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量子物理学的普林斯顿 - 塔穆暑期学校
使用Kretschmann配置进行膜16。Sijmon Verhoef，Wildwood Secondary，第二次世界大战中的无线电波17。查尔斯·华莱士（Charles Wallace），塔姆（Tamu），弱连贯状态定位18。</div>Xingqi Xu，Zhejiang University，室温原子中的Floquet超级晶格19。fan Yang，tamu，蠕虫孔中的耳语画廊模式20。chaofan zhou，tamu，用原子镜21。Wenzhuo Zhang，Tamu和Furman大学的Zia Harrison，Atom对量子的反应
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：
辅音共发生类和功能 - ...
原理是当代对世界语言中语音段库存的当代讨论的主要内容之一。Two di ff erent, albeit largely congruent, formulations of this principle were proposed by Lindblom & Maddieson ( ‘ small paradigms tend to exhibit ‘ unmarked ' phonetics whereas large systems have ‘ marked ' phonetics ' ; 1988 : 70) and Clements ( ‘ languages tend to maximise the ratio of sounds over features ' ; 2003 : 287).这个想法至少可以追溯到结构主义植物学的早期工作，包括Trubetzkoy（1939），Martinet（1952）和Hockett（1955），他们对语音学库存在多大程度上对特征对称性的程度感兴趣，或者，换句话说，换句话说，换句话说，换句话说，“行动性”的语音学库存获得了各种功能的范围；请参阅Clements（2003）中此概念的早期发展的概述。随后使用不同的配方和/或不同数据集得出了类似的结论（Marsico等人。 div al。2004，Coupé等。 2009，Mackie＆Mielke 2011，Moran 2012，Dunbar＆Dupoux 2016）以及特征经济的理论和实验研究已成为语音研究的主要渠道：参见Pater（2012），Verhoef等。 （2016）和Seinhorst（2017）。 当前论文的目的不是提出对特征经济原则的另一种解释或解释，而是要退后一步，以便重新评估它实际上符合世界语言语言库存的结构，重点是辅音。 1 Marsico等。 （2004）和Coupé等。2004，Coupé等。2009，Mackie＆Mielke 2011，Moran 2012，Dunbar＆Dupoux 2016）以及特征经济的理论和实验研究已成为语音研究的主要渠道：参见Pater（2012），Verhoef等。（2016）和Seinhorst（2017）。 当前论文的目的不是提出对特征经济原则的另一种解释或解释，而是要退后一步，以便重新评估它实际上符合世界语言语言库存的结构，重点是辅音。 1 Marsico等。 （2004）和Coupé等。（2016）和Seinhorst（2017）。当前论文的目的不是提出对特征经济原则的另一种解释或解释，而是要退后一步，以便重新评估它实际上符合世界语言语言库存的结构，重点是辅音。1 Marsico等。 （2004）和Coupé等。1 Marsico等。（2004）和Coupé等。（2004）和Coupé等。Clements（2003：288 - 289）假设是特征 - 经济原理只能受到功能因素的约束：‘从语音交流的角度来看，避免的特征融合可以证明是不可能的。也就是说，它们的表达相对复杂，或者它们的听觉属性与系统中其他某些声音的属性没有足够的不同。（2009）试图通过计算冗余
儿童和成人纤维瘤病的临床试验：系统评价
1. 世界卫生组织肿瘤分类编辑委员会，《软组织和骨肿瘤》，世界卫生组织肿瘤分类，第 5 版，世卫组织出版社；2020，3。2. Häyry P、Scheinin TM。纤维瘤（Reitamo）综合征：病因、表现、发病机制和治疗。Curr Probl Surg。1988；25(4):233-320。3. van Broekhoven DL、Grünhagen DJ、den Bakker MA、van Dalen T、Verhoef C。腹部外和腹部侵袭性纤维瘤病发病率和治疗的时间趋势：一项基于人群的研究。Ann Surg Oncol。2015；22(9):2817-2823。4. Reitamo JJ、Scheinin TM、Hayry P。纤维瘤综合征。纤维瘤病因、发病机制和治疗的新进展。Am J Surg 。1986；151(2):230-237。5. Orbach D、Brennan B、Bisogno G 等人。EpSSG NRSTS 2005 儿童纤维瘤病治疗方案：国际前瞻性病例系列。Lancet Child Adolesc Health 。2017；1(4):284-292。6. Alman B、Attia S、Baumgarten C 等人。纤维瘤的治疗：针对成人和儿童患者的全球联合共识指南。Eur J Cancer 。2020；127:96-107。
模拟研究的系统综述和荟萃分析
来自AV服务的开发。这些研究表明，此类服务的引入将产生相对不同的影响（Narayanan等，2020）。首先，通过不再需要驾驶行为，用户将能够在坐在自动驾驶汽车上时从事其他活动，例如Leience或工作。这预计会导致较低的流行时间储蓄价值削弱（Correia等，2019; Kolarova等，2019; Berrada等，2020），随后降低了一般的旅行成本。关于公共交通（包括出租车和乘车），随着技术的成熟，驾驶员的缺失也可能导致运营成本较低（Anderson等，2016；Bösch等，2018）。AV服务还有望改善具有lim运动的人，例如老年人，儿童或没有驾驶执照的成年人（Meyer等，2017）。由于自主技术也应导致车辆之间的驾驶和合作（例如，排成），因此在emisions（Bauer等人，2018年），事故（Clements and Kockelman，2017年）和一sims pains simnonomos wish simoni and and and noporweape simnip and and and and and and（baockelman，2017年）也可以提高（Simnii and），也可以增加（simnii and and）。这些预期的收益仍然存在争议。较低的旅行时间节省值也可能通过减轻峰值传播现象来加剧拥塞（van den berg and verhoef，2016年）。AV服务还可能导致由于旅行成本较低而导致的流量增加 - 通过私人运输的时间，货币运输的成本，通过较低的票价进行公共交通的货币 - 2019年； Childress等人，2015年）或由于陷入困境（Fagnant和Kockelman，2014年）。4结合以下事实：从生命周期的角度来看，由于它们所涉及的附加设备和数据处理，AVS可能比传统电动汽车发电更多，这些点使AV服务的环境影响极高地不确定（Golbabaei等，2020; Wadud et; Wadud等，2016）。同样，关于AV服务的财务成本，尤其是基础结构成本，在文献中吸引了较少的关注。
已发布版本的引文 (APA)：van de Sande, D., van Genderen, ME, Verhoef, C., Huiskens, J., Gommers, D., van Unen, E., Schasfoort, RA, Schepers, J., van Bommel, J., & Grünhagen, DJ (2022)。使用基于人工智能的决策支持工具 (DESIRE) 优化大型手术后的出院：一项外部验证研究。外科 (美国)，172 (2)，663-669。https://doi.org/10.1016/j.surg.2022.03.031 EUR 研究信息门户上的出版物链接
背景：在 DESIRE 研究中（使用人工智能预测术后出院），我们之前已经在 1,677 名胃肠道和肿瘤外科患者中开发并验证了一种机器学习概念，该概念可以预测术后第二天后的安全出院。尽管模型在学术外科人群中表现出色（受试者工作特征曲线下面积为 0.88），但这些发现是否可以推广到其他医院和外科人群仍不得而知。因此，我们旨在确定之前开发的机器学习概念的普遍性。方法：我们在 2017 年 1 月至 2021 年 6 月期间入住荷兰 3 家非学术医院的胃肠道和肿瘤外科患者中对机器学习概念进行了外部验证，这些患者在手术后 2 天内仍住院。主要结果是预测术后第二天医院干预的能力，这些干预被定义为计划外的再次手术、放射学干预和/或静脉注射抗生素。对四个森林模型进行了本地训练，并根据受试者工作特征曲线下面积、敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值进行了评估。结果：所有模型都对 1,693 例病例进行了训练，其中 731 例（29.9%）需要医院干预，并表现出良好的性能（受试者工作特征曲线下面积仅变化 4%）。最佳模型实现了 0.83 的受试者工作特征曲线下面积（95% 置信区间 [0.81 e 0.85]）、敏感度为 77.9%（0.67 e 0.87）、特异度为 79.2%（0.72 e 0.85）、阳性预测值为 61.6%（0.54 e 0.69），阴性预测值为 89.3%（0.85 e 0.93）。结论：这项研究表明，先前开发的机器学习概念可以通过对本地患者数据进行模型训练来预测不同外科人群和医院环境（学术与非学术）中的安全出院。鉴于其高准确性，将机器学习概念整合到临床工作流程中可以加快外科出院速度，并通过减少可避免的住院天数来帮助医院应对容量挑战。© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
视觉失认症中形状处理的大规模组织发生改变
那么，一个悬而未决的问题涉及两条通路得出的对象表征之间的关系。一种观点认为，这两条通路得出独立的表征，这种说法可以轻松解释报道的腹侧通路和背侧通路之间的功能分离（即感知与行动）（Goodale、Milner、Jakobson & Carey，1991）。鉴于加工的独立性，一条通路的损伤应该不会影响另一条通路得出的表征。然而，这种独立架构既没有得到功能研究（Freud、Rosenthal、Ganel & Avidan，2015；Garcea、Chen、Vargas、Narayan & Mahon，2018；Mahon、Kumar & Almeida，2013）的支持，也没有得到解剖学研究（Yeatman et al., 2014）的支持，这些研究揭示了两条通路之间存在强大的结构和功能联系。另一种解释是，背侧通路表征（特别是对于没有视觉运动成分的任务）仅仅是腹侧通路计算的结果。这种观点预测腹侧通路的损伤会对背侧通路获得的表征产生不利影响，但反之则不然。最近的研究结果挑战了这种观点，因为背侧通路的形状敏感性可能在时间上先于腹侧通路形状敏感性的出现（Collins et al., 2019）。此外，猴子背侧通路（即尾部顶内沟 (CIP)）的暂时失活会导致腹侧通路的 fMRI 激活降低，并导致 3D 感知的知觉缺陷（Van Dromme、Premereur、Verhoef、Vanduffel & Janssen, 2016）。最后，第三个可能的观点表明两条通路都获得物体表征。这些表征可能相同，也可能不相同，如果是后者，则可能编码有关物体的不同信息，而这些信息可能服务于不同的功能目标 (Freud, Behrmann, & Snow, 2020)。然而，无论哪种情况，这两条通路都是相互作用的，因此，任何一条通路的损伤都会影响另一条通路得到的表征。在之前的论文中，我们还研究了背侧通路和腹侧通路之间的相互状态，并证明，在腹侧通路受损后患有视觉失认症的患者中，背侧通路仍然对物体的 3D 结构表现出敏感性，即使在双侧腹侧病变非常广泛的情况下也是如此 (Freud, Ganel, et al., 2017)。这一发现可以被视为对第一个解释，即独立物体表征的支持。然而，值得注意的是，这项研究只关注一个高级视觉属性，那就是形状（即 3D 结构）。此外，fMRI 分析只关注背侧通路上的两个 ROI，因此，目前尚不清楚背侧通路上的其他区域是否以及在多大程度上会受到腹侧通路损伤的影响。在本研究中，我们试图对右腹侧通路损伤后患有视觉失认症 SM 的患者的两条视觉通路进行全面检查。通过采用参数置乱操作（Collins 等人，2019 年；Freud、Culham 等人，2017 年；Freud、Plaut 和 Behrmann，2019 年；Grill-Spector 等人，1998 年；Lerner、Hendler、Ben-Bashat、Harel 和 Malach，2001 年；
数字化转型、机器人技术、人工智能和创新
随着技术、算法、互联网、互联互通和大数据存储的加速发展，当代商业组织继续拥抱数字化转型 (DT)（Foerster-Metz、Marquardt、Golowko、Kompalla 和 Hell，2018 年；Hanelta、Bohnsack、Marzc 和 Maranteb，2021 年）。数字技术的广泛采用已在组织中引发了广泛的转型，预计这将影响组织的内部运营和流程（Kretschmer 和 Khashabi，2020 年；Magistretti、Pham 和 Dell'Era，2021 年）。尤其是，组织认为数字化将帮助他们从根本上提高组织资源、人员、文化、决策（Devonport，2018 年）和内部教育定制培训（Foerster-Metz 等人，2018 年）的效率和效力，从而获得竞争优势。鉴于 DT 是多维的（Appio、Frattini、Petruzzelli 和 Neirotti，2021 年；Zangiacomi、Pessot、Fornasiero、Bertetti 和 Sacco，2020 年），研究人员对其的定义各不相同（参见 Verhoef、Broekhuizen、Bart、Bhattacharya、Dong、Fabian 和 Haenlein，2021 年；Vial，2019 年）。事实上，Warner 和 Wager (2019) 认为，DT 缺乏关于其确切含义和含义的共同共识 (Wessel、Baiyere、Ologeanu-Taddei、Cha 和 Blegind-Jensen，2021)。然而，人们一致认为，DT 可以被描述为新数字技术与组织结构的新兴融合，这表明需要转变传统的商业模式 (Reier Forradellas 和 Garay Gallastegui，2021)。尤其是，Tang (2021) 认为，DT 受到社交媒体、移动性、物联网 (IoT)、网络安全、大数据和分析、云计算、机器人、自动化、人工智能 (AI，包括机器学习) 等技术趋势的驱动。这些技术趋势为企业提供了全面数字化、转型和发展其组织的能力，涵盖增长和运营改进，并与组织战略更新相关（Kretschmar & Khashabi，2020）。在此背景下，本期（27.5）中的论文集探讨了 DT、机器人、人工智能和创新之间的交集。第一篇论文来自新兴经济体，正面解决了 DT 问题。该研究采用概念方法，重点关注利益相关者对实施数字化过程的投入以及可持续发展目标 4 和 9 等背景因素。这些目标主要针对各级教育的发展、产业合作和改进。在这篇论文“数字化转型：实现尼日利亚可持续发展目标 4 和 9 的概念框架”中，作者 Ufua、Emielu、Olujobi、Lakhani、Borishade、Ibidunni 和 Osabuohien 探讨了数字化转型在实现联合国可持续发展目标 (SDG) 方面的潜力，重点关注尼日利亚的可持续发展目标 4 和 9。文献综述表明，数字化转型有可能提高可持续发展目标 4 和 9 的实现，但这取决于利益相关者的承诺水平和电子政务绩效。作者建议采用多学科方法，通过有效的利益相关者参与和透明的流程，对尼日利亚的可持续发展目标 4 和 9 进行面向发展的数字化转型干预
数字化转型、机器人技术、人工智能和创新
随着技术、算法、互联网、互联互通和大数据存储的加速发展，当代商业组织继续拥抱数字化转型 (DT)（Foerster-Metz、Marquardt、Golowko、Kompalla 和 Hell，2018 年；Hanelta、Bohnsack、Marzc 和 Maranteb，2021 年）。数字技术的广泛采用已在组织中引发了广泛的转型，预计这将影响组织的内部运营和流程（Kretschmer 和 Khashabi，2020 年；Magistretti、Pham 和 Dell'Era，2021 年）。尤其是，组织认为数字化将帮助他们从根本上提高组织资源、人员、文化、决策（Devonport，2018 年）和内部教育定制培训（Foerster-Metz 等人，2018 年）的效率和效力，从而获得竞争优势。鉴于 DT 是多维的（Appio、Frattini、Petruzzelli 和 Neirotti，2021 年；Zangiacomi、Pessot、Fornasiero、Bertetti 和 Sacco，2020 年），研究人员对其的定义各不相同（参见 Verhoef、Broekhuizen、Bart、Bhattacharya、Dong、Fabian 和 Haenlein，2021 年；Vial，2019 年）。事实上，Warner 和 Wager (2019) 认为，DT 缺乏关于其确切含义和含义的共同共识 (Wessel、Baiyere、Ologeanu-Taddei、Cha 和 Blegind-Jensen，2021)。然而，人们一致认为，DT 可以被描述为新数字技术与组织结构的新兴融合，这表明需要转变传统的商业模式 (Reier Forradellas 和 Garay Gallastegui，2021)。尤其是，Tang (2021) 认为，DT 受到社交媒体、移动性、物联网 (IoT)、网络安全、大数据和分析、云计算、机器人、自动化、人工智能 (AI，包括机器学习) 等技术趋势的驱动。这些技术趋势为企业提供了全面数字化、转型和发展其组织的能力，涵盖增长和运营改进，并与组织战略更新相关（Kretschmar & Khashabi，2020）。在此背景下，本期（27.5）中的论文集探讨了 DT、机器人、人工智能和创新之间的交集。第一篇论文来自新兴经济体，正面解决了 DT 问题。该研究采用概念方法，重点关注利益相关者对实施数字化过程的投入以及可持续发展目标 4 和 9 等背景因素。这些目标主要针对各级教育的发展、产业合作和改进。在这篇论文“数字化转型：实现尼日利亚可持续发展目标 4 和 9 的概念框架”中，作者 Ufua、Emielu、Olujobi、Lakhani、Borishade、Ibidunni 和 Osabuohien 探讨了数字化转型在实现联合国可持续发展目标 (SDG) 方面的潜力，重点关注尼日利亚的可持续发展目标 4 和 9。文献综述表明，数字化转型有可能提高可持续发展目标 4 和 9 的实现，但这取决于利益相关者的承诺水平和电子政务绩效。作者建议采用多学科方法，通过有效的利益相关者参与和透明的流程，对尼日利亚的可持续发展目标 4 和 9 进行面向发展的数字化转型干预
评估英国与自然有关的财务风险的重要性
汤姆·奥利弗（Div> Tom Oliver），读者团队Jimena Alvarez，牛津大学Stefano大学环境变化研究所，威尼斯大学和苏黎世塞巴斯蒂安大学，联合国环境计划世界保护监测中心（UNEP-WCMC），苏黎世塞巴斯蒂安大学（UNEP-WCMC）海伦·基里克（Helen Killick）美国国家经济和社会研究所，乌得勒支大学经济学学院艾琳·蒙斯特洛洛（Irene Monanstolo）咨询委员会（Rhian Mari-Thomas，Martin Booth，David Craig，Neha Dutt，Carlos Martin Tornero）的指导和支持。We gratefully acknowledge the contributions of our wider teams as part of the UK Integrating Finance and Biodiversity Programme, including Paula Harrison (UKCEH), James Bullock (UKCEH), Michael Obersteiner (Oxford), Anna Freeman (Oxford), Tom Harwood (Oxford), Emma O'Donnell (Oxford), Estelle Paulus (Oxford) and Roberto Spacey Martin (Oxford).unep-wcmc承认伊恩·奥多（Ian Ondo），Qian Feng，Sarah Pickering，Corli Pretorius，Neville Ash，Simon Croft（Sei York）和Charlie Egan（Sei York）的贡献。我们还要感谢巴克莱的气候风险团队对方法论的投入，并感谢马特·伯克（Matt Burke）进行同行评审。感谢您在2023/4期间共同开发场景和分析的财务机构，特别是英国气候金融风险论坛论坛弹性工作组和自然小组的成员，特别感谢Billy Suid（Barclays，Worker Group，Worker Group Keap）和Sandy Trust（MANDY TRUST）和SANDY TRUST（MANTY SANDY TRUST（MM＆G，MANITAL SUB-REP-REP-AUP-AUP-REC）。我们还要感谢自然界相关财务披露（Emily McKenzie and Team）和Green Finance Institute的Charlie Dixon的工作。我们感谢以下专家对本报告的贡献，通过对英国-NRRI的证据提供分数和评论：汤姆·布雷（Tom Breeze）（雷丁大学）；詹姆斯·布洛克（James Bullock）（UKCEH），丽贝卡英语（劳埃德）；皮特·法隆（Pete Falloon）（大都会办公室）；马修·费舍尔（Matthew Fisher）（伦敦帝国学院）；安娜·弗里曼（牛津大学）；迈克·加拉特（Mike Garratt）和西蒙妮·瓦罗托（Simone Varotto）（雷丁大学）； Helena Gauterin（OEP）；迈克·古德曼（雷丁大学）；宝拉·哈里森（Paula Harrison）（UKCEH）；汤姆·哈伍德（牛津大学）； Hyejin Kim（UKCEH）；莎拉·莫勒（York）莎拉·莫勒（Sarah Moller）； Emma Mutch（Defra）； Silviu Petrovan（剑桥大学）； Vanessa Pilley（Defra）；哈立德·拉希德（HSBC）；维多利亚·罗宾逊（Victoria Robinson）（Defra）； Maria Shahgedanova（雷丁大学）；斯蒂芬·塔克雷（Stephen Thackeray）（ukceh），朱莉娅·图扎（Julia Touza）（约克大学）；菲尔·托维（Defra）；安德鲁·韦德（Andrew Wade）（雷丁大学）；戴维·威勒（David Willer）博士（剑桥大学）。我们也感谢牛津大学的Akaraseth Puranasamriddhi，AndréDornelles，Tosca Tindall和Melissa Guckenberger的研究帮助。我们非常感谢欧洲气候基金会，Esmee Fairbairn基金会，环境，食品和农村事务部以及UKRI整合金融与生物多样性计划以及牛津Martin系统性弹性计划的资金支持。