声子决定了由于其非零角动量而导致的非弹性光散射过程的光螺旋。在这里,我们表明二维(2D)磁性CRBR 3在布里鲁因区中心托有手性声子。这些手性声子是偶合性e g声子的线性组合,并且声子特征模词表现出顺时针和逆时针旋转振动,与对应于𝑙=±1的角动量。这种E G手性声子完全切换了入射圆形光的极化。另一方面,非分类的非手续A G声子在平面外磁场下显示出巨大的磁光效应,旋转了散射线性极化光的极化平面。随着磁场强度从0增加到5 t,散射光的相应极化程度从91%变为-68%。相比之下,手性E G模式不显示场依赖性。我们的结果为2D磁性材料中的语音性手性和磁光学现象的研究奠定了基础,及其相关应用,例如声子霍尔效应,拓扑光子学和拉曼激光。
Kumar V, Ramnarayanan K, Sundar R, Padmanbahan N, Srivastava S, Koiwa M, Yasuda T, Koh V, Huang KK, Tay ST, Ho SWT, Tan ALK, Ishimoto T, Kim G, Shabbir A, Chen Q, Biyan Z, Xu S, Lam KP, Lum HYJ, Teh M, Yong WP,So JB,Tan P.终结状态,肿瘤微环境和亚型特异性表达程序的单细胞图集。癌症圆盘。2021年10月12日:Candisc.0683.2021。
Koh,P.S.,MA,Z.,Novoselov,N。et Zhang,G。(2019)。 收益的管理决策,对盈利能力的资本投资响应能力以及公司估值。 dans:2019年第19届亚洲学术会计协会年会。Koh,P.S.,MA,Z.,Novoselov,N。et Zhang,G。(2019)。收益的管理决策,对盈利能力的资本投资响应能力以及公司估值。dans:2019年第19届亚洲学术会计协会年会。
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背景:误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而,随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长,人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高,可以帮助避免医疗实践错误,包括在当前 COVID-19 的情况下。目的:本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下,从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素,以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法:DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性,并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据,应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外,我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR),并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果:无论临床医生的描述如何,共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中,我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型,最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性(总体为 39.29%)和费用(总体为 21.69%),尤其是对诊断“准确性”属性的偏好,该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类,人们更喜欢 AI + 临床医生的方法(第 1 类:OR 1.247,95% CI 1.036-1.463,P <.001;第 3 类:OR 1.958,95% CI
人工智能的进步为商业世界带来了机遇和挑战,其潜在的颠覆性影响引起了管理学者的研究兴趣。这项探索性研究采用系统的文献综述方法来探索人工智能与能力之间的联系,以帮助企业和个人更好地应对人工智能带来的颠覆。在审查了过去十年(2011-2021 年)Business Source Complete数据库中的相关出版物后,我们选择了65篇文章,内容涉及人工智能的辩论和问题以及与能力相关的观点。此外,我们综合了两个框架(企业层面的 RBV 框架;个人层面的关键和 STEM 能力)和一个概述,以全面了解人工智能与能力之间的关系。我们在文献中发现的经验证据相对较少,人工智能的实施仍处于初步阶段,我们汇总的框架 ZHUH ³FRQWH[WXDO VHQVLWLYH´ :H VXJJHVW WKDW IXWXUH UHVHDUFK FRXOG EH FRQGXFWHG LQ D VSHFLILF 行业并产生更丰富的见解。
Long-Sheng博士是爱荷华大学医学院的心血管研究教授和伊迪丝·金·皮尔森(Edith King Pearson)主席。他是ISHR当选的家伙。Song博士是心脏激发控制(E-C)耦合的领先专家,在高影响力期刊上撰写了120多个同行评审的出版物。他的开拓性研究已大大提高了对健康和疾病中心脏E-C耦合的理解。值得注意的是,他的工作揭示了T管的超微结构重塑如何有助于E-C耦合功能障碍和心力衰竭(PNAS,2006年),以及这些变化如何与Connctophilin-2的失调相关联,这是E-C Coupling中关键结构蛋白的功能障碍,E-C COUPLING中的关键结构蛋白(Circ Res,2010; PNAS; PNAS; PNAS; PNAS; PNAS; PNAS; PNAS》; cileculation; cileculation; cileculation; ciles; cilecl; cilecl; cilecl; cilecl; cilecl还是致。在其具有里程碑意义的2018年科学论文中,Song博士证明了Calpain裂开的noctophilin-2的N末端片段充当压力自适应的转录调节剂,可防止压力心脏中的转录重编程和病理重塑。这一发现为心力衰竭的精密医学和有针对性的治疗策略开辟了新的途径(Circ Res,2022; Circulation,2024)。
9th International Conference on Cancer Research & Drug Development (Invited talk) The 31st PCF Annual Scientific Retreat (Poster) 18th PQG Conference in AI for Genomics and Health Center for cutaneous biology and immunology, Henry Ford Health (Invited talk) GU & Prostate Cancer Seminar Series, Emory University (Invited talk) DF/HCC Prostate Cancer Program/SPORE Retreat (Poster) 2023 AACR Annual Meeting (Poster) Single Cell Multiomics Live Webinar (Invited virtual talk) The 30st PCF Annual Scientific Retreat (Poster) 4th Annual Emerging Scholars in Genome Sciences Symposium at UVA (Invited talk) 2023 AACR Annual Meeting (Poster) NextGen Omics US -Single cell and Spatial transcriptomics 2022 PQG Conference: Emerging challenges and opportunities in gene editing.第五届年度单细胞蛋白质组学会议PQG癌症免疫学和免疫疗法定量挑战的年度会议(海报)
摘要 摘要 在整个互联网中,各种组织已经部署了许多聊天机器人来回答客户提出的问题。近年来,我们一直在为青少年举办网络安全夏令营。由于 COVID-19,我们的线下夏令营已改为虚拟夏令营。因此,我们决定开发一个聊天机器人,以减少电子邮件和电话的数量,以及根据我们从以前的夏令营收到的问题一遍又一遍地回答相同或类似问题的人工负担。本文介绍了我们使用 Google Dialogflow 平台为中学和高中网络安全夏令营实施 AI 聊天机器人的实践经验。我们选择了一些常见问题来构建我们的聊天机器人。我们认为,与其直接在网站上发布许多常见问题(许多人可能对此不感兴趣),不如使用聊天机器人,以互动的方式回答任何用户的疑问或询问。我们对聊天机器人的初步评估表明,聊天机器人受到了使用者的好评。29 名学生在使用聊天机器人后填写了一份简短的问卷。79.5% 的学生同意聊天机器人易于使用;89.6% 的学生同意聊天机器人的界面用户友好;89.7% 的学生认为聊天机器人效果很好,聊天机器人非常有帮助,帮助他们回答了一些营地或网络相关的问题;75.9% 的学生喜欢使用聊天机器人;总体而言,82.8% 的学生对聊天机器人感到满意。我们相信聊天机器人比问答代理更有用,它可以进一步发展成为教师和学生的高级虚拟助手。至于未来的工作,我们有兴趣将聊天机器人扩展到网络安全领域的一般问题,以便聊天机器人可以为更多与网络安全知识相关的问题提供标准化答案。