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药物输送中的反应传递现象
每个器官有两个相邻的容器模型，容器之间由毛细管（壁）膜隔开。这是一个集中系统模型，不考虑膜以外的质量传递阻力。该模型的第一个改进是克罗格圆柱体。[4] 毛细血管簇形成毛细管网络。研究人员使用细胞模型，将单位或细胞（在本例中为毛细管）与集合隔离开来。克罗格圆柱体 [4] 表示细胞和分布式系统，可提供更多信息，例如溶质渗透到血管外组织的程度。鉴于克罗格绘制的包括毛细血管在内的血管草图[4]，他只能使用圆柱形模型（如图1所示）。此后，出现了其他更像网络的草图，但克罗格圆柱体仍可用作细胞。值得注意的是，在流经填料床时，Happel 的细胞模型 [5 ] 对于组成填料床的每个球体都非常适用，适用于整个系统。Pfeffer 将这种流体流动模型扩展到质量传递。[6 ] 与 Happel 的模型 [4 ] 类似，其中添加单元来表示填料床，假设 Krogh 圆柱体平行添加以组成器官。Brinkman 方程用于求解血管外组织中的流动。由于这些方程的线性，因此可以获得解析解，从而避免使用数值方法求解它们，因为这些方程非常僵硬。[7 ] 比率 ffiffiffi kp = L 非常小，其中 k 是血管外组织的渗透率，L 是毛细管的长度。已有许多关于 Krogh 圆柱体中的质量传递研究报告。 [8-14]然而，研究人员几乎从未考虑过血管外组织中流动的影响，也从未考虑过流场和浓度场的二维性。此前，我们曾考虑过 Krogh 圆柱中的流动，[7]其中血管外组织中的流动使用 Brinkman 方程建模，该方程允许流线弯曲和/或流动在横向具有空间变化。然而，我们几乎没有发现任何流动从小动脉末端离开毛细血管，又从小静脉末端返回，就像 Guyton 和 Hall 所建议的那样。[15]原因是图 1 中的血浆有两条平行的路径
知识管理的理论与实践（第二版）
主要理论知识管理模型 62 冯·克罗格和罗斯组织认识论模型 62 Nonaka 和 Takeuchi 知识螺旋模型 64 Choo 意义建构知识管理模型 73 Wiig 知识构建和使用模型 76 Boisot I-Space 知识管理模型 82 复杂自适应系统知识管理模型 85 欧洲质量管理基金会 (EFQM) 知识管理模型 89 inukshuk 知识管理模型 90
船舶修理行业日 - 军事海运司令部 - Navy.mil
• CAPT John Duenas – 合同总监 • Juliann Krogh 女士 – 合同副总监 • Elijah Horner 先生 – 服务和船舶支持总监 • Achille Broennimann 先生 – 租船总监（COCO – 短期和长期） • Robert “Bert” Heck 先生 – 船舶运营和维护支持总监（GOCO） • Thomas “Joe” Martin 先生 – 船舶修理和船队支持运营总监（GOGO） • Chris Ward 先生 – AO/AOX/ESB/ARC 分部负责人 • Damian Finke 先生 –AKE/AOE/EPF/ATS/AH/AS 分部负责人 • Maria Morris 女士 – 服务/GSR/诺福克分部负责人 • Taylor Reeves 先生 – 服务/GSR/圣地亚哥总监 • Amber San Gil 女士 – 服务/GSR/关岛总监
Edman，S.，Horwath，O.，Van der Stede，T.，Blackwood，S J.，Moberg，I。等。 （2024）亲脑衍生的神经营养因子（BDNF），但不是成熟的BDNFEdman，S.，Horwath，O.，Van der Stede，T.，Blackwood，S J.，Moberg，I。等。 （2024）亲脑衍生的神经营养因子（BDNF），但不是成熟的BDNF
1°Aastrand实验室，生理学，营养和生物力学系，瑞典体育与健康科学学院，斯德哥尔摩114 33，瑞典，瑞典2，2妇女和儿童健康部，卡罗林斯卡研究所，斯德哥尔摩，斯德哥尔摩171 77，瑞典，瑞典，瑞典3号，运动和体育运动部，吉特大学，吉特大学4000，吉特大学，吉特大学。生理学，哥本哈根大学营养，运动和运动系，哥本哈根大学1172年，丹麦5号，瑞典体育与健康科学学院体育锻炼和健康部5斯德哥尔摩171 77，瑞典和8号生理学和药理学系，卡罗林斯卡研究所，斯德哥尔摩171 77，瑞典
人工智能与创新管理
学术界对人工智能 (AI) 和机器学习可以取代人类、接管工作角色并重塑现有组织流程的想法的兴趣一直在稳步增长（Brynjolfsson 和 McAfee，2017 年；von Krogh，2018 年）。其核心前提是，在信息处理受到某些限制的情况下，人工智能可以提供比人类专家更高质量、更高效率和更好的结果（Agrawal 等人，2018a；Bughin 等人，2018 年）。考虑到人工智能有可能在组织中承担传统的“人类”任务，我们可能会问，人工智能是否可以用来追求影响公司长期生存和竞争优势的最重要过程之一——创新（Lengnick-Hall，1992 年；Porter 和 Stern，2001 年）。表面上看，企业可以而且应该将人工智能和机器学习用于创新目的的想法似乎有点牵强。毕竟，创新传统上被视为人类的领域，因为人类具有“独特”的创新能力（Amabile，2019）。尽管与人类相比，人工智能可能有缺点，但企业可能希望在创新过程中使用人工智能有几个重要的原因。在创新的外生因素中，
食品和饲料生产中的基因组编辑 - 对风险评估的影响
SUGGESTED CITATION: VKM, Johanna Bodin, Tage Thorstensen, Muath Alsheikh, Dean Basic, Rolf Brudvik Edvardsen, Knut Tomas Dalen, Nur Dual, Ole Martin Eklo, Åshild Ergon, Anne Marthe Ganes Jevnar, Sigve, Sigve Hindar, Sigve Hindar, Sigve, Sigve Hindar, Sigve，Sigve Hindar，SigveHånstein，Sigve，Sigve，Kjetilstein，Sigve，Kjetilstein。 Siri Lie Olsen, Eli Rueness, Monica Sanden, would Erling Sipinen, Kristine von Krogh, Dag Inge Våge, Anna Wargelius, Micael Wendell, Siamak Yazdankhah, Jan Alexander, Ellen Bruzell, Gro-Inn Hemre, Vigdis Vandvik, Edelika, Angelika, Angelika, Angelika, Angelika, Angelika, Angelika，Angelika，Angelika，Angelika，Angelika，Angelika，Angelika。 Hofshagen，TrineHusøy，Helle Knutsen，ÅshildKrogdahl，AsbjørnMagne Nilsen，Trond Rafoss，Taran Skjerdal，Inger-Lise Steffensen，Tor A. Strand A. Strand，Gaute，Gaute Velle，Yngvild Wasteson（20211）。食品和饲料生产中的基因组编辑 - 对风险评估的影响。挪威粮食与环境科学委员会科学指导委员会的科学意见。VKM报告2021：18，ISBN：978-82-8259-372-4，ISSN：2535-4019。挪威粮食与环境科学委员会（VKM），挪威奥斯陆。
定义开放策略：维度，实践，影响，...
近年来，越来越多的举措参与了更开放的战略。这些举措，被称为开放策略，意味着在战略过程中更大的转移和/或包容性（Hautz等，2017； Whittington等，2011）。因此，开放策略构成了更大的社会趋势的一部分，朝着所有生活领域的开放度更高（例如开放创新（Chesbrough，2003年），开源软件（Von Hippel＆von Krogh，2003年），开放政府，开放政府（Janssen等人，2012年），公开数据和开放式（Huijboom＆Van den Brokek，2011年），2011年（janssen et and），2011年，与其中一些领域相比，开放策略的研究仍然很新生。尽管已经奠定了实质性的理论基础，并且现在出现了定性和定量研究，但对于哪些快速发展和广泛的计划集中进行了更多研究，仍然存在重要的机会。鉴于这个广度，我们确定了开放策略的关键维度，实践和影响，并具有能够建立累积知识的有希望的理论观点。我们还通过提供实践定义来指导研究人员，该定义为该现象设定了界限。透明度和策略中的包容性并不是全新的现象。在包容性方面，关于战略决策中的司法正义一直存在辩论（Korsgaard等，1995； Kim＆Mauborgne，1998）；多年来，研究人员探索了包括中间人在战略制定中的独特受益（Westley，1990;
神经网络的机器学习
本教科书基于我在哥德堡大学和瑞典哥德堡的Chalmers技术大学提供的课程人工神经网络的讲义。当我准备讲座时，我的主要来源是Hertz，Krogh和Palmer [1]对神经计算理论的介绍。其他来源是神经网络：Haykin [2]的综合基础，霍纳的讲座注释[3]，Heidelberg，Goodfellow，Bengio＆Courville的深度学习[4]，在线书籍神经网络和Nielsen的深度学习[5]。I thank Martin ˇ Cejka for typesetting the first version of my hand-written lecture notes, Erik Werner and Hampus Linander for their help in preparing Chapter 8, Kris- tian Gustafsson for his detailed feedback on Chapter 11, Nihat Ay for his comments on Section 4.5, and Mats Granath for discussions about autoencoders.I would also like to thank Juan Diego Arango, Oleksandr Balabanov, Anshuman Dubey, Johan Fries, Phillip Gräfensteiner, Navid Mousavi, Marina Rafajlovic, Jan Schiffeler, Ludvig Storm, and Arvid Wenzel Wartenberg for implementing algorithms described in this book.许多数字基于其结果。Oleksandr Balabanov，Anshuman Dubey，Jan Meibohm，尤其是Johan Fries和Marina Rafajlovic提出了考试问题，这些问题成为了本书的练习。最后，我要感谢StellanÖstlund的鼓励和批评。最后但并非最不重要的一点是，许多同事和学生（过去和现在）指出了错误的印刷和错误，并提出了改进。我感谢他们。目前的版本不包含练习（剑桥大学出版社拥有的版权）。完整的书可从剑桥大学出版社获得。
隐藏的马尔可夫链和田地，在Riemannian歧管中进行观测
[1] R. J. Elliot，L。Aggoun和J.B. Moore。 隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。 Springer Science+商业媒体，1995年。 [2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。 在隐藏的马尔可夫模型中推断。 Springer Science+商业媒体，2005年。 [3] L. R. Rabiner。 关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。 （在语音识别中的读数中）。 Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。 [4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。 生物序列分析。 剑桥大学出版社，1998年。 [5] S. Z，li。 图像分析中的马尔可夫随机字段建模。 Springer Publishing Company，2009年。 [6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。 湍流的颜色。 流体力学杂志，812：630–680，2017。 [7] B. Jeuris和R. Vandebril。 带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。 SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。 [8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。 通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。 IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。 [9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。 通过分类的人行人进行探测。 IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。 [10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。 熵，2016年18月18日。B. Moore。隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。Springer Science+商业媒体，1995年。[2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。在隐藏的马尔可夫模型中推断。Springer Science+商业媒体，2005年。[3] L. R. Rabiner。关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。（在语音识别中的读数中）。Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。[4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。生物序列分析。剑桥大学出版社，1998年。[5] S. Z，li。图像分析中的马尔可夫随机字段建模。Springer Publishing Company，2009年。[6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。湍流的颜色。流体力学杂志，812：630–680，2017。[7] B. Jeuris和R. Vandebril。带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。[8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。[9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。通过分类的人行人进行探测。IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。[10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。熵，2016年18月18日。Riemannian对称空间上的高斯分布：结构化协方差矩阵的统计学习。信息理论交易，64：752–772，2018。[11] E. Chevallier，T。Hose，F。Barbaresco和J. Angulo。对Siegel空间的内核密度估计，并应用于雷达处理。[12] A. Banerjee，I。Dhillon，J。Ghosh和S. Sra。使用Von Mises-Fisher分布在单位过度上进行促进。机器学习研究杂志，6：1345–1382，2005。
由免疫检查点抑制剂治疗的III期或IV期黑色素瘤治疗的自身免疫性疾病患者的IRAE风险：匹配的病例 - 控制研究的结果
belda的Eugeni，1,2 Voland高中，1瓦伦蒂娜·特雷尔利（Valentina tremali），3个白色falone ，4,5 Solia Adriouch， Tiphaine le Roy ， 11,12 Maria Carlota Dao，1 Promi Das，13 Soraya Fellahi，14,15 Sofia Forslund，16 Nathalie Galleron，17 Tue H Hansen，8 Bridget Holmes，18 Boyang Ji，18克里斯蒂安·刘易森（Christian Lewinter），《举止的路易丝》， BSøndertoft，8 Sothea Touch， Jean-Michel Oppert，7，26 Michael Stumvoll， 17,30让·丹尼尔·扎克（Jean-Daniel Zucker），1,6弗雷德里克·贝克（FredrikBäcked），3杰罗恩·拉斯（Jeroen Raes），4,5 carine 1.7