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人工智能在创意管理系统和创新过程中的作用：综合评论
人工智能 (AI) 在创意管理系统 (IMS) 和创新过程中的作用最近成为备受关注的研究主题。AI 因其通过提供多方面支持来增强创新活动的潜力而受到认可。这些领域的交叉为改进创意生成、分类、开发和评估提供了有希望的机会。然而，AI 对创新过程不同阶段的影响并不相同，在创意生成阶段的影响更为突出。通过综合审查，我们可以探索 AI 如何为通过 IMS 实施的创新过程的不同步骤做出贡献。到目前为止，AI 驱动的方法已经为管理创造性过程开辟了可能性，例如自动执行特定任务、分析大量数据以识别模式和趋势以及提供实时反馈以增强创意和决策。评估人工智能对创新和创造力的贡献对于了解其对 IMS 和创新过程未来发展的潜在影响至关重要。
国家护理研究所的护理科学教育节目评论
护理科学促进理事会（罐头）思想节（如果）提出了重要且及时的建议（Henly等，2015a，b），用于护理科学教育和护理科学的优先事项，应将其纳入以研究为中心的博士学位课程中。国家护理研究所（NINR）支持博士研究培训需要跟上我们复杂和全球环境的前提。该评论概述了一些尼尔和国立卫生研究院（NIH）计划和计划，这些计划和倡议有助于护理科学的发展和发展。忍者的战略计划旨在利用护理科学的优势满足当前和未来的医疗保健需求，并预测未来的健康状况和优先事项（Ninr，2013年）。正在沿四个科学主题（NINR，n.d.-a）或重点领域实施战略计划：
在多极性时代，土耳其外交政策中的战略自治：宗教和矛盾
随着国际秩序朝着多极性发展，抽象的战略自治已成为几个州的指导原则。土耳其还试图通过在非西方世界建立新的联系来从其传统的西方盟友那里开发一个更自主的空间，从俄罗斯 - 中国轴心到中东及以后。本文探讨了土耳其外交政策中战略自治的思想和实践。我们认为，战略自主权不是由“对冲”行为预先确定或机械驱动的。我们参考其三个基本维度来概念化战略自治：结构取向，政治动机和经济基础设施。在这种情况下，我们强调了自2011年以来土耳其外交政策中的两个软点。首先，地缘政治要求和国内政策优先事项经常相互矛盾，这使国家无法有效实施自治权的政策。第二，战略自主权主要与“高政治”有关，而没有适当关注其地理经济学维度，其形式是坚实的政治基本原理和经济安全。
人工智能能帮助众包吗？基于理论的众包竞赛创意筛选模型
1 我们不使用 Berger 和 Packard 的基于潜在狄利克雷分析 (LDA) 的方法，因为它提取了最流行 (常见) 的主题 (维度)，例如词束。LDA 方法在新产品创意的背景下可能会出现问题，因为 LDA 可能会将新颖和独特的词归类为“错误”。成功的新产品创意往往是新颖或独特的 (Dahl and Moreau 2002；Toubia 2006)。在众包创意竞赛中，在创意级别而不是主题级别捕捉非典型性的指标可能更胜一筹，因为它不会筛选出这些新颖或独特的创意。
智能印度黑客马拉松 (SIH) -2024（提交创意的最后日期 - 2024 年 9 月 12 日）
使用最佳连接方式的动态邮件传输解决方案“为印度这样一个人口众多、分布在各州、城市、乡镇、街区和村庄且地理分布各异的大国提供服务是一项复杂的任务。提供多种交通方式来安全地传输邮件、包裹、货物和人员是一种福音。邮件具有其数量、价值和重量特征，对高效传输有独特的要求，以覆盖多年来建立的分拣和传输中心周围的所有投递点。我们专注于在邮政部定义的邮件运营结构内动态分配和使用可用的交通方式，我们需要一个系统来帮助选择陆运、铁路、空运和水运的最佳方式，以便在每个当地环境中以最快的速度传输邮件。”
杰出思想家和非杰出思想家在产生创造性想法时的大脑活动模式差异
创造性思维的神经机制影响模型表明，创造力体现在默认模式网络 (DMN；内侧 PFC、外侧和内侧顶叶皮层以及内侧颞叶中的一组区域) 和背外侧 PFC 内的执行网络的共同作用中。一些实证报告通过表明这些大脑系统之间的复杂相互作用可以解释创造力表现的个体差异，为该模型提供了支持。本研究旨在检验这些区域在想法生成中的参与是否受到一个人在创造力相关领域的杰出地位的调节。20 位 (n = 20) 来自不同专业领域的健康杰出创造者和一个由 16 位 (n = 16) 年龄和教育程度匹配的非杰出思想家组成的“聪明”对照组在接受功能性磁共振成像 (fMRI) 的同时，被要求执行一项创造力生成任务（替代用途任务的改编）和一项控制感知任务。参与者的口头回答通过降噪麦克风记录下来，随后进行编码，以保证流畅性和准确性。行为和 fMRI 分析揭示了各组之间的共同点，但也揭示了杰出和非杰出参与者在创造性思维过程中默认模式和执行大脑区域的激活模式不同。我们根据这些区域在创造性想法产生过程中的贡献来解释这些发现，在本研究中，这些区域受到参与者的创造性卓越性的调节。
在平等中偏爱一个 - 不是一个好主意：基于变形金刚的人行人检测的多对一匹配
与基于卷积神经网络（CNN）相比，我们研究了基于变压器的行人检测模型较低性能的原因。CNN模型会产生密集的行人建议，单独完善每个建议，然后对其进行非最大抑制（NMS）的跟进，以产生稀疏的预测。在争论中，变压器模型每个地面真相（GT）行人盒选择一个建议，然后从中选择了正面的正态。所有其他建议，其中许多与选定的建议高度相似，都通过了负梯度。尽管这导致了稀疏的预测，从而消除了NM的需求，但在许多类似的建议中，任意选择，有效的训练和较低的行人检测准确性。为了减轻问题，我们建议基于Min-Cost-Flow的配方，而不是常用的Kuhn-Munkres匹配算法，并纳入了诸如每个地面真相盒的约束，并且与一个建议的提案相匹配，并且许多同样好的建议可以与单个地面真相盒相匹配。我们提出了基于匹配算法的第一个基于变压器的行人检测模型。广泛的实验表明，我们的方法达到了3个失误率（较低）3。7 /17。4 /21。8/8。3/2。0在Eurocity / tju-traffic / tju-校园 /城市专家 /加州理工学院数据集中，而4个。7/18。7/24。8/8。5/3。 1通过当前的sota。 代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher 获得。5/3。1通过当前的sota。代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher
巴恩斯利大都会自治市镇理事会报告：执行董事 - 增长与可持续性标题：巴恩斯利的大概念 - 转型社区
Barnsley在第一阶段的入围名单上。由于我们现有的大型想法和投资的“准备就绪”，Barnsley被邀请申请投资支持。来自体育英格兰的位置扩张工作的投资着重于建立巴恩斯利和英格兰运动之间的投资关系，以确保我们在巴恩斯利的方法将得到支持，并且将征求巴恩斯利的申请，以申请2024年4月25日在2024年4月25日的Appendix 2。英格兰体育投资可以作为“开发赠款”和“满足赠款”。通过与体育英格兰的讨论，建议巴恩斯利（Barnsley）寻求最初的开发赠款，并有可能获得全面赠款。1.3大创意投资提交的发展，巴恩斯利在体育英格兰的投资机会之前就已经达成了一个大创意框架。增加投资需要进行参与过程，以建立一项提案，以满足巴恩斯利需求和英格兰体育的批准。这是在关键的战略体育活动网络中进行的，以开发方法的细节，并共同生产与当地社区和现有服务一起实施的结构。这使我们得以邀请申请英格兰体育投资。2。提案2.1大想法 - 通过移动更多
2023-2024-IDEA-Hidden-Meadow-Academy-Campus- ...
IDEA 通过 1:1 技术设备为学生提供加速教学，包括数学和读写自适应软件以及该地区数字图书馆中的数十万本书籍。IDEA 课程资源包括在国家评估措施中获得最高评级的高质量教学材料。IDEA 课程定期使用质量评估工具进行评估，确保符合德克萨斯州基本知识和技能和 AP 课程标准以及 STAAR/EOC 和 AP 考试。IDEA 为教师和领导人员提供各种培训机会，旨在培养教师的教学内容知识和领导者的指导技能。连续 15 年，100% 的 IDEA 学生都被大学录取，这表明 IDEA 学术课程为学生接受高等教育做好了充分的准备。
物联网环境中能源管理的无线传感器网络模拟摘要“物联网”(IoT)是指
物联网环境中用于能源管理的无线传感器网络模拟 摘要 “物联网” (IoT) 一词指的是物理设备、传感器和控制器可以通过互联网进行通信的想法 [1]。众所周知，大多数物联网节点都受到能源限制，尤其是在无线网络中。本文提出了一种物联网环境中无线网络的模拟模型。模拟中使用了异构节点。本研究提出的模拟涉及三种技术。初始策略旨在最小化物联网环境中的数据传输。第二种方法规划了必要物联网节点的职责。第三种方法是最后一种方法，它为物联网节点中可能出现的能源相关问题提供容错能力。通过在物联网环境中实施这些策略，可以显著减少能源消耗。NS2 网络模拟器用于测试建议的模拟。模拟结果表明，就吞吐量、能耗率、数据包丢失和网络寿命而言，建议的方法优于已建立的物联网系统。