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AI 对组织内部沟通的影响.docx
摘要 1 1 引言 1 1.1 背景 1 1.2 问题化 2 1.3 研究问题 2 1.4 目的 3 2 理论框架 3 2.1 沟通理论 3 2.1.1 部门内和部门间沟通 4 2.1.2 沟通质量和频率 4 2.2 技术接受模型 (TAM) 5 2.2.1 基于人工智能的沟通与传统方法 5 2.2.2 人工智能沟通工具的可靠性和可信度 6 2.3 组织学习理论 6 2.3.1 适应新的沟通工具 7 2.3.2 绩效改进 8 2.4 社会学习理论 (SLT) 8 2.4.1 社会因素和人工智能的使用 9 2.4.2 团队互动的有效性 10 2.5 创新扩散 (DOI) 理论 10 2.5.1 推动人工智能在通信领域应用的因素 11 2.5.2 人工智能在通信领域的未来愿景 11 3 方法论 12 3.1 研究设计 13 3.2 预研究 13 3.3 数据收集 13 3.3.1 原始数据 13 3.3.2 原始数据抽样 14 3.3.3 受访者和公司 14 3.3.4 访谈指南 15 3.4 数据分析 16 3.5 质量评估 16 3.6 道德考虑 17 3.7 局限性 17 4 实证研究结果 18 4.1 原始数据 18 4.1.1 部门内和部门间沟通 18 4.1.2 沟通质量和频率 19 4.1.3 基于人工智能的沟通与传统方法 20 4.1.4 人工智能通讯工具的可靠性和可信度 20
Withings是美国糖尿病协会和
关于Withings Health Solutions Withings Withings在2009年创建了第一个智能量表，从那以后一直是Connected Health的先驱者，此后有数百万用户在30多个国家 /地区。Health Solutions是其位于波士顿和巴黎的医疗保健专业人员的专门部门。Withings Health Solutions将并发症从运行数字健康计划中，用于预防慢性疾病，远程监测，临床研究等方面的护理团队。健康解决方案使医疗保健专业人员有信心做出更好的健康决策。它通过远程患者监控解决方案以及设计精美且易于使用的设备（包括血压监视器，连接尺度，高级睡眠系统，智能的时间温度计和混合智能手表）的投资组合提供了连续访问更一致的患者数据。我们帮助护理团队和患者获得更高质量的护理。有关更多信息，请访问：www.withingshealthsolutions.com [link]
JRDB-Social：一个多方面的机器人数据集，用于理解社会群体内人类互动的上下文和动态
了解人类的社会行为对于综合愿景和机器人技术至关重要。微观的观察（例如，分裂行动）不足，需要采取一种全面的方法来考虑个人行为，组内动态和社会群体层次，以彻底理解。要解决数据集限制，本文引入了JRDB-Social，JRDB的扩展[2]。旨在填补跨室内和室外社会环境的人类理解的空白，JRDB-Social提供了三个层次的注释：个体属性，组内侵入和社会群体环境。该数据集旨在增强我们对机器人应用的人类社会动态的理解。利用最近的尖端多模式大型语言模型，我们评估了我们的基准，以表达其破译社会人类行为的能力。
基于T细胞的免疫疗法中的IOVANCE IP领导
iovance拥有至少80种与TIL治疗有关的美国专利，包括针对各种癌症的组成和治疗方法的专利，例如美国专利编号10,130,659; 10,166,257; 10,272,113; 10,363,273; 10,398,734; 10,420,799; 10,463,697; 10,517,894; 10,537,595; 10,639,330; 10,646,517; 10,653,723; 10,695,372; 10,894,063; 10,905,718; 10,918,666; 10,925,900; 10,933,094; 10,946,044; 10,946,045; 10,953,046; 10,953,047; 11,007,225; 11,007,226; 11,013,770; 11,026,974; 11,040,070; 11,052,115; 11,052,116; 11,058,728; 11,083,752; 11,123,371; 11,141,438; 11,168,303; 11,168,304; 11,179,419; 11,202,803; 11,202,804; 11,220,670; 11,241,456; 11,254,913; 11,266,694; 11,273,180; 11,273,181; 11,291,687; 11,304,979; 11,304,980; 11,311,578; 11,337,998; 11,344,579; 11,344,580; 11,344,581; 11,351,197; 11,351,198; 11,351,199; 11,364,266; 11,369,637; 11,384,337; 11,433,097; 11,517,592; 11,529,372; 11,541,077; 11,713,446; 11,819,517; 11,857,573; 11,865,140; 11,866,688; 11,939,596; 11,969,444; 11,975,028; 11,981,921; 12,023,355; 12,024,718; 12,031,157; 12,104,172; 12,121,541; 12,159,700; 12,170,134; 12,188,048;和12,194,061。
Genfi队列中遗传额颞痴呆的纵向认知变化
Jackie M. Poos，MSC，Amy MacDougall博士，Esther van den Berg博士，Lize C. Jiskoot，PhD，Janne M. Papma，Phd，Emma L. van der Ende，MD，MD，PhD，Harro Seelaar，Harro Seelaar，Harro Seelaar，M. Rhian Convery，MSC，Yolande A.L. Pijnenburg，医学博士，博士，医学博士Ferin Moreno，PhD，Raquel Sanchez-Valle，PhD，Barbara Borroni，MD，Robert Laforce，Jr. Jr.卡罗琳·格拉夫（Caroline Graff），卡罗琳·格拉夫（Caroline Graff）。医学博士，博士，Daniela Galimberti，PhD，James B. Rowe，FCRCP，PhD，Elizabeth Finger，MD，Matthis Synofzik，MD，Rik Vandenberghe，MD，MD，PhD，PhD，AlexandreMendonça，MD，MD，MD，PhD，Pietro Tirro Tiraboschi博士学位。 Ducharme, MD, Christopher Butler, FCCP, PhD, Alexander Gerhard, Mrcp, MD, Johannes Levin, MD, Adrian Danek, MD, Markus Otto, MD, Isabelle Le Ber, MD, PhD, Florence Pasquier, MD, PhD, John Van Swieten, MD, PhD, and and Jonathan D. Rohrer, FRCP博士，代表遗传FTD倡议（Genfi）Jackie M. Poos，MSC，Amy MacDougall博士，Esther van den Berg博士，Lize C. Jiskoot，PhD，Janne M. Papma，Phd，Emma L. van der Ende，MD，MD，PhD，Harro Seelaar，Harro Seelaar，Harro Seelaar，M. Rhian Convery，MSC，Yolande A.L.Pijnenburg，医学博士，博士，医学博士Ferin Moreno，PhD，Raquel Sanchez-Valle，PhD，Barbara Borroni，MD，Robert Laforce，Jr. Jr.卡罗琳·格拉夫（Caroline Graff），卡罗琳·格拉夫（Caroline Graff）。医学博士，博士，Daniela Galimberti，PhD，James B. Rowe，FCRCP，PhD，Elizabeth Finger，MD，Matthis Synofzik，MD，Rik Vandenberghe，MD，MD，PhD，PhD，AlexandreMendonça，MD，MD，MD，PhD，Pietro Tirro Tiraboschi博士学位。 Ducharme, MD, Christopher Butler, FCCP, PhD, Alexander Gerhard, Mrcp, MD, Johannes Levin, MD, Adrian Danek, MD, Markus Otto, MD, Isabelle Le Ber, MD, PhD, Florence Pasquier, MD, PhD, John Van Swieten, MD, PhD, and and Jonathan D. Rohrer, FRCP博士，代表遗传FTD倡议（Genfi）
微生物群落中细菌的靶向基因组编辑
。CC-BY-NC 4.0 国际许可，根据 未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者（此版本于 2020 年 7 月 17 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.07.17.209189 doi：bioRxiv preprint
多体素神经强化改变威胁调节网络内的静息状态功能连接
图 1. 神经强化干预总结（有关更多详细信息，请参阅 Taschereau-Dumouchel、Cortese 等人，2018 年）。A）一次多体素神经强化试验中的事件序列。在诱导期间，大脑活动在线处理并使用目标动物的多体素表示进行解码。此过程为我们提供了以视觉方式显示给参与者的激活可能性。B）目标动物的代表性多体素解码器（体素权重已标准化并略微平滑（FWHM = 1 毫米）以方便解释）。这些体素被用作种子区域（我们称之为腹侧颞叶皮层），以确定干预后它们的连接性变化（大脑图像是使用 pySurfer [ https://pysurfer.github.io/ ] 生成的）C）自述对我们数据库中至少 2 只动物感到恐惧的参与者参加了神经强化实验。我们使用了机器学习和一种称为超对齐的方法（Haxby 等人，2011）来确定恐惧动物（即解码器）的多体素表示。然后将恐惧动物类别随机分配为干预的目标或控制条件。参与者完成了在不同日子进行的五次神经强化课程。在干预之前和之后，参与者完成了静息状态课程，并向他们展示了他们害怕的两种动物的图像（即恐惧测试）。在这些课程中，参与者被要求报告他们对所呈现动物的主观恐惧（大脑图像是使用 Pycortex [Gao 等人，2015] 生成的）。
作为案例插图，Withings工具包健康传感工具
illustration, the Withings toolkit health sensing tools Bernard Canaud1,2*, Jeroen Kooman3, Andrew Davenport4, David Campo5, Eric Carreel5, Marion Morena-Carrere6 and Jean-Paul Cristol6,7 1 Montpellier University, School of Medicine, Montpellier, France, 2 Global Medical Office, Fresenius Medical Care (FMC), Fresnes, France, 3荷兰马斯特里奇特马斯特里奇特大学医学中心肾脏病科学系，荷兰，荷兰4号，UCL肾脏医学系4，皇家自由医院，伦敦大学，英国皇家自由医院，英国5 Withings，Issy Les Molineaux，法国法国，6 PhymedEvp，6 PhymedEvp法国蒙彼利埃（Montpellier）
内部和渗透性碳酸盐中的不同微生物群落支持甲烷和新型PMMO多样性的长期厌氧氧化
图1来自DEL MAR和SMM800的甲烷渗氧化甲烷的厌氧甲烷氧化活性。原位AOM指标和CH 3 D速率测量值表征低到高AOM活性碳酸盐。a）渗透碳酸盐收集站点Del Mar（浅绿色标记）和圣莫尼卡Mound 800（SMM800，深绿色标记）位于相距129公里。从Google Maps获得的地图。b）生物地球化学渗透碳酸盐设置。c）c）del mar露头，R1和R2的原位图像起源于顶部，R3和R4，从较近的沉积物。d）R9，来自附近的Del Mar区域，硫化垫有氧化垫。e）烟囱和f）原塑料是两个类似化学的结构，是从圣莫尼卡丘800的不同侧收集的。烟囱恢复后用甲烷积极冒泡。对于比例尺，图像中的红色激光点相距29厘米。g）基于：CH 3 D + SO 4 2-HCO 3- + HS- + HDO，在与单氧化甲烷的缺氧孵育中测量的厌氧甲烷激活率（NMOL D CM -3 D -1）。我们在五个时间点上测量了水的ΔD，除非另有说明，否则从线性增加的速率计算了速率。错误条显示了从线性回归计算出的K的标准误差。分别将带有不同颜色的R9，R9.1和R9.2的两个子样本孵育为AOM速率。无法重建用于费率的R9件的方向。在最后一个时间点（T4）硫化物进行测量，并在R9.1，Chimlet顶部，中间，底部和原子质表面中检测到。在检测下，冲浪。*在T4上仅检测到背景高于背景的氘，表明R2和R3。，B.D。的非线性增加。表面，int。内部，BTM。底部