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可以在没有小胶质细胞的情况下进行突触和神经元特性的典型发展
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2024年9月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.09.09.06.611614 doi：Biorxiv Preprint
推荐引用 推荐引用 Ambati, Loknath Sai；Narukonda, Kanthi；Bojja, Giridhar Reddy；以及 Bishop, David，“影响组织采用人工智能的因素——从员工的角度来看”（2020 年）。MWAIS 2020 会议论文集。20. https://aisel.aisnet.org/mwais2020/20
人工智能 (AI) 将在未来十年统治世界。我们当前的创新和发明正在为实现这一目标铺平道路。虽然人们对这种转变感到兴奋和好奇，但组织及其员工对此有何感受仍不清楚。本研究的目标是从员工的角度了解影响组织采用 AI 技术和技术的因素。为了实现这一目标，作者使用了扎根理论和半结构化访谈。发现影响组织采用 AI 的积极或消极新兴因素可以帮助组织的高管制定针对其实施的设计特定政策。从员工的角度进行这项研究至关重要，因为员工是使用 AI 技术和技术来履行其工作职责的人。
第 29 届国际液晶会议论文集...
液晶 (LC) 分子的超分子自组装引起了广泛关注，因为这些动态和自组织结构可以诱导各种高级功能，如传输、信息、传感、驱动、光功能和生物功能。分子结构的设计和分子相互作用的控制是获得高功能液晶纳米组装的关键。1-7 本文从 1D、2D 和 3D 纳米结构的设计和自组织的角度介绍了纳米结构功能液晶材料。还描述了材料设计与分子动力学 (MD) 3,8,9 模拟和高级测量 10,11 的协同作用。例如，近晶液晶材料已应用于 2D 纳米结构电解质 7,12 和水处理膜 3,13。在 2D 液晶电解质中观察到与锂离子电池一样的稳定行为。 7,12纳米结构聚合物保留了由相分离产生的二维近晶结构，从而实现了高病毒去除率。3,13通过MD模拟和X射线光谱研究了1D、2D和3D纳米结构及其高级功能之间的关系。8,9,10,11例如，通过X射线和MD模拟获得的电子密度图结果很好地解释了近晶电解质分子的2D相结构及其转变。9此外，同步加速器软X射线发射研究很好地解释了亚纳米多孔水处理液晶膜的选择性。11基于自组织动态结构的性质，液晶作为高功能软物质在各个领域具有巨大潜力。致谢：非常感谢KAKENHI JP19H05715、JST-CREST JPMJCR1422、JPMJCR20H3 和MEXT 材料研发项目JPMXP1122714694 的资金支持。
主题：675 签名和计件记录服务 目的：强调《军事货运统一规则出版物-1》（MFTURP-1）中概述的签名和计件记录 (675) 货物运输要求。 请注意：授予 675 货物运输的托运人应提醒运输服务提供商 (TSP) 提供自有或租赁的设备。 根据 MFTURP-1 第 69 (10) 条，“TSP 应提供公司自有资产或长期租赁的车辆，不包括行程租赁和经纪卡车。 为进行验证，托运人应要求 TSP 提供其当前 IRP 分配注册 CAB 卡（CAB 卡）的副本。在 CAB 卡上，托运人将核实 TSP 是否列在“安全责任人”（可能由汽车承运人或承运人处理）或“汽车承运人”下，这可能会根据车辆注册的州而变化。此外，车辆上的牌照必须与该卡上列出的牌照相匹配。”检查 CAB 卡将确定车辆是否合法拥有或租赁。未能提供与 BOL 上的名称相关的设备的 TSP 不应装载。承运人绩效模块 (CPM) 中的文件故障为服务故障代码 F2（设备不当或不足）。对于没有授予 TSP 名称的拒绝设备，无需支付车辆完工未使用 (VFN)。注意：需要 675 服务或任何其他运输保护服务 (TPS) 的货物不能作为经纪人
主题：675 签名和计件记录服务目的：强调《军事货运统一规则出版物-1》（MFTURP-1）中概述的签名和计件记录 (675) 货物运输要求。请注意：授予 675 货物运输的托运人应提醒运输服务提供商 (TSP) 提供自有或租赁的设备。根据 MFTURP-1 第 69 (10) 条，“TSP 应提供公司自有资产或长期租赁的车辆，不包括行程租赁和经纪卡车。为进行验证，托运人应要求 TSP 提供其当前 IRP 分配注册 CAB 卡（CAB 卡）的副本。在 CAB 卡上，托运人将核实 TSP 是否列在“安全责任”（可能由汽车承运人或承运人处理）或“汽车承运人”下，这可能会根据车辆注册的州而变化。此外，车辆上的牌照必须与该卡上列出的牌照相匹配。”检查 CAB 卡将确定车辆是否正确拥有或租赁。未能提供与 BOL 上的名称相关的设备的 TSP 不应装载。承运人绩效模块 (CPM) 中的文件故障为服务故障代码 F2（设备不当或不足）。对于没有授予 TSP 名称的被拒绝设备，无需支付车辆完工未使用 (VFN)。注意：需要 675 服务或任何其他运输保护服务 (TPS) 的货物不能被经纪或张贴到任何装载/经纪人板上，如 MFTURP-1 的承运人绩效和评估计划 (CPEP) 所述。托运人应使用代码“FL—未经授权的装载/经纪人板张贴”在 CPM 中记录任何未经授权的装载/经纪人板张贴事件。TSP 的重复张贴或服务故障模式将导致全国范围内不使用或从 DOD 计划中移除。SDDC POC：有关此咨询的问题可以发送到：usarmy.scott.sddc.mbx.carrier-performance@army.mil。到期：N/A 类别：DTR/MFTURP-1/政策
诉讼书。CDR -ICOB 2024
ICOB24是参与者的平台，讨论诸如AGR Icultural Biotechnology，Healthcare Biotechnology，Environmental Biotechnology，Food and Industrial Biotechnology，Genomic和生物学信息学等广泛主题。通过主题演讲，全体会议和互动讲习班，与会者有机会探索生物技术领域的最新研究结果和技术创新。会议还为参与者提供了一个宝贵的网络机会，以建立合作，建立伙伴关系并与生物技术社区中的同龄人建立合作关系。它提供了无与伦比的网络机会，将志趣相投的人联系在一起，他们分享了共同的热情，以利用生物技术的力量来应对当地挑战以改善生活；以及那些可能处于考虑阶段的人。一起，我们经历了生物技术的复杂复杂性，探索了它曾经只是梦想的革命突破的潜力。此外，该活动还包括海报演示和展览，展示了尖端的生物技术产品和服务。
第五级 - igm- ...
第5届国际集团会议的会议记录会议园艺谷物农业：弹性和可持续性谷物农业的策略是全球粮食安全的基石，为全球数十亿人提供了维持。然而，气候变化的不断升级对谷物作物构成了重大威胁，从而挑战了粮食生产和生计。第5届国际卫生谷物农业会议（IGM）：弹性和可持续性的战略曾于2024年3月27日至29日举行ICAR-Indian Wheat and Barley Research Institute（IIWBR），以应对这些挑战，并解决这些挑战的解决方案。The meeting was conducted under six thematic themes viz., Theme I: Conventional breeding, biotechnology, bio-informatics, genetic engineering, phenomics, genomics and proteomics for cereal improvement, Theme II: Mitigation Strategies for abiotic stress management in cereal crops, Theme III: Biotic Stress dynamics under changing environments, Theme IV: Cereal quality, nutrition, post-harvest processing, value addition和食品安全和全球营养安全的营销，主题V：气候变化缓解策略，资源管理，保护农业，可持续谷物生产系统的综合农业和主题VI：行业联系和农业饮食和营养安全。来自外国和印度机构的演讲者参加了这次会议，并通过在线和离线模式作为主角/主题演讲者进行讲座。总共有179个演讲，其中37个是口头演示，其余的是海报演示。在不同会议的科学审议期间提出了以下建议。
ACICA协议：迈向更可持续的仲裁程序
对实施可持续性协议的承诺不损害程序公平，待遇平等和被听取的权利的压倒性原则。还承认，国际仲裁听证会和会议的旅行对该行业的发展做出了重大贡献，并帮助建立了国际公约，法律，规则，决策和专业关系。要明确，可持续性协议并不试图在仲裁实践中消除旅行。对于许多听证会和一般的职业发展将继续是必要的。相反，可持续性协议旨在提高对参与者在行业中选择的环境成本的认识。
JAMES RYSEFF、BRANDON DE BRUHL、SYDNE J. NEWBERRY 人工智能项目失败的根本原因及其成功方法
AI 已经对各行各业产生了影响。制药公司正在利用它来加快药物开发的速度和成功率。6 沃尔玛等零售商正在部署 AI 进行预测分析，以便他们知道何时补货以及如何优化其端到端供应链。7 最后，在国防领域，AI 正在驾驶战斗机，8 探测敌方潜艇，9 并提高指挥官对战场的意识。10 这些示例证明了 AI 与各种行业和各种用例的组织相关。然而，尽管 AI 前景光明且备受关注，但许多组织仍在努力提供有效的 AI 应用程序。一项调查发现，只有 14% 的组织表示他们已完全准备好采用 AI，尽管 84% 的企业领导者表示他们相信 AI 将对其业务产生重大影响。11 经理和主管面临着巨大的压力，他们要利用 AI 做点什么——任何事情——以向上级证明他们正在跟上技术的快速发展。12 但太多的管理者几乎不了解如何将这种愿望转化为行动。据估计，超过 80% 的 AI 项目失败。13 这是不涉及 AI 的企业信息技术 (IT) 项目失败率的两倍。14
程序-4个健康学术社会-Unisport HR
5。Boussana Alain，NS。弗洛伦特（Florent），埃迪·埃迪·詹维尔（Eddie Eddie Janvier），马布达（Mabunda）库尔加·保罗·罗杰（Counga Paul Roger），简化无辜者，安托万·埃里克（Antoine Eric），《埋葬》，《山谷书籍》，《学生》，《学生》和《湿润的环境》，《大杂物》，内容。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48
推荐引用 推荐引用 Vilone G.、Rizzo L.、Longo L. 基于规则、与模型无关的可解释人工智能方法的比较分析。第 28 届 AIAI 爱尔兰人工智能与认知科学会议论文集，爱尔兰都柏林，2020 年 12 月 7-8 日，V. 2771，第 85-96 页，DOI：10.21427/z4x3-3f86
摘要：可解释人工智能的最终目标是建立既具有高精度又具有可解释性的模型。理解此类模型的推论可以看作是揭示其输入和输出之间关系的过程。这些关系可以表示为一组推理规则，这些规则通常在模型中并不明确。学者们提出了几种从数据驱动的机器学习模型中提取规则的方法。然而，对它们的比较研究有限。本研究提出了一种新颖的比较方法，通过使用六个定量指标来评估和比较四个事后规则提取器生成的规则集。研究结果表明，这些指标实际上可以帮助识别优于其他方法的方法，从而能够成功地对可解释性的独特方面进行建模。