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案例研究：Phun，泰国
对儿童的性剥削是一个普遍的全球问题，也影响泰国。虽然Phang NGA地区可能不会被视为对儿童进行性剥削的枢纽，有限的意识和缺乏保护措施以及该地区不断增长的旅游业发展可能会使儿童有性剥削和虐待的风险。数百万游客（国内和国际）涌入泰国不可避免地会带来游客，包括旅行的性犯罪者和机会主义个人，这些人在缺乏保护网络的环境中剥削儿童。技术进步，尽管创新和许多好处，但也可能会被滥用以获取和性剥削儿童。破坏伤害报告表明，农村地区的受害者与城市环境一样多，挑战了技术 -
toan phan，vitae
1。恶劣的天气和宏观经济，带有Hee Soo Kim和Christian Matthes，即将在《美国经济杂志：宏观经济学》上发表。气候违约和财务适应，Felipe Schwartzman，《欧洲经济重新观察》（气候特刊），170，（2024）。https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2024.104866 3。与环境风险暴露的长期影响与Arianna Salazar-Miranda，Clare Conzelmann和Jeremy Hoffman，自然城市，1，436–444（2024）4。种族和环境的担忧，与Ranie Lin和Lala MA，《土地经济学》，2024年5。准解决违约风险的传播：来自波多黎各的证据，与Ryan Leary和Anusha Chari，IMF经济评论，2024年。https：///doi.org/10.10.1057/s41308-023-023-0023-00233-8 6。第五国家气候评估，ch。19：经济学，Hsiang，S.，S。Greenhill，J。Martinich，M.Grasso，R.M。 Schuster，L。Barrage，D.B。 Diaz，H。Hong，C。Kousky，T。Phan，M.C。 Sarofim，W。Schlenker，B。Simon和S.E. sneeringer，2023年：美国 全球变革研究计划19：经济学，Hsiang，S.，S。Greenhill，J。Martinich，M.Grasso，R.M。Schuster，L。Barrage，D.B。Diaz，H。Hong，C。Kousky，T。Phan，M.C。 Sarofim，W。Schlenker，B。Simon和S.E. sneeringer，2023年：美国 全球变革研究计划Diaz，H。Hong，C。Kousky，T。Phan，M.C。Sarofim，W。Schlenker，B。Simon和S.E.sneeringer，2023年：美国全球变革研究计划
建议引用：Puranam, Phanish (2021)：人机协作决策作为组织设计问题，《组织设计杂志》，ISSN 2245-408X，Springer，Cham，第 10 卷，Iss。2，第 75-81 页，https://doi.org/10.1007/s41469-021-00095-2
在这篇简短的观点文章中，我提出了一些想法，即我们如何将人类与人工智能算法之间的协作决策概念化为组织设计中的一个问题。虽然人类与人工智能算法之间可能存在多种交互形式，但这里的论点与知识工作最相关，在知识工作中，人类和人工智能算法通过某种形式的协作，共同做出由第三方实施的决策（例如选股、投资、判刑、筛选候选人）。我将这些情况称为“人机协作决策”（或 HACD）。这些论点也可能适用于人类训练人工智能算法（例如，通过观察人类驾驶来学习的自动驾驶汽车）或反之亦然（例如，基于聊天机器人的语言学习应用程序）的情况，或使用算法来改善人与人之间的匹配（例如，社交媒体平台上的朋友建议），但需要一些我在这里没有涉及的其他考虑因素。在下文中，我将“人工智能”和“算法”这两个术语与“机器学习”（ML）互换使用。我知道并非所有算法都是人工智能，也并非所有人工智能都是机器学习（Broussard 2018；Raj and Seamans 2019），但我的
礁区是整个Phanerokoic
图2：phanerogiac海洋无脊椎动物动物多样性的差异（红色）和非雷夫支持（黑色）区域（黑色）区域（相等的六边形/五角形网格细胞）与所有面板的间隔为1000 km）。排除了明确识别为代表无标准或偏低的存款的收集，也排除了没有有关刻板风格的信息的藏品（见图S7用于使用其他筛选标准的模式）。虚线表示地质时代之间的边界。注意对数Y轴。对于面板A – B和D – F，交叉代表单个网格细胞区域的SQS多样性估计值，而趋势线代表地质时期区域多样性的中值和四分位数。（a）具有空间标准化的phanerogiac海洋动物多样性，对珊瑚礁支持和非雷夫支持区域的对比模式。请注意，在珊瑚礁支持区域中，自奥陶纪以来的多样性水平广为人知，没有长期的世俗趋势证据。从奥陶纪到最新的白垩纪相似，当时多样性相当快地升至通过新生代维持的新的，更高的水平。但是，这种K/PG的增加与腹足类和非污染沉积物密切相关（见图s6）。（b）使用Berger-Parker优势指数（35），在珊瑚礁支持和非Reef支持的网格细胞中估算的均匀度。面板（D – F）显示了Sepkoski进化动物的模式。（c）使用相同的时间箱通过phanerozoic的珊瑚礁支撑和非冰河支撑细胞计数。（d）Cambrian动物群（Trilobita，Linguliformea，Graptolithina，Conodonta）; （e）现代动物区系（Anthozoa，ostracoda，Rhynchonelliformea，头孢菌，Crinoidea）； （f）现代动物群（Bryozoa，Bivalvia，Gastropoda，Echinoidea，Chondrichthyes）。
幻影的九条命 II - YF-4E 的故事 #62-12200
YRF-4C 12200 经过进一步修改，成为 F-4E 项目的空气动力学原型机，1967 年 4 月 20 日，官方名称从 YRF-4C 更改为 YF-4E。从 1968 年开始，YF-4E 测试了由铍制成的方向舵，而不是标准铝制方向舵。空军飞行动力学实验室 (AFFDL) 的工程师建议使用铍来减轻重量，因为铍制方向舵比铝制方向舵轻 34.6%。YF-4E 62-12200 于 1968 年 5 月 14 日使用新方向舵进行了首次飞行，并在接下来的 39 个月内进行了 158 次试飞。在测试新方向舵时，空军对飞机进行了改装，以测试“敏捷鹰 IV”计划下的固定前缘机动缝翼，并在安装到 F-4E 机队之前测试了开槽水平尾翼。测试计划结束时，固定翼前缘缝翼被拆除。
使用深度学习来整合植物学上的古气候和全球生物地球化学
摘要。3D古气候模型模拟的数据库越来越多地用于phanerozoic EON的全球生物地球化学模型中。这提高了生物地球化学模型中表面过程的准确性，但是该方法受到不同p CO 2水平的大量生物气候模拟的可用性以及不同的大陆构造的限制。在本文中，我们将框架插值应用于大型运动（薄膜）深度学习方法上，将一组Phanerozoic古气候模型模型模拟来调整其时间分辨率从每段模型运行的一个模型运行到每100万年运行一次（MYR）（MYR）。在5个MYR时间分辨率集合中测试该方法，并在从多达40 MYR分离的配置中重建中间框架时，确定了我们方法的可靠性。然后，我们应用该方法来高档scion气候生物地球化学模型中的古气候数据结构。构成的表面温度和径流是合理的，并且在原始钥匙帧之间呈现逻辑进展。当更新以使用较高分辨率的气候数据结构时，Scion模型预测了由于其先前的
固体幻影和水的比较研究...
水是一种环境元素，被认为是最好的人体组织。在剂量学研究领域，经常使用水。这项比较研究分别通过固体幻影和具有6 mV和15 mV光子能量的水幻象进行。圆柱型电离室用于收集梁时的电荷。射线源与幻影表面之间的距离固定在100 cm，即到实验期间的SSD（源至表面距离）。腔室在幻影中均可在1 cm至20 cm的情况下行驶，并在实验设置中附着一个电器，以测量电荷。场大小为10x10 cm2。计算了固体幻影与水幻影的相对偏差比。在结果中，最大偏差为0.64％，而最小偏差为0％，分别对应于1 cm和2.5 cm的深度，分别为6 mV和15 mV，最大偏差和最小偏差为1.90％和0.167％，对应于深度，对应于1.5 cm和1.5 cm和13 cm和13 cm和13 cm。因此，可以说，固体幻影可以克服水幻象和问题所需的安装时间的缺点，而水位更改深度测量，同时可以用来精确测量放射剂量。
具有光谱光子计数CT的假肢心瓣的超高分辨率和K边缘成像
背景和目的：心脏计算机断层扫描（CT）对假体心脏瓣膜（PHV）综合的检测和表征的贡献仍然受到限制。配备有光子计数检测器（PCD）的计算机断层扫描系统有可能克服这些局限性。因此，该研究的目的是将PHV的图像质量与PCD-CT和双能双层CT（DEDL-CT）进行比较。材料和方法：将两个金属和3个生物PHV放置在一个管子内，该管子内含有稀释的碘对比度，并在DEDL-CT和PCD-CT上以不同的角度反复扫描。两个小病变（厚度约2毫米；分别包含肌肉和脂肪）连接到4个阀的结构上，放置在胸腔幻影内，有和没有一个张力环，然后再次扫描。的采集参数是2个CT系统匹配的，并用于所有扫描。金属阀再次用适合钨k边缘成像的pa-Rameters扫描。对于所有阀门，在常规图像上测量了不同的金属零件，以评估其厚度和开花伪影。此外，还绘制了每个金属阀的6个平行剥离，并且所有密度<3倍对比介质的标准偏差的体体均被记录为条纹伪影的估计值。为主观分析，3位专家读者评估了阀门的常规图像，有和没有病变，以及钨K边缘图像。的阀门不同部分的显着性和清晰度，病变，金属和盛开的伪影的量表以4分制评分。将测量和分数与配对t检验或Wilcoxon检验进行比较。结果：客观分析表明，使用PCD-CT，瓣膜金属结构较薄，并且呈鲜花化的伪影。金属伪影也用PCD-CT（11 [四分位数（IQ）= 6] vs 40 [IQ = 13]％的体素量减少。主观分析允许注意到某些结构是可见的
打印大脑：用于 MRI 的微结构地面实况模型
磁共振成像 (MRI) 已成为脑部活体检查的主要成像技术。除了解剖和功能 MRI 之外，扩散 MRI (dMRI) 还广泛用于临床和研究，以评估组织结构和纤维方向，尤其是在神经系统中。虽然扩散张量成像是评估方向测量的最广泛方法，但也提出了其他更复杂的模型。然而，dMRI 的验证是一项具有挑战性的工作，需要专门的测试样本。本文显示，双光子聚合 (2PP) 3D 打印允许制造此类测试对象，也称为幻影。在升级 2PP 制造工艺后，可以创建具有高空间分辨率和足够尺寸的 3D 结构，以便在人体 7T MRI 扫描仪中成像。这些幻影可靠地模拟了人类白质，从而能够系统地验证和确认 dMRI 数据及其分析。 3D 打印结构包含多达 51,000 个微通道，可模拟较大轴突的扩散行为，每个微通道的横截面积为 12 × 12 μ m 2，平行和交叉排列。获取的 dMRI 数据显示并验证了这些新型脑模型的实用性。
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Junjie Zhu是一名本科生，正在上海若昂大学学习生物信息学。他的研究方向是分子动力学模拟，增强的采样和深度学习。Zhengxin li是一名博士生，正在上海何乔大学学习生物信息学。他的研究方向是分子动力学模拟和生物力场。haowei tong是上海乔大学生物信息学专业的本科生。他的研究方向是T蛋白结构通过深度学习的预测。Zhouyu lu是上海Jiao Tong大学的生物信息学专业的本科生。他的研究方向是通过深度学习的蛋白质结构预测。ningjie Zhang是上海若昂大学生物信息学专业的大师。她的研究方向是通过深度学习产生蛋白质构象。ting wei是一位助理教授，在上海若昂大学（Shanghai Jiao Tong University）是生物信息学专业的助理教授。她的研究方向是基于深度学习的蛋白质设计。Hai-Feng Chen是一位教授，他在上海若o大学的生物信息学专业。 他的研究方向是基于深度学习和创新药物设计的蛋白质设计。 收到：2023年8月14日。 修订：2023年9月21日。 接受：2023年11月5日©作者2023。 牛津大学出版社出版。Hai-Feng Chen是一位教授，他在上海若o大学的生物信息学专业。他的研究方向是基于深度学习和创新药物设计的蛋白质设计。收到：2023年8月14日。修订：2023年9月21日。接受：2023年11月5日©作者2023。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。