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NAPRRS NC229 ICSVD 会议记录
1994 年，Jay 接受了位于内布拉斯加州林肯市的 SmithKline Beecham Animal Health (SBAH) 的研究职位。一年后，辉瑞收购了 SBAH。2012 年，辉瑞剥离其动物保健部门，成立了 Zoetis，他至今仍在卡拉马祖担任研究主管。Jay 于 1994 年开始研究 PRRS，从未停止。20 世纪 90 年代末，他确定了 PRRSV-2 病毒的第一个全长序列之一，并于 1998 年完成了第一个全长 cDNA PRRSV-2 感染性克隆。GFP 表达版本，昵称 Kermit，是他将 CD163 描述为 PRRSV 的重要受体的关键。“Kermit”和其他试剂在整个 PRRS 研究界的分布加速了几项重要发现。
SAIP 2024会议录，南非物理研究所第68届年度会议SAIP 2024会议录，南非物理研究所第68届年度会议
凝结物和材料的物理学23•CRMNal合金中顺磁和铁磁相变温的临界行为。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24•pH对通过热液法制备的赤铁矿α -FE 2 O 3的结构，形态和光学特性的影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32•Fe-CO-NB软磁合金的地面结构，磁性和弹性特性：簇扩展方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38•关于Fe和Ni掺杂NAMNPO 4作为钠离子电池的阴极材料的密度功能理论研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44•探索碱性氧气电池中暴露于氧气后的β-12和CHI-3硼苯基阴极稳定性：一项第一原理研究。。。。。。。。。50•Mn掺杂对Cr 2 O 3纳米颗粒的结构和特征的影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58•使用第一原理计算和实验方法的Ti 70 -nb 10 -ta 15 -ZR 5合金的弹性模量的研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。64•在聚乙烯中蚀刻铝的离子轨道蚀刻微孔的结构特性，该元素通过电子底沉积与铝结合。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。70•TOF-SIMS和AES研究从多晶铜中脱离依赖。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78•机器学习驱动的有机无机钙钛矿的优化用于太阳能电池应用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。84
推荐引用 推荐引用 Hardarson, Emil；Ivarsson, Frida；Islind, Anna Sigríður；Arnardóttir, Erna Sif；Óskarsdóttir, María，“人机协作：从可解释的 AI 到共同创造意义”（2024 年）。ACIS 2024 会议论文集。 148. https://aisel.aisnet.org/acis2024/148
随着人工智能在决策中的应用越来越广泛，了解人类和人工智能系统如何有效协作变得越来越重要。人机协作的一个方面是可解释的人工智能 (XAI)，旨在使人工智能系统做出的决策为人类所理解。本文介绍了人机协作中 XAI 的框架视角。根据这一理论，我们提出了从基于说服的 XAI（人类被动接受算法解释）向 XAI 中的共同创造（人类和人工智能协作创造有意义的解释）的转变。我们通过框架分析来推动这一转变，将传统的 XAI 开发与睡眠医学中关于 XAI 的观点的经验数据进行对比。本文通过一种更具互动性和情境感知的 XAI 方法为增强人机协作提供了新的见解。
推荐引用 推荐引用 Ouyang, Chenlu 和 Xu, David, “AI 视频摘要有帮助吗？AI 生成的视频摘要的效果”(2024)。ACIS 2024 会议纪要。 120. https://aisel.aisnet.org/acis2024/120
生活节奏的加快和短视频的蓬勃发展挤压了在知识传播中扮演重要角色的长视频的生存空间。为了解决这一困境，视频摘要被提出来促进视频观看和知识获取。而人工智能的出现使这一解决方案成为可能。我们认为人工智能生成的视频摘要可能会减少获取信息的努力，但逻辑混乱和信息丢失可能会降低获取的信息质量。基于努力-准确性框架，对信息质量要求不同的用户对有/无人工智能摘要的视频会有不同的反应。因此，我们计划进行实验室实验，探索人工智能摘要是否以及如何增加用户的视频观看意愿。此外，我们还将研究人工智能摘要的使用是否影响知识获取质量。我们希望加深对人工智能视频摘要使用的理解，并提供如何使其有效工作的见解。
推荐引用 推荐引用 Podder, Itilekha 和 Bub, Udo，“一种可解释的人工智能框架，用于改进半导体制造：一种设计科学研究方法”（2024 年）。ACIS 2024 会议论文集。88. https://aisel.aisnet.org/acis2024/88
半导体制造业正在经历一场数据驱动的革命，推动力来自电子设备和智能技术的进步。这种转变显著增加了数据的数量、速度和种类，从而增强了知识提取和流程优化。然而，传统的解决方案，例如“跨行业数据挖掘标准流程”、“数据库中的知识发现”和“团队数据科学流程”，不足以解决实时分析、高维数据和特定领域的挑战。为了弥补这些差距，我们引入了一个将可解释的人工智能与设计科学研究方法相结合的新框架。该框架的主要贡献包括实时处理能力、领域知识的集成以及人工智能 (AI) 模型的增强透明度，从而确保准确且可解释的决策。该框架通过晶圆图聚类展示，为实施数据挖掘和人工智能项目提供了全面、行业特定的系统指导，提供了高效、易于理解的解决方案，可以改善半导体制造。
诉讼书2024
Srpska共和国农业，水管理和林业部长Savo Minic先生，波斯尼亚和Herzegovina和Herzegovina Zeljko Budimir博士，Srpska，Bosnia和Bosnia和Herzegovina的高等教育和信息学会的科学技术发展和高等教育和信息学会的科学技术发展部长Zeljko Budimir博士东萨拉热窝大学，波斯尼亚和黑塞哥维那校长，贝尔格莱德大学农业学院院长杜桑·齐夫科维奇博士，塞尔维亚大学，塞尔维亚毛里齐奥·雷利博士，地中海nitiity an yilkey yilkey yilmaz，rcector themek rector themek rcecund selcuk rcecunc，rcecung themekio theekio raimaz rector in.俄罗斯州农业技术大学校长安德里夫（Andreev），俄罗斯教授Alexey Yu博士。Popov, Rector of the Voronezh State Agricultural University named after Peter The Great, Russia Prof. dr Zhang Jijian, President of Jiangsu University, People's Republic of China Prof. dr Barbara Hinterstoisser, Vice-Rector of the University of Natural Resources and Life Sciences (BOKU), Austria Prof. dr Sorin Mihai Cimpeanu, Rector of the University of Agronomic Sciences and布加勒斯特兽医医学，罗马尼亚教授Shinichi Yonekura教授，日本Shinshu大学副主席。。
科学会议程序的未来 - obssr
Jessica Gowda，M.S.，Obssr，NIH - Co-Co-Co-Co-Sydney O'Connor，Ph.D.辛西娅·德威尔（Cynthia Dwyer） Greene-Schloesser博士，Obssr，Nih Jean Shin，Ph.D.
EUROCHRIE 2024会议会议记录
我们生活在不断变化的心态时代，人工智能（AI）的快速发展和全球所有行业的新兴技术。像在经济的所有领域一样，以数字化和工艺管理的形式渗透流程的形式，被确定为该部门中的新挑战之一（Promsri，2019; Verhoef等，2021年）。AI和新兴技术的应用已在HRM策略（例如人才获取）（Johnson等，2020; Pillai＆Sivathanu，2020），人才培训和发展（Aguinis等，2024），人才保留（Kim等，2024; Stone等，2024）。但是，不确定员工意识到了这些收益，并且对当前叙事主张的热情接受了先进的技术。技术接受理论（TAM）（Davis，1989）强调要克服的挑战，因此资源和管理才能可以从数字化转型中受益。本文通过分析新兴技术和AI影响人才管理（TM）招聘，开发和保留在英国，希腊语和香港酒店组织的招聘策略来解决差距。研究使用混合方法方法回答以下研究问题：
第 18 卷会议论文集
背景：中风又称脑卒中，是全球第二大死亡原因，也是致残的主要原因。中风后，肌肉协同作用的激活和组织发生改变，导致自主运动无法正常执行。中风后，皮质脊髓束受损，其他下行通路可能会上调以进行补偿。这些通路的作用可能以新的协同作用的形式出现，这是神经轴可塑性的结果。这导致独立关节控制的丧失，从而扰乱上肢的自主运动，损害中风幸存者的生活质量。该研究涉及早期中程训练对急性中风患者上肢功能和生活质量的应用。