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微型和小型企业的双元化：竞争情报能否弥补规模限制？
组织二元性使企业能够整合和调动不同的、往往相互矛盾的内部结构、活动或流程 (Tushman & O'Reilly, 1996, p. 1337)。具体而言，组织二元性被定义为同时实现知识的探索和利用 (Jansen et al., 2009; Lubatkin et al., 2006; Menguc & Auh, 2008; Raisch & Birkinshaw, 2008)。探索涉及实验、变化、新知识、承担风险和寻找新机会，而利用则与现有能力的改进、效率和提高相关 (March, 1991)。两者对于企业的竞争优势都至关重要，因为利用确保了企业当前的生存能力，而探索确保了未来的成功 (Levinthal & March, 1993)。因此，二元性是短期和长期公司绩效的基本概念（O'Reilly & Tushman，2013），引领公司获得高成功率（Birkinshaw & Gupta，2013；Jansen 等，2008；Lubatkin 等，2006；O'Reilly & Tushman，2013；Raisch & Birkinshaw，2008）。
San Rocco Therapeutics，LLC，原告，诉Nick Leschly ...
在汤普森（Thompson）的Agios Pharma获得了第三岩的另一项大量投资之后，汤普森（Thompson）使MSK不仅向被告提供了Leschch，Reilly，Reilly，Fineer和Bluebird的机会，以获取SRT的商业秘密，而且还向MSK暴露于MSK的蓝鸟（其“董事，员工，接班人，继任者，继任者，代表和其他代表”的责任）中，既依赖欠款”。本质上，MSK的资产在这一秘密阴谋中被用作保护被告第三岩，蓝鸟，莱斯利，赖利，菲利，菲尔和汤普森的私人和营利性商业利益的抵押品。
2022年向学校社区的年度报告
在一年结束时，我们将告别黛比·图里（Debbie Turvey）和赖利·杨（Reilly Young）。黛比一直是执行领导团队的宝贵成员，并与领导团队和其他同事慷慨地分享了她的经验和智慧。作为宗教教育领袖，黛比不仅丰富了我们学校的天主教身份，还丰富了协调的群众，庆祝活动和圣礼计划。作为学习多样性的领导者，Debbie与学生，员工，家庭和社区其他成员合作，以确保所有孩子都有最好的机会来壮成长。赖利（Reilly）曾是课堂老师，并有能力担任体育协调员的额外职位。两位敬业的老师都为神圣的心脏社区做出了巨大贡献，我们希望他们在新的冒险中愉快。
简历.pdf
• 麻省理工学院 (MIT) 美国马萨诸塞州剑桥 在计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL)、EECS 获得计算机科学 (CS) 博士学位；GPA：4.5/5 2017 年 8 月 - 2023 年 6 月 ◦ 论文：理解计算机程序：计算和认知视角 ◦ 导师：Una-May O'Reilly =，Any-scale Learning For All (ALFA) 实验室创始人兼首席研究员 ◦ 论文委员会：Armando Solar-Lezama =、Ev Fedorenko =、Sijia Liu =、Una-May O'Reilly (主席) ◦ 辅修：认知科学，脑与认知科学系 ◦ 课程：CS 与数学：高级 NLP、机器学习、程序分析、计算机系统安全、哈佛大学 PL+AI 研究生研讨会；认知与语言学：人类大脑、认知科学（研究生）、语言习得 ◦ 助教：6.C51 机器学习建模：从算法到应用，2022 年春季；讲师：Tommi Jaakkola、Regina Barzilay。总体评分：6.2/7。学生评价 = ◦ MIT EECS 研究生招生委员会 - 学生志愿者
纳米材料电化学发光透发射对生物相容性材料的演变
这是以下研究文章的同行评审，被接受的作者手稿：O'Connor，S.，Dennany，L。，＆O'Reilly，E。（2023）。纳米材料电化学发光透明度的进化向生物相容性材料。生物电化学，149，[108286]。https://doi.org/10.1016/j.bioelechem.2022.108286
特殊教育需求规划和准备草案...
SET 短期/每周计划示例 学生/小组：EF 日期：2020 年 10 月 5 日至 2020 年 10 月 9 日 课程领域：英语 班级水平：3 年级 教师：Byrne 女士 SET：Reilly Strand 女士 Strand 单元/元素 技能（如适用） 编号和标签
Makhlouf, Y.、Salto-Tellez, M.、James, J.、O'Reilly, P. 和 Maxwell, P. (2022)。数字病理学中 AI 工具开发的总体路线图和核心步骤。诊断学，12(5)，文章 e1272。提前在线出版。https://doi.org/10.3390/diagnostics12051272
病理学和其他学科正在推动开发人工智能 (AI) 工具，以自动从大型数据缓存 [ 2 ] 中执行评估 [ 1 ]，以供临床使用。鉴于放射学 [ 3 ， 4 ] 和病理学 [ 5 ， 6 ] 超过 50 年的发展，政府对此予以认可（例如英国政府 2019 年的 Topol 审查）。模拟常规病理学工作流程，诸如 [ 7 ] 的技术挑战已证明某些深度学习网络具有同等或更高的性能。数字病理学中的组织学数据 [ 8 ] 是实现自动诊断或辅助诊断的最困难挑战之一。已经提出了多种交互式工具来帮助医疗用户自动进行全幻灯片图像 (WSI) 分析而无需编码，涵盖表型分析 [ 9 ]、分割 [ 10 ] 和 IHC 筛查 [ 11 ] 等领域。这有几种形式，其中最主要的是病理图像的自动解释。人工智能以计算机算法为基础，这些算法查询图像像素并将它们定量映射到代表组织结构或疾病状态的预定义类别中 [ 2 ]。最近的研究 [ 12 – 15 ] 表明，诊断工具或算法的设计通常需要考虑如何使用该工具、它如何适应病理学家既定的工作流程以及其他特定于领域的行为。无论人工智能算法依赖于完全监督还是弱监督/无监督学习，机器学习算法的主要目标都是通过搜索数据中的模式来找到特征值与所需结果（分类或回归模型、一组聚类等）之间的最佳映射 [ 16 ]。除此之外，总会有
UGEB1407 揭开人工智能的神秘面纱
《机器学习向往》第 5-7 章。URL：http://www.mlyearning。org/(96) 139 ，Andrew Ng，2017 年。4.分类和回归 《机器学习初学者入门：简明英语介绍》第 7-8 章。Oliver Theobald Scatterplot Press，2017 年。 《使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 进行机器学习：构建智能系统的概念、工具和技术》第 3 章。O'Reilly Media，Aurélien Géron，2019 年。 《Python 机器学习：使用 Python、Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习和深度学习》第 3 章。Packt Press，Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili，2017 年。5.训练和评估 《使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 进行机器学习实践：构建智能系统的概念、工具和技术》第 4 章。O'Reilly Media，Aurélien Géron，2019 年。 《Python 机器学习：使用 Python、Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习和深度学习》第 2 章。Packt Press，Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili，2017 年。成绩描述符
AI系统中的货币化风险：Bing Copilot案例研究
∗感谢世界经济论坛的数据科学家朱利叶斯·舒尔特（Julius Schulte）在此提交中领导经验工作（Bing案例研究）。这是作为欧盟委员会在“ AI和Virtial Worlds中的竞争”供应的一部分中提交的：https：//competition-policy.europa.europa.eu/about/europes/europes-digital-digital-future_en。Ilan Strauss是社会科学研究委员会AI披露项目的主任，也是UCL创新与公共用途研究所（IIPP）的高级研究员。蒂姆·奥里利（Div> Tim O'Reilly）是AI披露项目的联合主任O'Reilly Media的创始人，首席执行官和主席，也是UCL IIPP的访客访问教授； Mariana Mazzucato是UCL IIPP创新和公共价值经济学经济学的创始董事兼教授；朱利叶斯·舒尔特（Julius Schulte）为该项目提供了研究帮助。免责声明：本文所表达的观点仅是作者的观点，不一定反映其雇主的观点或观点。通讯作者：Ilan Strauss（i.strauss@ucl.ac.uk），伦敦WC1B 5BP，英国Montague ST 11。