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2013年秀丽隐杆线虫会议组织委员会
开幕式联谊会，6 月 26 日，星期三：10:00 至 11:30 的全体会议 1 结束后，立即在 Royce Quad 的开幕式联谊会上与朋友和同事见面。将提供免费啤酒、葡萄酒和苏打水。GSA 教师指导社交活动将于 6 月 27 日星期四晚上 7:00 至 8:00 在 Grand Horizon Ballroom Terrace 举行。本次活动由资深 C. elegans 教师为现任和新聘用的初级教师组织。将介绍新教师，然后进行非正式讨论。鼓励所有 C. elegans 实验室负责人参加。晚间社交活动，6 月 27 日星期四和 6 月 28 日星期五：晚间社交活动将于晚上 10:00 至午夜 12:00 在 Pauley Pavilion 大厅举行。将提供免费啤酒、葡萄酒和苏打水。饮料必须留在大厅。海报展示区不允许饮用任何饮料。周六晚间活动，6 月 29 日：计划于晚上 6:30 至晚上 8:00 在 Royce Quad 举行烧烤活动。C. elegans 艺术展颁奖典礼将于晚上 8:15 在 Royce Hall 举行，随后是 Worm Variety Show，时间为晚上 8:30 至晚上 9:00。会议派对将于晚上 9:00 至晚上 11:30 在 Ackerman Grand Ballroom 举行。届时将提供啤酒、葡萄酒和软饮料。用餐时间
数字组织中的高可靠性 - MIS Quarterly
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：它们需要大规模快速地识别数字威胁，同时还要避免自动化处理导致的错误。对高可靠性组织的研究发现，要同时实现这些目标面临多重挑战，因为自动化通常会使组织的运营“失去意识”，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。本文研究了运营的认知和实用特征的数字化组织，以及这些特征为应对框架问题而做出的安排。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）正念和（数字）无意识操作，而组织的核心操作仍然是数字化和算法化的。研究结果表明，迄今为止尚未探索的可靠性挑战
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。
人工智能对组织和组织工作的黑暗和意外影响
(1) https://www.ki-strategie-deutschland.de/home.html (2) https://www.handelsblatt.com/politik/international/kuenstliche-intelligenz-eu-parlament-will-过度监管-of-ki-verhindern/26281962.html (3) https://www.pt-magazin.de/de/wirtschaft/unternehmen/der-mittelstand-darf-sich-nicht-abh%C3%A4ngen-lassen_kglyeh7x.html?s=QVNuDL8NcqZkba6pz (4) https://www. it-daily.net/shortnews/25693-ki-wird-in-unternehmen-much-seltener-neutzt-as-deacht
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
为数字化而组织：数字灵活性为何如此重要 - 凯捷
首席数字官负责制定面向客户的计划，以提高客户忠诚度和增长。正如星巴克首席数字官 Adam Brotman 所说：“在设立 CDO 职位之前，我的工作是网络、移动和社交媒体。不是全球数字营销，不是信用卡，也不是忠诚度。这些是组织中三个不同的独立小组的工作。我们意识到这些都是一回事，它们结合在一起效果最好。如果你列出我们希望在数字领域取得的进展，它涵盖了所有这些方面。” 2 通过将这些分散的职责整合在一起，星巴克加强了其数字部门，并为其数字领导地位奠定了基础。今天，有 1200 万人积极使用星巴克应用程序，每周进行 700 万笔交易。星巴克的忠诚度计划拥有 800 万活跃会员，帮助该公司成为零售业最强大的移动生态系统之一 3 。
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。
机器学习在管理和组织医疗保健记录中的作用
随着医学数据的指数增长，机器学习（ML）算法对医疗保健信息的管理和组织变得越来越重要。本研究旨在通过确定与该技术相关的挑战，优势和局限性来探讨ML可以在优化医疗记录管理和组织中发挥的作用。因此，当前的研究将有助于理解如何在各种情况下应用于医疗保健行业。使用这项研究的结果，医疗保健专业人员，研究人员和决策者将能够就采用和实施ML技术来调节医疗记录的采用和实施做出明智的决定。本文的发现表明，ML可以使用不同的观点在有效指导和分类医疗记录中发挥重要作用。
俄罗斯军事战略：组织战争初期的行动
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观（质量和客观性）以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现财务和其他利益冲突的表象和现实；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
用于导航和组织 AI 研究的新型神经搜索和洞察平台
近年来，人工智能出版物数量呈爆炸式增长。这种增长很大一部分发生在传统出版场所之外的平台上，例如 arXiv 电子印刷档案（见图 1）和博客。虽然这鼓励广泛获取人工智能专业知识和技术，但它使人工智能领域的高效搜索、监控和发现变得越来越困难。大多数通用学术搜索引擎缺乏对人工智能内容和实践知识的专业化，因为它们专注于所有科学学科的经典书目信息。同时，学术搜索引擎通常不会在搜索中使用最新的人工智能技术，以及自然语言处理 (NLP) 和洞察功能。限制它们的主要原因是需要在更大规模上进行操作并涵盖大量知识。各种 NLP 任务的最新发展显示出快速进步，朝着几乎人类水平的语言理解迈进（Devlin 等人。，