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Karin Elizabeth Gill博士Karin Elizabeth Gill博士
教育博士实验心理学（2015）M.S。实验心理学（2011年）行为神经科学与心理药理学行为神经科学与心理药理学肯塔基大学肯塔基大学列克星敦大学，肯塔基州肯塔基州列克星敦，肯塔基州顾问：Chana K. Akins，博士顾问：Chana K. Akins博士论文委员会：博士。Chana Akins，苏珊论文委员会：博士。Chana Akins，Mike Barron，Kimberly Nixon（外部考官），Mark Bardo和Susan Barron Prendergast和David Westneat研究生证书（2013年）心理学（2005年）大学教学与学习未成年人：北卡罗来纳州肯塔基大学社会学大学的生物学，北卡罗来纳州夏洛特·列克星敦，北卡罗来纳州夏洛特市，北卡罗来纳州夏洛特，专业经验2022-tresent 2022-Tresent 2016-2022 2016-2022 Chana K. Akins博士Drs的助理行为神经科学计划肯塔基大学中心大学实验室。安德里亚·弗里德里希（Andrea Friedrich），雷08/2014 - 12/2014 Archer，Chana Akins，Hui Chu和Lynda Sharrett兼职教师东部肯塔基大学心理学系
供应链敏捷指数2024
核心对美国，英国和爱尔兰的1,700多个供应链管理（SCM）领导者进行了调查，并评估了当前的技术支出行为并预期未来的投资。超过一半的受访者使用人工智能（AI），自动化或机器学习（ML）至少用于一个供应链管理（SCM）。在当前不使用这些技术的人中，有59％的人正在考虑在未来两年内采用。作为高增长组织（在过去三年中的收入增长为20％或更多）继续证明生成性AI和自动化的生产率益处，可以预期，普遍的关注点（包括最终用户知识差距，潜在的工作流离失所以及安全和安全和合规性问题）会减少。这种趋势有望促进这些技术的更广泛的接受和整合，从而提高行业的运营效率和战略能力。
2023 年警戒计划 - 威立雅
继 2014 年和 2016 年进行的分析以及人权与警戒委员会在 2019 年采取的行动之后，人权风险图于 2020 年通过一项调查进行了更新。它依赖于风险管理部制定的方法，结合了集团层面的研究结果和运营实体的贡献。与之前的调查不同，2020 年的调查是在集团范围内完成的。有 520 多名员工参加了调查。后者被选中是为了确保小组代表人权问题：采购、人力资源、健康和安全、业务发展、风险管理、可持续发展、合规性和执行经理。
敏捷会议议程w/qr码
在多个国际试验中广泛证明了使用胸腔CT对肺癌的早期检测，以客观地提高治疗率。现在，国际重点是有效且经济的实施。越来越多地发现，胸CT筛查还正在检测一系列早期烟草相关疾病，包括心血管疾病和慢性阻塞性肺部疾病。这三种疾病构成了“ BIG3”，因为它们在全球范围内总计近一半。胸部CT筛选提供了一个独特的机会，可以将这种高风险队列的护理与单个成像检查相结合。我们计划制定优化的协议，以评估这些主要疾病，探索挑战并定义实施实施方案，尤其是对于全球经济上处于弱势国家的国家。实现这一雄心勃勃的目标的核心策略是利用在整个护理过程中使用AI过程，包括用于风险评估，疾病检测和管理疾病干预措施的使用。
数字化转型中敏捷开发的概念化：理论基础和
摘要 敏捷开发因其灵活性和对不断变化的需求的适应性而成为数字化转型中的一种重要方法。本综述探讨了敏捷开发在数字化转型背景下的理论基础和实际应用。敏捷开发的理论基础源自优先考虑客户协作、自适应规划和持续改进的迭代和增量方法。《敏捷宣言》中概述的敏捷原则强调个人和交互而非流程和工具、工作软件而非详尽的文档、客户协作而非合同谈判、响应变化而非遵循计划。这些原则得到各种敏捷框架和方法的支持，例如 Scrum、看板和极限编程 (XP)，它们为在数字化转型中实施敏捷开发提供了具体的实践和指南。敏捷开发在数字化转型中的实际应用多种多样且影响深远。
基于迁移学习的深度 CNN 范式设计用于脑肿瘤分类 NEHA BHARDWAJ、MEENAKSHI SOOD、SS GILL
摘要：脑瘤是一种致命疾病，导致全球死亡。现有的用于检测脑瘤的神经影像学方法是侵入性的，并且存在观察者偏见。使用复杂人工智能技术的自动 CAD 框架减少了人为干预，可以有效处理大量数据。使用机器学习技术的自动 CAD 框架需要使用耗时且容易出错的手动特征提取程序。深度学习技术涉及自动特征提取；因此，可以快速获得可观的分类结果。然而，从头开始训练 DL 模型需要投入大量的时间、金钱和大量数据集，这在医学领域很难实现。因此，权衡是利用 VGG16、VGG19、AlexNet 等经过充分学习的模型来设计一种用于脑瘤分类的新框架。本文旨在通过迁移学习对预训练的 VGG16 架构进行微调，以开发基于 CNN 的深度学习框架，用于脑瘤检测。采用迁移学习技术的设计框架可以在更短的时间内以更少的数据获得更好的结果。使用迁移学习对脑 MRI 图像进行脑肿瘤二元分类，准确率达到 97%。训练和验证准确率分别为 100% 和 97%，共 30 个时期。分类损失低至 0.0059%，运行时间为 32ms/步，远低于现有模型。关键词：- 卷积神经网络、深度学习、计算机辅助诊断、分类、超参数调整、磁共振成像。
评论Vyadhishamatva（免疫）
简介药物宣传：从药物发现到市场后监视的临床研究称为药物保护。根据WHO，可以将药物宣传定义为我们可以检测，评估，理解和预防不良影响或任何其他可能与药物有关的问题的科学。确定服用药物的患者的不良药物反应是最重要的。鉴定不良药物反应对于患者的安全很重要。此信息是从医疗保健专业人员，制药公司和患者那里收到的。根据国家医学图书馆，''药物的药物保护对于促进安全使用的药物很重要。需要药物保护措施促进药物的安全使用早期发现不良药物反应。药物宣传的目标改善患者护理促进药物保护的理解，临床培训和教育提高患者的安全性改善公共卫生服务