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数字组织中的高可靠性：无意识，...
面临高风险并在纯数字领域运营的组织，例如计算机安全和许多金融服务，必须满足两个相互矛盾的目标：他们需要大规模和快速地识别数字威胁，同时避免自动化处理导致的错误。对高可靠性组织的研究发现，同时实现这些目标面临多重挑战，因为自动化往往使组织的运营“盲目”，无法从容应对高风险领域不断变化的复杂情况。在数字运营中，一个特殊的挑战来自“框架问题”，即算法无法适应其开发人员最初的认知框架中未确定的环境。在一家计算机安全公司 (F-Secure) 内进行了一项探索性、理论生成案例研究，以研究在数字领域行动的组织如何通过缓解框架问题来实现高可靠性。本文探讨了数字化组织操作的认知和实用特征，以及这些特征如何应对框架问题。集体正念被认为是在这样的社会技术环境中出现的，通过精心分层的系统组合（人类）有意识和（数字）无意识的操作，而组织的核心操作仍然是数字化和算法化的。研究结果指出了迄今为止与数字化组织相关的未探索的可靠性挑战，以及克服和/或缓解这些挑战的几种相关方法。
行动计划：组织你的求职
开通沟通渠道：85% 的工作从未发布过，因此与人交谈至关重要，这样您才能了解机会。为此，请与专业人士进行信息访谈，以了解有关行业和职业的更多信息。对于您已经认识但有一段时间没有联系的专业人士，现在是重新联系的时候了。解释您目前的情况（您在哪里，您去过哪里，以及您希望去哪里）。询问建议而不是工作，为持续沟通留出空间。
来曲唑治疗引起的肺炎的治疗...
没有任何显著影响。HRCT 显示上叶和左下叶存在气腔实变，以及一些弥漫性支气管扩张。她接受了环丙沙星和短期口服泼尼松治疗。临床症状最初有所改善；然而干咳和呼吸困难
在“新”组织模式中培育悖论
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
使用自组织映射的量化误差（......
摘要。这些研究利用了自组织映射 (SOM) 学习后输出的量化误差 (QE)。SOM 学习应用于具有可变白色和暗像素内容相对量的空间对比图像的时间序列，如单色医学图像或卫星图像。事实证明，学习后 SOM 输出的 QE 提供了图像随时间变化的潜在关键变化的可靠指标。当对比度强度保持不变时，QE 会随着图像空间对比度内容随时间的变化而线性增加。使用超快速 SOM 学习后，该指标能够捕捉大量图像时间序列中最小的变化，这一点迄今为止从未被怀疑过，这一点在计算机生成的图像、MRI 图像时间序列和卫星图像时间序列的 SOM 学习研究中得到了说明。对给定系列图像的拍摄时间的 QE 变化进行线性趋势分析，证明了该指标作为局部变化指标的统计可靠性。结果表明，QE 与记录测试图像系列的同一参考时间段内的重要临床、人口统计学和环境数据相关。研究结果表明，SOM 的 QE 易于实现，对于给定的 20 到 25 个图像系列，计算时间不超过几分钟，当目标是提供与图像间变化/无变化相关的即时统计决策时，它可用于快速分析整个图像数据系列。关键词。自组织映射 (SOM)、量化误差、图像时间序列、空间对比度、可变性、变化检测。
知识图框架用于组织古典和量子计算中利用的异质数据集：当前的挑战和未来DI
摘要 - 文献中发现的环境变量中缺乏相互作用的表示，导致了一个新型框架的发展，该框架反映了我们环境中相互联系的真实本质。我们提出了一个环境交互知识图（EIKG）框架。这个将军EIKG框架通过编织相互关联的事件（例如导致暴风雨的飓风）来成为互连环境事件的基础，这会导致洪水事件，可能导致诸如泥石流和滑坡等事件。一个事件的级联性质导致环境中另一个相关事件需要在进行任何数据驱动分析之前使用上下文信息对每个事件进行足够的了解。本视觉论文展示了eikg：洪水，eikg：野火eikg：滑坡等，可以从eikg的基本案例框架中得出，因为这些个别事件与某些共同的分母变量互连。为例，洪水案例研究以及野火或干旱案例研究中使用降水量变量，因为过度降水量导致洪水，缺乏降水会导致干旱和野火。在极端天气事件中，我们将降水量变量确定为“共同贬低器变量”，在对环境建模中起着关键作用，基于该变量的可变性，导致不同的极端天气事件（在降水量低导致干旱导致干旱和高价值导致洪水的情况下变化的值））。来自EIKG的见解促进了使用经典和量子机学习（QML）技术的数据分析。EIKG组织了异质数据集并集成关系以解决极端天气事件。本研究结合了各种数据集，包括流动性数据，来自美国人口普查局的社会经济数据，来自NASA的气候数据以及关键基础设施数据。
间距效果：跨课程组织教育内容
但是我们的脑部编码信息如何在内存中？记忆存储在神经网络的塑性变化中。那些塑料变化可能涉及已经存在的神经网络或新电路的产生，以变得更加稳定[1,2]。一种塑料变化是在神经网络中的连接被重新激活的神经网络中的连接时 - 也就是说，当我们“记住”某些东西时。当发生这种记忆的检索和重新激活时，我们回忆起的记忆实际上会稍微改变，然后以更稳定和永久的方式重新固定[3]。因为检索内存会重新激活原始学习会话中激活的一些相同的神经元和连接，所以每个神经元和连接都会加强记忆[3]。但是，并非所有类型的检索工作都具有相同的功效来增强记忆。
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以寡素转移方法的意图，诱导化疗始于顺铂和垂体。3个周期后，所有病变都有稳定性。多学科委员会决定对原始肺部病变进行无线电化学放射疗法，然后在两种肾上腺上进行立体定向身体放疗（SBRT）。胸部化学放射疗法在47天内在33个部分中递送了66 Gy的剂量。肺的剂量测定值的平均剂量为15 Gy，V20为24％。患者耐受性很好。在化学放射疗法结束时进行的宠物发现右下叶中有5 mm的超代谢结节，左肾上腺进行了进行性疾病。患者开始使用Pembrolizumab（200 mg/Q3W）。对照脑MRI显示出独特的左额叶病变，并通过放射外科治疗（伽马刀）。
征文工作和组织中的时空模式
工作和组织性质的不断演变，在各种组织领域和职业中催生出多种前所未有的时空模式，尤其是在疫情加速数字技术的采用之后。人们越来越认为，当代某些形式的工作是一种“随时随地”发生的“短暂而不稳定的连接活动”（de Vaujany 等人，2021 年，第 688 页），而其他形式（如护理工作和建筑工作）则相反，仍然受到时间和空间的高度限制。与此同时，疫情进一步刺激了人们从事白领/专业工作的方式的变化，尤其是在组织中。这挑战了传统的以时间和空间为基础的工作理解，例如在办公室，工作量和日程安排以时钟为标志（Gregg 和 Kneese，2019 年）。相反，生产力与物理位置和规定的时间脱节，增加了“组织的地形”（Beyes 和 Holt，2020 年）。尽管我们最近目睹了工作结构、实践和关系以及工作模式和人们在工作中互动方式的深刻变化（例如，Bertolini、Fullin 和 Pacetti，2022 年；Cappelli 和 Keller，2013 年；Eurofound，2023 年），但这些转变尚未在理论和实证上得到充分探索和理解。例如，在传统的从属就业环境（例如，公共部门）中，远程工作的普及和更短的工作周的采用，以及在自由职业和按需工作中发现的其他混合形式的空间和时间管理，这些最终导致了“数字游牧主义”的概念（例如，Aroles、Granter 和 de Vaujany，2020 年）。或者，再考虑一下协作或共享工作空间的兴起和正常化（例如，Resch、Hoyer 和 Steyaert，2021 年）（包括联合办公空间、晶圆厂实验室、办公室咖啡厅，还有火车和地铁），其基础是这样的理念：组织在流动的环境中运作，处于新旧组织实践的交汇处（Schreyögg 和 Sydow，2010 年），跨越不确定的行动领域（Child 和 McGrath，2001 年），以及在瞬态关系的动态中（O'Mahony 和 Bechky，2008 年）。在这样的框架下，技术可以发挥核心作用，但甚至可以——相当矛盾的是——被视为理所当然（Sorrentino、Tirabeni 和 Toraldo，2022 年），这一考虑值得进一步思考。此外，生活与工作、生产与消费、自主工作与从属工作、有偿工作与无偿工作之间的传统界限正在变得模糊，这正在改变工作实践，重新定义工作场所互动的框架（Fineman，2012 年）。与更传统的工作方式不同，新的工作模式经常在既定的制度化就业框架之外实施（OECD，2018 年），从而导致工作多样化