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SpotlessMind - 引出分享神经反馈态度的设计探索
通过分享和解读内心状态实现相互理解具有社会意义。先前的研究表明，人们认为脑机接口 (BCI) 是一种隐性交流认知状态的合适工具。在本文中，我们进行了一项在线调查（N=43），以确定隐性共享认知状态的系统的设计参数。为了实现这一目标，我们设计了一个名为“SpotlessMind”的研究探测器，以艺术的方式与他人分享大脑占用情况，同时考虑旁观者的体验来引出用户反应。结果显示，98% 的人希望看到该装置。人们会将其用作一种开放的姿态和一种沟通的媒介。抽象视觉、听觉和体感描述是在可理解性和用户隐私保护之间的良好权衡。我们的工作支持设计引人入胜的原型，以促进个人之间的同理心、认知意识和融合。
太空自动威胁情报共享（SATIS）
太空 ISAC 运营着一个监测中心，用于监测和向全球太空界报告所有威胁和危险信息。监测中心致力于分析、验证和融合来自不同来源的信息，以追踪对手在地面和太空中的活动。它通过从公开信息、政府合作伙伴共享的信息和成员提交的信息中提取和关联数据来实现这一目标。监测中心使用一组行业采用的框架来关联信息，特别是 MITRE ATT&CK、太空攻击研究与战术分析 (SPARTA) 和 STIX。
管理建议 - 与（非）人类顾问分担责任胜过决策准确性
摘要组织越来越多地实施算法决策AIDS来建议管理决策。我们使用建议（人类和非人类）背后的经理动机，尤其是分享责任与提高决策精度的动机。我们在销售预测环境中与经验丰富的经纪人进行了在线实验，并发现当他们无法（能够）与顾问分担责任时，经理们专注于提高决策准确性（分享责任）。此外，管理人员更希望与非人类顾问分享责任，除非他们认为算法是社会胜任的。因此，结果表明，管理者不仅有动机来最大程度地减少预测错误，而在接受建议时减少个人责任。，我们通过在接受（非）人类建议时强调经理的机会主义动机来为文学做出贡献。我们的发现也对实践具有重要意义。具体来说，公司在实施算法的决策辅助工具时应意识到经理的机会性建议动机。
关于共享经济的评论：推进新观点
尽管“共享经济”是用于描述这些活动的最流行的术语，但某些定义问题仍然存在。一个普遍的论点认为，该术语是描述新经济模式的错误（Belk 2010），因为资产不仅是在不同的利益相关者之间共享的，而且还被交换为金钱。许多共享经济业务模式假设，Sumers主要参与需求方（即其他人提供的我们提供的资产），以省钱或在供应方面（即为其他人提供资产可用于使用的资产），以增加其收入（Bardhi和Eckhardt 2012）。相关的是，共享经济业务模型的拟议可持续性益处（例如更有效地使用空闲能力）受到批评，例如在研究中谨慎对待潜在的反弹效应（Curtis and Lehner 2019; Plewnia and Guenther 2018）。其他概念性辩论围绕共享经济的要旨：正在分享反对资本主义的声明，尤其是当对等交流时，或者它几乎是新自由主义的邪恶爆发（Hawlitschek等人。2016）？这些争论是由与共享经济相关的消费过程引发的，该过程包括各种参与者和大量资产之间的多样化交换过程，包括公寓（例如Airbnb），自行车（例如Airbnb），自行车（例如）（例如，ofo），汽车（例如，drivenow，drivenow，drivenow，drivenow，drivenow，zipcar），zipcar（e.g。无形的人工（例如，任务绘制）或数据（例如Wikipedia，Spotify，Netflix）。也可以通过不同的活动（例如重用或转售）来交换它们。2017; Perren and Kozinets 2018; Wirtz等。2019）。因此，研究提出了分享经济业务模型的不同类别的需求（Beno-It et al。
引用：Shirmohammadi，Y。＆Sharif，M。A.（2025）。人工智能对学生的社会益处，重点是营销活动。 jou
的发现和结论：研究结果表明，研究的所有因素和变量对行为意图都有积极而显着的影响，除了拒绝了所感知的有用性，结果拒绝了，结果表明，变量对人们的行为意图具有重要的和重要的影响。并通过控制该国的教育系统（尤其是旅游业）中的这些变量，可以提供一个合适的最佳教育平台。
在生命科学中共享敏感数据：集中和联合方法的概述
玛丽亚·鲁贾诺（Maria A. Rujano），格罗宁根大学医学科学博士学位，在埃克林（Ecrin）担任项目经理，为欧盟医疗保健数据研究倡议做出了贡献。凭借细胞和神经发育生物学的专业知识，她曾在著名的研究中心工作，包括Curie Institute和Institute Pasteur。化学博士学位Jan-Willem Boiten是Lygaturation的高级计划经理。 拥有超过20年的跨生命科学合作经验，他正在协调荷兰和欧洲一级的大规模生物医学数据基础设施计划。 克里斯蒂安·奥曼（Christian Ohmann）拥有数学博士学位，医学临时检查和“理论手术”领域的关联。 他是德国海因里希海因大学杜塞尔多夫医学院临床试验中心（KKS）的负责人（1999- 2014年），目前与ECRIN有关临床试验数据共享和ECRIN网络委员会的咨询。 ECRIN的高级数据经理Steve Canham具有18年的临床试验数据系统和管理方面的专业知识。 以前，他领导伦敦癌症研究所的IT团队（2002-11）。 Sergio Contrino是ECRIN数据项目的负责人。 是培训的电子工程师，曾在剑桥大学，遗传学系和欧洲生物信息学研究所（EBI）担任高级软件开发人员。 Romain David，海洋学和数据挖掘博士学位，是Erinha的研究人员和数据管家。 他是研究数据联盟（RDA）的共同主席（例如，化学博士学位Jan-Willem Boiten是Lygaturation的高级计划经理。拥有超过20年的跨生命科学合作经验，他正在协调荷兰和欧洲一级的大规模生物医学数据基础设施计划。克里斯蒂安·奥曼（Christian Ohmann）拥有数学博士学位，医学临时检查和“理论手术”领域的关联。他是德国海因里希海因大学杜塞尔多夫医学院临床试验中心（KKS）的负责人（1999- 2014年），目前与ECRIN有关临床试验数据共享和ECRIN网络委员会的咨询。ECRIN的高级数据经理Steve Canham具有18年的临床试验数据系统和管理方面的专业知识。以前，他领导伦敦癌症研究所的IT团队（2002-11）。Sergio Contrino是ECRIN数据项目的负责人。是培训的电子工程师，曾在剑桥大学，遗传学系和欧洲生物信息学研究所（EBI）担任高级软件开发人员。Romain David，海洋学和数据挖掘博士学位，是Erinha的研究人员和数据管家。他是研究数据联盟（RDA）的共同主席（例如，拥有20年的环境信息系统专业知识，他专门研究数据挖掘，图形方法和合适的数据管理。敏感数据）。Jonathan Ewbank于2021年加入Erinha担任总干事，在担任Marseille-Luminy免疫学中心（法国）25年后。Claudia Filippone是一名病毒学家，在Erinha担任高级科学计划经理。她的研究经验着重于欧洲和非洲的病毒出现和人畜共患病。Erinha的欧洲项目经理Claire Connellan专注于传染病爆发研究（Isidore）项目的综合服务，旨在增强大流行的准备。拥有项目管理和政策制定方面的专业知识，她拥有伦敦国王学院的国际和平与安全硕士学位。Ilse Custers是一名药物化学家（VU阿姆斯特丹）和卫生经济学家（庞贝·法布拉大学）。她目前正在担任Lygature的项目经理，管理项目建立基础架构的健康和基因组数据共享。Rick Van Nuland博士是专注于卫生研究基础设施的Lygature计划经理，并在UTRECHT大学医学中心和斯坦福大学接受了分子癌生物学家的培训。 Michaela Th。 Mayrhofer是培训的社会科学家。 她的博士学位研究了生物库治理的模式。 她的研究重点在于GDPR的合规性，人工智能道德规范以及建立和促进生物医学研究中的ELSI最佳实践。 自2019年以来，她一直领导BBMRI-ERIC的ELSI服务与研究部门。Rick Van Nuland博士是专注于卫生研究基础设施的Lygature计划经理，并在UTRECHT大学医学中心和斯坦福大学接受了分子癌生物学家的培训。Michaela Th。 Mayrhofer是培训的社会科学家。 她的博士学位研究了生物库治理的模式。 她的研究重点在于GDPR的合规性，人工智能道德规范以及建立和促进生物医学研究中的ELSI最佳实践。 自2019年以来，她一直领导BBMRI-ERIC的ELSI服务与研究部门。Michaela Th。Mayrhofer是培训的社会科学家。她的博士学位研究了生物库治理的模式。她的研究重点在于GDPR的合规性，人工智能道德规范以及建立和促进生物医学研究中的ELSI最佳实践。自2019年以来，她一直领导BBMRI-ERIC的ELSI服务与研究部门。Petr Holub是Masaryk大学计算机科学副教授。自2015年以来，他已成为BBMri-Eric的首席IT官。他具有科学的背景（2001年计算量子化学专业的MSC）和计算机科学（2005年的博士学位，专门研究计算机网络，自组织和多媒体处理）。evaGarcíaálvarez在BBMRI-ERIC担任IT科学家和项目经理。她从圣地亚哥大学（De Santiago de Costela）获得了分子医学博士学位，在那里她研究了癌症中体细胞病毒整合的基因组景观。Emmanuel Bacry毕业于écoleNormaleSupérieure（ENS），并拥有数学博士学位。他目前是巴黎 - 杜普大学的CNRS研究主任，也是法国健康数据中心的科学总监。他领导了Ecole Polytechnique的大数据与数据科学计划超过4年（2016-19）。收到：2024年2月6日。修订：2024年4月19日©作者2024。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。
共享供应链：示例性案例的课程
在过去的十年中，结构化的抽象目的已经出现了“新”共享经济。到目前为止，供应链文献集中在提供连接业务和消费者（B2C）的人群障碍服务的平台上。它很少关注促进消费者之间产品交换的平台。本文旨在为共享经济刺激的C2C产品交换开发第一个供应链概念化。我们如何从SC的角度概念化它们？这样的C2C产品交易所是否形成了我们所说的“共享供应链”？这些共享供应链的特征是什么？设计/方法/方法我们依赖于Vestiaire Collective（VC）的单个案例研究，这是一个C2C平台，该平台将买卖二手奢侈品的消费者联系起来。之所以选择此案例，是因为它是一个典型的C2C产品平台，而是因为它是“极端”案例（Yin，2014年）会议Siggelkow的“ Talking Pig”标准（2007年）。调查结果我们证明了VC中间有一个“共享供应链”，其特征与向前和反向供应链不同。我们强调，在这种极端情况下，强大的物理中介化至关重要。然后，我们将这种极端情况与其他形式的共享供应链进行对比，以识别导致这些替代配置的变量。最后，我们制定了有关这些平台可能扮演的物理中介作用的理论命题。独创性/价值我们的文章通过与其他类型的链条一起确定共享供应链来扩展供应链概念的范围。它还指出了SC维度在共享经济中的战略作用。我们希望这将导致有关共享供应链的进一步研究。关键字：消费者，案例研究，供应链，点对点，共享经济
doi：https：//doi.org/10.38035/dijefa.v6i1 https://creativecommons.org/licenses/4.0/知识共享和组织崇拜的影响
doi：https：//doi.org/10.38035/dijefa.v6i1 https://creativecommons.org/licenses/4.0/知识共享和组织文化对工作满意度及其对员工绩效的影响Syukri Makmur 1* sek abshor abshor nuring nuring nuring nuring nuring nuring n nuring nuring nuring nuring nuringika， Ilmu Ekonomi Bangkinang，Riau，印度尼西亚，Achy.waey@gmail.com 1 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Ekonomi Bangkinang，Riau，Indonesia，abshormarantikabknorantikabkn@stiebangknang.ac.ac.ac.ac.ac.ac.id 1 Sekolah Tinggi Ilmu ekonangemiia bangkinang，riau iau riau，sekolah tinggi iilmu ekenang riau iiau， nurmanzakaria664@gmail.com *通讯作者：achy.waey@gmail.com摘要：在官僚级别上，信息和通信技术的使用已成为一种新趋势，从出现电子政府发行的出现开始，即基于电子政府。目前，区域政府发展，利用和应用知识（包括技术）的能力是成功发展的关键，因此，区域创新的系统发展非常重要，并决定了通信，信息学和加密货币机构对经济时代和知识渊博的社会的成功。这项研究是在Jalan Jend.A.A.Yani No.50 Bangkinang City上进行的通讯，信息学和加密服务进行的。这项研究的人口是Kampar Regency Communication，Informatics和Encryption Service的所有员工，总共有35人，所有人都被用作样本。本研究使用主要数据和辅助数据，这些数据是通过进行访谈，分发问卷，观察和搜索研究文件获得的。假设检验使用α5％。这项研究的目的是确定和分析：1）知识共享对员工工作满意度的影响； 2）组织文化对员工工作满意度的直接影响； 3）知识共享对员工绩效的直接影响； 4）组织文化对员工绩效的直接影响； 5）工作满意度对员工绩效的影响； 6）知识共享对员工绩效的直接影响通过工作满意度和7）组织文化通过工作满意度的直接影响对员工绩效的直接影响。所使用的数据分析工具是结构方程建模（SEM），并且使用SmartPls版本3.0程序包进行数据处理。这项研究的结果得出的结论是，1）知识共享已被证明对员工的工作满意度有重大影响。2）事实证明，组织文化对员工工作满意度有重大影响，3）知识共享对员工绩效有重大直接影响，事实证明，4）事实证明，组织文化对员工绩效没有直接的显着影响，对员工绩效没有显着影响，5）证明工作满意度对员工绩效具有重大影响，对员工的绩效具有重大影响，6）在工作中具有重大的效果。通过工作满意度对员工绩效的间接影响。