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结构方程模型（MEE）在供应链中数字转换关系的研究中
结构方程模型（MEE）在供应链中数字转换关系的研究中1.简介数字化转型（TD）对供应链（CS）有重大影响，但是公司可以从这些技术中受益的方式尚不完全清楚。理论模型的构建是理解TD如何影响CS的替代方法。在可能的模型中，结构方程（MEE）模型具有多种应用，适用于复杂的关系分析，涉及各种潜在（非观察）和明显（可观察到的）变量。本研究回顾了MEE使用文献在TD-C关系分析中。研究了工程范围（受访者，区域，CS段），模型的一般结构（构建体，调节器和控制变量的直接和间接依赖性）以及所采用的PET方法（基于方差或协方差）。最大的重点是试图了解TD对CS的影响的TD关系→CS。从本综述和文献中最受使用的方法的指示中，本研究旨在为新模型的构建做出贡献，并减少国家一级TD-C关系的理论模型的差距。研究的其余部分如下组织。以下是与这项工作有关的TD，CS和MSE的一些概念。讨论了TD对CS对CS的影响，并通过MEE进行TD-C关系的方法的优势。“方法论”部分介绍了参考书目审查方法，例如所执行的源，过滤器和排除。分析和结果部分介绍了18个选定作品模型的分析。研究结束后的讨论部分介绍了研究方法的相关点。1.1数字转型和供应链TD对人们的生活，组织和业务产生了强烈的影响。特别是在CS中，它带来了管理和运营的深刻变化，是实现新的卓越运营水平的方式（Bowersox等，2005），包括更好的性能，更大的弹性和可持续性。td从根本上讲是一种基于新兴技术的业务转型，其增长和指数增长与其他业务转型不同。面对广泛使用以及TD，Gong和Ribiere（2021）一词的不同用途，提出了基于广泛的文献综述的TD定义，对我们的目的非常有用：“一个基本变化过程，由创新的数字技术伴随着您的目标和键入的远程范围，并将您的目标置于远射的策略范围内，并将其置于远射状态。利益相关者”（Gong，C。; Ribiere，V.，2021）
生物信息学的大型语言模型
Wei Ruan ∗1 , Yanjun Lyu ∗2 , Jing Zhang ∗2 , Jiazhang Cai 3 , Peng Shu 1 , Yang Ge 4 , Yao Lu 4 , Shang Gao 5 , Yue Wang 1 , Peilong Wang 6 , Lin Zhao 1 , Tao Wang 3 , Yufang Liu 3 , Luyang Fang 3 , Ziyu Liu 3 , Zhengliang Liu 1 , Yiwei Li 1 , Zihao Wu 1 , Junhao Chen 1 , Hanqi Jiang 1 , Yi Pan 1 , Zhenyuan Yang 1 , Jingyuan Chen 6 , Shizhe Liang 7 , Wei Zhang 8 , Terry Ma 9 , Yuan Dou 10 , Jianli Zhang 10 , Xinyu Gong 10 , Qi Gan 10 , Yusong Zou 10 , Zebang Chen 10 , Yuanxin Qian 10 , Shuo Yu 10 , Jin Lu 1 , Kenan Song 10 , Xianqiao Wang 10 , Andrea Sikora 11 , Gang Li 12 , Xiang Li 13 , Quanzheng Li 13 , Yingfeng Wang 14 , Lu Zhang 15 , Yohannes Abate 16 , Lifang He 17 , Wenxuan Zhong 3 , Rongjie Liu 3 , Chao Huang 4 , Wei Liu 6 , Ye Shen 4 , Ping Ma 3 , Hongtu Zhu 5 , Yajun Yan 10 , Dajiang Zhu †2 , and Tianming Liu †1
生物多样性保护的经济成本
* We thank Qiangyuan Chen, Jincheng Fang, Di Gong, Ting Jiang, Andrew Karolyi, Yuanning Liang, Kai Li, Tong Li, Ruiming Liu, Xianling Long, Angdi Lu, Fangyuan Ma, Linlin Ma, Xiaoran Ni, Yuchao Peng, Shusen Qi, Zongxin Qian, José Scheinkman, Ang Sun, Kedi Wang, Shouyang Wang, Haotian Xiang, Haosheng Yan, Xiang Yin, Ruishen Zhang, Qiong Zhang, and conference and seminar participants at Annual Conference of Chinese Financial Studies, China Banking and Corporate Finance Conference (CBCF), Young Finance Scholars Annual Conference of China Financial Research Network (CFRN), Youth Fund Project Exchange Meeting for Economic Science Discipline of National Natural Science Foundation of China (NSFC), Beijing Normal University, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang University, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Peking University, Renmin University of China, ShanghaiTech University, Southwestern University of Finance and Economics, Xi'an Jiaotong University, Zhejiang Gongshang University, Zhejiang University of Finance & Economics for comments and suggestions.
Deepfake Forensics，一种基于深度人工智能合成的检测方法
通讯作者：龚大峰（289133894@qq.com）。摘要 近年来，人工智能、深度学习和生成对抗网络（GAN）在深度伪造检测和取证方面的应用已成为一个新兴的研究领域。GAN自提出以来就得到了广泛的研究，并产生了许多应用来生成视频和图像等内容。这些新技术在许多领域的应用使得区分真假内容变得越来越困难。本研究分析了百余篇已发表的与GAN技术在各个领域应用生成数字多媒体数据相关的论文，阐述了可用于识别深度伪造的技术、深度伪造技术的好处和威胁以及如何打击深度伪造。研究结果表明，尽管深度伪造对我们的社会、政治和商业构成了重大威胁，但列出了多种手段来限制不道德和非法深度伪造的产生。最后，该研究还提出了其局限性以及未来可能的研究方向和建议。关键词：人工智能、深度学习、Deepfake、取证、GANs
一目了然的会议
我们很高兴欢迎您参加第37届AI澳大利亚联合会议（AJCAI 2024）。自1987年在悉尼举行了第一次AI会议以来，澳大利亚人工智能联合会议系列已成为澳大利亚人工智能研究人员的首要活动，也是全球AI的主要国际论坛之一。我们很高兴提出四个出色的主题演讲者：liming Zhu（Data61/csiro）； Dinh Phung（Monash）； Aman Verma（埃森哲）和Flora Salim（UNSW）。我们也很荣幸在星期四举办杰出的邀请发言人和周五的特别会议。除了在主会议上的主题演讲和论文外，AJCAI计划还包括6个教程，1个研讨会，国防AI研究网络研讨会，博士学位论坛，Encore Track Track，行业日和特别会议。我们要感谢许多将其作品提交给AJCAI技术计划的作者以及评估他们的人的团队。计划委员会由三个PC椅子专业领导：Mingming Gong，Yiliao Song和Yun Sing Koh。我们还感谢组织团队中的其他主席：Yu Yao（Encore Track）； Jeffrey Chan和Richard Skarbez（讲习班）； Wei Xiang和Derui Wang（会议记录）；苏尼尔·古普塔（Sunil Gupta）和埃斯特里德（Estrid） Mel McDowell和Jacinta Lamacchia（Dairnet），Zongyuan GE和Kai Chin（赞助）； Farhana Chouhury（金融）； Hanxun Huang（注册）； Shirui Pan和Dong Gong（宣传）； Feng Xia和Usman Naseem（博士论坛）； Chang Xu和Yasmeen George（特别会议）； Greg Cameron，Tingrui Cui和Wei Zhang（行业日）； Zhen Zhang（Web）。参加会议的AJCAI规模是一项严重的事业，我们感谢当地组织团队对物流的有效处理。尤其是，当地的安排主席Feng Liu和Haytham Fayek提供了广泛的支持，Feng和Haytham帮助招募和管理的学生志愿者团队也提供了广泛的支持。我们非常感谢赞助商的支持：墨尔本大学和ACS作为金牌赞助商； Dairnet，Melbourne Connect，Pioneer.au，RMIT大学和Yepai作为银色赞助商；澳大利亚机器学习学院和Swinburne技术大学和T-Power作为青铜赞助商。我们相信您会喜欢会议上展出的所有工作，也喜欢您在访问墨尔本期间可以参加的更多活动。的确，每年的这个时候，维多利亚州和整个澳大利亚地区都有很多东西可以看到和欣赏，我们希望您能够在这里的商业和乐趣中将业务和乐趣结合在一起。最后，AJCAI 2025将在堪培拉，我们希望再次在那里见到您。
利用人工智能创新治理和质量
在当今的数字化世界中，数据已成为构成业务决策、创新和战略规划基础的重要资产（Schildt，2020 年），（Kolasani，2023 年）。数据治理是指对组织内数据的可用性、可用性、完整性和安全性的全面管理（Solà-Morales 等人，2023 年）。它是一个总体概念，定义了确保有效和高效使用数据所必需的政策、流程、角色、标准和指标（Hatanaka 等人，2022 年）。数据治理的重要性怎么强调都不为过，因为它有助于最大限度地降低风险、确保遵守法律和监管要求并保证数据质量（Mahanti，2021 年）。传统的数据治理方法面临着重大挑战，而数据量的指数级增长和数据格局的日益复杂加剧了这些挑战（Caparini & Gogolewska，2021 年）。主要困难之一是手动管理数据，这很容易出错且耗时。此外，传统的数据治理模型通常不够灵活，无法快速适应数据格局的变化或新的监管要求（Gong et al.，2020）。跨不同系统的数据碎片化以及
机器学习新兴硬件和技术路线图
Karl Berggren 1，36，36，Qiangfei Xia 2，36，Konstantin K Likharev 3，Dmitri B Strukov 4，Hao Jiang 5，Thomas Mikolajick 6，Damien Querlioz 7，Martin Salinga，Martin Salinga，John Shu 8，Erickson，Erickson，19 Hoskins 13，Matthew W Daniels 13栗，Advait Madhavan 13，14，James A Liddle 13，Jabez J 13，McClellan，McClellan，Jennifer Rupp 16，17，Stephen S Nonenmann 18，Kwang-to ，保罗·利马（Paul Lima），亚历山大·费拉里（Alexander Ferrari），25 Nder n Tait 26，Yichen Shen 27，Huaiyu Meng 27，Charles Roques-Carmes 1，Zengguang Cheng 28，29栗，Harish Bhaskaran 28，Deep Jariwala 30 4和Arijit Raychowdhury 35
用于深度神经网络分层图像识别的超低功耗图像信号处理器
稿件于 2020 年 8 月 30 日收到；2020 年 11 月 4 日修订；2020 年 11 月 22 日接受。出版日期 2020 年 12 月 14 日；当前版本日期 2021 年 3 月 26 日。本文经副主编 Yusuke Oike 批准。这项工作得到了索尼半导体解决方案公司/索尼电子公司的支持。（通讯作者：Hyochan An。）Hyochan An、Qirui Zhang、Kyojin D. Choo、Shiyu Liu、Bowen Liu、Hengfei Zhong、David Blaauw、Ronald Dreslinski、Hun Seok Kim 和 Dennis Sylvester 就职于密歇根大学电气与计算机工程系，密歇根州安娜堡 48109 美国（电子邮件：hyochan@umich.edu）。Sam Schiferl 就职于亚马逊，华盛顿州西雅图 98109 美国。 Siddharth Venkatesan 就职于亚马逊公司，美国加利福尼亚州圣克拉拉 95054。Tim Wesley 就职于 MemryX 公司，美国密歇根州安娜堡 48105。Jingcheng Wang 和 H. Zhong 就职于苹果公司，美国加利福尼亚州库比蒂诺 95014。Ziyun Li 就职于 Facebook 公司，美国华盛顿州雷德蒙德 98052。Luyao Gong 就职于谷歌公司，美国加利福尼亚州山景城 94043。本文中一个或多个图片的彩色版本可在 https://doi.org/10.1109/JSSC.2020.3041858 上找到。数字对象标识符 10.1109/JSSC.2020.3041858
5月14日至2024年5月14日至15日，在NIH Bethesda Masur礼堂的混合动力车，免疫肿瘤转化网络（IOTN）Capstone的科学目标
Time (ET) Session 1: IOTN Data Sharing Resources and Immunoprevention 8:00 AM Registration and Networking 8:25 AM Welcome and Logistics, Lillian Kuo, NCI 8:30 AM Cancer Moonshot Opening Remarks, Dinah Singer, NCI 8:45 AM Keynote Speaker Introduction, Alan Hutson, Roswell Park Comprehensive Cancer Center 8:50 AM Genomic, Host and Microenvironmental Determinants of Breast Cancer Initiation and Progression, Christina Curtis, Stanford University (Zoom) 9:15 AM IOTN Data Management and Resource Center, Alan Hutson, Roswell Park Comprehensive Cancer Center 9:35 AM Bioinformatics Validation of Immunogenic Neoantigen Targets in Transcriptomics, Translatomics, and Immunopeptidomics, David Largaespada, University of Minnesota 9:50 AM Intercepting the Evolution of Pro-tumoral Myeloid Cells During the Initiation of Oral Cancer, Hulya Taner, University of Michigan 10:05 AM Intercepting Progression from Pre-invasive to Invasive Lung Adenocarcinoma, Liron Yoffe, Weill Cornell Medicine (Zoom) 10:20 AM Metabolic Inhibition of BATF2 Dampens Type-I Interferon-mediated Immune Sensing of Cancer, Wang Gong, University of密歇根州上午10:35早上休息（您自己）
基本学术单位
附录 /员工列表基本学术单位格式：学位（例如：BA / MA / PHD），大学的名称，国家 /地区（ESP.Taiwan地区）科学技术学院Dean dean dean dean dean dean dean dean dean dean dean dean dean dean dean dean dean dean dean nanjing University。博士，香港大学副院长副院长学术事务Zhiguo Gong巩志国BS，Hebei师范大学； MS，北京大学；中国科学研究与研究生研究学院数学研究所博士学博士，北京大学小关·凯恩（chuan Cai）； MS，博士，纽约大学助理院长助理院长行政事务Ningyi daidai戴宁怡BS，东南大学，Nanjing； MS，博士，澳门学生事务大学Chi Chi Chi Chiu Lam林智超BS，硕士，澳门大学；艾伯塔大学大学校长博士学位。香港理工大学计算机和信息科学系博士学位电脑及资讯科学系吉安塔奥·周大学，达利安技术大学； MS，东南大学；香港电机科学技术系电气与计算机工程系博士