评分：寻找红鲱鱼？评估写作，18，100 – 108。Cope, B., & Kalantzis, M. (2016)。大数据走进校园：对学习、评估和研究的影响。AERA Open，2（2），1-19。Crossley, SA 和 Kyle, K.（2018 年）。使用词汇复杂度自动分析工具 (TAALES) 评估写作。评估写作，38，46-50。CWPA、NCTE 和 NWP。（2011 年）。中学后写作成功国家框架。写作项目管理委员会、全国英语教师委员会和国家写作项目。http://wpacouncil。org/files/framework-for-success-postsecondary-writing.pdf Davey, T. (2011)。计算机自适应测试系统指南。州立学校校长委员会。https://files.eric.ed.gov/fulltext/ ED543317.pdf Deane, P. (2013)。论自动作文评分与现代写作观念的关系。评估写作，18，7-24。 DiCerbo, KE 和 Behrens, JT (2014)。数字海洋对教育的影响。Pearson。 Ellis, C. (2013)。拓宽学习分析的范围并提高其实用性：评估分析的案例。英国教育技术杂志，44（4），662-664。 ETS。（2018）。按国家/地区划分的 GRE 考试量。 https://www.ets.org/gre/pdf/gre_volumes_by_country.pdf Farra, N., Somsundaran, S., & Burstein, J. (2015). 使用观点及其目标对说服性论文进行评分。在第十次研讨会论文集