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人工智能与工作：来自在线的证据......
过去十年，基于新的机器学习技术和大量数据集的可用性，人工智能 (AI) 取得了快速发展。1 预计未来几年这种变化将加速（例如，Ne- apolitan 和 Jiang 2018；Russell 2019），AI 应用已经开始对企业产生影响（例如，Agarwal、Gans 和 Goldfarb 2018）。一些评论员认为这是失业未来的预兆（例如，Ford 2015；West 2018；Susskind 2020），而其他人则认为即将到来的 AI 革命将丰富人类的生产力和工作经验（例如，麦肯锡全球研究所 2017）。鉴于迄今为止关于 AI 对劳动力市场影响的证据有限，这些对立观点的持续存在并不令人惊讶。数据收集工作最近才开始确定商业 AI 使用的普遍性，我们甚至缺乏系统性证据来证明 AI 的采用是否大幅增加 — — 而不仅仅是广泛的媒体报道。本文研究了美国的 AI 采用及其影响。我们的出发点是，AI 的采用可以从采用机构留下的足迹中部分识别出来，因为它们雇用专门从事 AI 相关活动的员工，例如监督和无监督学习、自然语言处理、机器翻译或图像识别。为了将这个想法付诸实践，我们根据 Burning Glass Technologies（以下简称 Burning Glass 或 BG）在 2007 年和 2010 年至 2018 年期间发布的美国在线职位空缺信息及其详细技能要求，构建了一个机构级 AI 活动数据集。2
在反对肥胖症的斗争中使用tirzepatida：一种分析...
Juliana Goldfarb de Oliveira摘要：简介：肥胖症，一种慢性疾病，其特征是体内脂肪过度积累，增加了各种疾病的风险，包括2型糖尿病和心血管问题，并对心理健康产生负面影响。目的：分析使用Tirzepatida在打击肥胖症中的益处和不利影响，并研究其作用机理。方法论：为了实现研究目标，根据Mendes，Silveira和Galvão（2008）描述的步骤进行了对文献的综合综述。研究问题的重点是蒂尔扎帕蒂达（Tirzepatida）在反对肥胖症中的作用机理，益处和不利影响。使用PVO策略（人口，变量和结果），定义了描述符，并对BVS，CAPES/MEC，SCIELO和Google学术数据库进行了搜索。搜索于2024年5月举行，其中包括过去三年发表的文章。在初次筛选后的评论中包括了符合资格标准的10项研究。结果：修订后的临床试验表明，Tirzepatida是GLP-1和GIP受体的双激动剂，不仅可以改善2型糖尿病患者的血糖控制，而且还可以促进大量体重减轻，在某些情况下，体重的损失大于20％。这些结果突出了Tirzepatida作为减肥手术的有效替代品的潜力，尤其是在与饮食和运动等生活方式干预措施结合使用时。关键词：药物治疗。减轻体重。观察到的其他好处，例如改善脂质谱，降低血压和心血管保护，进一步增强了硫代二肽在肥胖管理及其合并症中的相关性。该药物有利的药代动力学，其半衰期允许每周给药，也有助于遵守患者的治疗和便利性。tirzepatida。
研究论文 以建筑绘画为例人工智能技术在美术教学中的应用
在当今的科技时代，人工智能发展迅速，已在各个领域确立了存在。人工智能的目的是减少人为干预，以更好的结果完成任务。在本研究中，我们将以建筑绘画为例，研究人工智能技术在艺术教学中的应用。建筑绘画是一种只关注建筑的绘画，包括建筑物的室内和室外景观。在早期阶段，建筑仅出现在以不同物体为主要主题的绘画背景中。后来，建筑本身成为绘画领域的主流流派。正如其他研究人员所表明的那样，互联网技术、无线传感器网络（WSN）和深度学习技术等人工智能等最新技术都已部署在艺术教学中。人工智能使教学变得更容易。本系统利用互联网技术、WSN、人工智能和轻量级深度学习模型在艺术教学领域。通过采用这项新技术，教学方法得到了增强。为了对所提出的系统进行分析，实施了有限 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (L-BFGS) 艺术算法。该 L-BFGS 算法专注于在任何给定应用中寻找局部最小值。在建筑绘画艺术教学中，所提出的算法将有助于解释在创作艺术品时需要注意的细微工作。然后将所提出的算法与传统的梯度下降、Adam 和 Adadelta 算法进行比较。从结果可以看出，所提出的算法在训练和测试阶段分别实现了 97% 和 98% 的准确率。
案例8：24-CV-00992-DLB文档21-1提交了06/ ... div>
2如下所述，被告根据美联储驳回原告的申诉。R. Civ。 第12（b）（1）页，理由是该案是有争议的，从而剥夺了法院的主题管辖权。 此外，法院缺乏对原告的主张的管辖权，在被告的第十一修正案和国家主权豁免权的禁止程度上。 在决定第12（b）（1）项动议时，“地方法院应将诉状视为对该问题的证据，并可以考虑在诉状之外的证据而不将程序转换为一个诉讼以进行简易判决。” Evans诉B.F. Perkins Co.，166 F.3d 642，647（4th Cir。 1999）（引用省略）。 被告还采取了根据美联储驳回原告的申诉。 R. Civ。 P. 12（b）（6）。 尽管法院通常不考虑与规则12（b）（6）动议有关的外部证据，但它可以“考虑，而不会将动议转换为驳回一项动议进行简易判决。 。 。 如果文件是投诉不可或缺的，并且对文件的真实性没有争议，则驳回动议附带的文件。” Faulkenberry诉Def的U.S. Dep ，670 F. Supp。 3d 234，249（D。Md。 2023）（省略了引用和内部引号）。 在这里，原告的投诉引用了被告人反对原告动议的一些展览 12）。 请参阅Compl。 ¶¶20-23; 28-29。R. Civ。第12（b）（1）页，理由是该案是有争议的，从而剥夺了法院的主题管辖权。此外，法院缺乏对原告的主张的管辖权，在被告的第十一修正案和国家主权豁免权的禁止程度上。在决定第12（b）（1）项动议时，“地方法院应将诉状视为对该问题的证据，并可以考虑在诉状之外的证据而不将程序转换为一个诉讼以进行简易判决。” Evans诉B.F. Perkins Co.，166 F.3d 642，647（4th Cir。1999）（引用省略）。 被告还采取了根据美联储驳回原告的申诉。 R. Civ。 P. 12（b）（6）。 尽管法院通常不考虑与规则12（b）（6）动议有关的外部证据，但它可以“考虑，而不会将动议转换为驳回一项动议进行简易判决。 。 。 如果文件是投诉不可或缺的，并且对文件的真实性没有争议，则驳回动议附带的文件。” Faulkenberry诉Def的U.S. Dep ，670 F. Supp。 3d 234，249（D。Md。 2023）（省略了引用和内部引号）。 在这里，原告的投诉引用了被告人反对原告动议的一些展览 12）。 请参阅Compl。 ¶¶20-23; 28-29。1999）（引用省略）。被告还采取了根据美联储驳回原告的申诉。R. Civ。 P. 12（b）（6）。 尽管法院通常不考虑与规则12（b）（6）动议有关的外部证据，但它可以“考虑，而不会将动议转换为驳回一项动议进行简易判决。 。 。 如果文件是投诉不可或缺的，并且对文件的真实性没有争议，则驳回动议附带的文件。” Faulkenberry诉Def的U.S. Dep ，670 F. Supp。 3d 234，249（D。Md。 2023）（省略了引用和内部引号）。 在这里，原告的投诉引用了被告人反对原告动议的一些展览 12）。 请参阅Compl。 ¶¶20-23; 28-29。R. Civ。P. 12（b）（6）。 尽管法院通常不考虑与规则12（b）（6）动议有关的外部证据，但它可以“考虑，而不会将动议转换为驳回一项动议进行简易判决。P. 12（b）（6）。尽管法院通常不考虑与规则12（b）（6）动议有关的外部证据，但它可以“考虑，而不会将动议转换为驳回一项动议进行简易判决。。。驳回动议附带的文件。” Faulkenberry诉Def的U.S. Dep，670 F. Supp。3d 234，249（D。Md。2023）（省略了引用和内部引号）。在这里，原告的投诉引用了被告人反对原告动议的一些展览12）。请参阅Compl。¶¶20-23; 28-29。因此，此类展品是原告的投诉不可或缺的，并且他们的真实性没有争议。在某种程度上，向被告的反对派展示并不是投诉不可或缺的一部分，法院可以对此类记录发表司法通知。请参阅Baltimore的Goldfarb诉市长与市议会，791 F.3d 500，508（4th Cir。2015）（“ [a]法院可以正确地对“公共记录事务”和其他信息司法通知，这些信息是根据联邦证据规则201构成'审判事实的。'”）（引用和脚注省略）。
人工智能和竞争优势的变化来源
人工智能（AI）使机器能够执行以前仅与人类思想相关的认知功能（Rai，Constantinides和Sarker，2019年）。管理学者认为AI改变了竞争优势的来源（Daugherty＆Wilson，2018年，第214页； Davenport＆Kirby，2016年，第204页），但就这种变化的发生方式提供了对比的观点。有人假设AI替代了人类的认知能力（Balasubramanian，Ye和＆Xu，2021年），例如，当机器取代了股票投资中的银行家（Noonan，2017年），代替人才招聘的管理人员（Noonan，2017年）（Chamorro-Premuzic，Polli，Polli，Polli和Dattner，2019年），并受到治疗的治疗。其他人认为，当银行家，经理和医生与机器合作进行公平投资（Marraion，2017年），人才招聘（Hook，2017年）和医疗治疗（Topol，2019年）时，AI的补充而不是替代人类的认知能力（Murray，Rhymer和Sirmon，2021），2021年）。基于资源的视图（RBV）描述了资源与竞争优势相关联的理论机制（Barney，1991）。它将人类的认知能力描述为重要的优势来源，因为这些功能是异质分布，供应量有限且难以模仿的。因此，当管理者将它们用于战略决策和解决问题时，这种功能会导致绩效差异（Helfat＆Peteraf，2015； Kunc＆Morecroft，2010）。RBV对AI采用如何影响决策的竞争优势的预测尚无定论。因此，AI有可能替代当AI替代人类的认知能力时，RBV期望这些能力提供给侵蚀的优势（Peteraf＆Bergen，2003年）。这是因为作为一种技术资源，AI的边际繁殖成本接近零，几乎没有模仿障碍（Brynjolfsson＆McAfee，2014年，第31页）。Conversely, if AI complements humans' cognitive capabilities, the RBV expects it to generate advantages (Argyres & Zenger, 2012), because, as a widely applicable technology, AI enables the creation of unique bundles of previously unrelated resources — such as physicians' expertise and AI's machine prediction (Agrawal, Gans, & Goldfarb, 2018, p. 108).这些不确定的预测来自AI的独特特征。与先前的技术相反，AI使机器能够自主学习和行动（Balasubramanian等，2021），这反过来允许这些机器在决策和解决问题中与人类相互作用（Murray等，2021年）。
第20 ipna国会
缩写：ckd; egfr =光荣的尊敬率； Eskd Iseeseatic;区域侵扰。参考：1。Harambat J，Fargue ST，Accualaviva C和Al。 他们是肾脏。 2010; 77（5）：443–449。 2。 SF Garrelfs，Rumsby G，Peters-Sengers H和Al。 草种联盟。 他们是肾脏。 2019; 96：1389–1399。 3。 Vo Edvadards，Goldfarb DS，MC和Al。 肾脏小儿。 2013; 28（10：1923-1942。 4。 Bhasin B，HM，Atta Mg。肾上腺素的游泳。 2015; 4（2）：235–244。 5。VanWoerden CS，JW's Cross，Rja Wanders，Fa Wijburg。 移植拨号nephthor。 2003; 18（2）：273–279。 6。 Soliman NA，Nabhan MM，Abdelrah-Man SM和Al。 ther的Nephthrotol。 2017; 13（3）：176–182。 7。 Frishberg Y，Rinat C，Shalata A和Al。 am j nephrol。 2005; 25：269–275。 8。 Johnson SA，Rumsby G，创作者D，Hulton S-A。 肾脏小儿。 2002; 17–601。 9。 Belostsky R，Noon E，Idelson GH和Al。 Am J Hum Genet。 2010; 87（3）：392–399。 10。 出生J，Herrmann P，SF Garrelfs和Al。 Am J Ophthalmol。 2019：206：184–1 11。 Mandrile G，Go Word CS，P和Al；亚大黄联盟。 他们是肾脏。 2014; 86：1197–1204。 12。 DS Miller。 am j nephrol。 13。Harambat J，Fargue ST，Accualaviva C和Al。他们是肾脏。2010; 77（5）：443–449。 2。 SF Garrelfs，Rumsby G，Peters-Sengers H和Al。 草种联盟。 他们是肾脏。 2019; 96：1389–1399。 3。 Vo Edvadards，Goldfarb DS，MC和Al。 肾脏小儿。 2013; 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有效的高通量方法利用机器学习原子电位来计算石墨烯 - 聚合物接口的相互作用能量*
信用撰稿人贡献声明Jared Keith Averitt：写作 - 原始草案，评论，可视化，验证，资源，方法，软件，调查，资金获取，正式分析，数据策划，概念化，概念化。sajedeh pourianejad：写作 - 原始草稿，验证，方法论，调查，正式分析，数据策划。Olubunmi O. Ayodele：方法论，概念化。柯比·施密特（Kirby Schmidt）：调查，数据策划。Anthony Trofe：数据策划。Joseph Starobin：写作 - 评论和编辑，监督，资源，资金获取。 Tetyana Ignatova：写作 - 审查和编辑，监督，资源，资金获取，概念化。 致谢J.K.A. 承认，该材料基于国家科学基金会（NSF）研究生研究奖学金的工作， [1945980]和这项工作在匹兹堡超级计算中心使用了桥梁-2通过分配[PHY220034]，来自高级网络网络基础结构协调生态系统：服务与支持（访问）计划，由国家科学基金会＃2138259，＃2138259，＃2138286，21386，＃2133330，及＃21333303.60，由国家科学基金会支持 T.I，J.K.A.，A.T。承认纳米技术的创新合作实验室赋予未来士兵的权力（ICONS），美国国防部[合同＃W911QY2220006]与纳米科学和纳米工程联合学校之间的共同计划。 图1。Joseph Starobin：写作 - 评论和编辑，监督，资源，资金获取。Tetyana Ignatova：写作 - 审查和编辑，监督，资源，资金获取，概念化。致谢J.K.A.承认，该材料基于国家科学基金会（NSF）研究生研究奖学金的工作，[1945980]和这项工作在匹兹堡超级计算中心使用了桥梁-2通过分配[PHY220034]，来自高级网络网络基础结构协调生态系统：服务与支持（访问）计划，由国家科学基金会＃2138259，＃2138259，＃2138286，21386，＃2133330，及＃21333303.60，由国家科学基金会支持T.I，J.K.A.，A.T。承认纳米技术的创新合作实验室赋予未来士兵的权力（ICONS），美国国防部[合同＃W911QY2220006]与纳米科学和纳米工程联合学校之间的共同计划。 图1。T.I，J.K.A.，A.T。承认纳米技术的创新合作实验室赋予未来士兵的权力（ICONS），美国国防部[合同＃W911QY2220006]与纳米科学和纳米工程联合学校之间的共同计划。图1。这项工作是在纳米科学和纳米工程联合学校进行的，东南纳米技术基础设施走廊（SENIC）和国家纳米技术协调基础设施（NNCI）的成员，该基础设施（NNCI）得到了国家科学基金会[ECCS-1542174]的支持。J.K.A.，A.T。承认宾夕法尼亚州立大学二维水晶财团 - 材料创新平台（2DCC-MIP），该平台得到了NSF合作协议DMR-203935的支持。 使用NNP：神经网络潜力（机器学习的同义原子间潜在的同义）EDA-FF：能量分解分析 - 使用经典力场（结构优化后）GDAC：依赖性原子电荷BFGS：BROYDEN – FLOYDEN – FLOYDER-GLETCHER – FLETCHER-GOLDCHER-GOLDFARB – SHANNO ATSIS ATSIS ENTICAL DYMANSSSSSSSSSSS， （包含位置，质量，能量和力）DFT：密度功能理论（基于量子力学的电子结构计算方法）PMMA：聚甲基甲基丙烯酸酯（用于石墨烯转移的常用聚合物）ALP：Angelica Lactone Polymer（用于添加剂的生物量聚合物）。 （a）初始化AEV，（B）迭代NNP/MD优化几何（X，Y，Z），直到能量收敛为0.05 MeV，（C）计算表面接触的原子电荷（Q）和VDW面积。J.K.A.，A.T。承认宾夕法尼亚州立大学二维水晶财团 - 材料创新平台（2DCC-MIP），该平台得到了NSF合作协议DMR-203935的支持。使用NNP：神经网络潜力（机器学习的同义原子间潜在的同义）EDA-FF：能量分解分析 - 使用经典力场（结构优化后）GDAC：依赖性原子电荷BFGS：BROYDEN – FLOYDEN – FLOYDER-GLETCHER – FLETCHER-GOLDCHER-GOLDFARB – SHANNO ATSIS ATSIS ENTICAL DYMANSSSSSSSSSSS， （包含位置，质量，能量和力）DFT：密度功能理论（基于量子力学的电子结构计算方法）PMMA：聚甲基甲基丙烯酸酯（用于石墨烯转移的常用聚合物）ALP：Angelica Lactone Polymer（用于添加剂的生物量聚合物）。（a）初始化AEV，（B）迭代NNP/MD优化几何（X，Y，Z），直到能量收敛为0.05 MeV，（C）计算表面接触的原子电荷（Q）和VDW面积。
量子计算机时代网络安全的未来
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HR能够适应人工智能的悖论吗？
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