XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcollaborat
2024 年 ESC 与欧洲心胸外科协会 (EACTS) 合作制定的心房颤动管理指南
作者/工作组成员：Isabelle C. Van Gelder * † ，（主席）（荷兰）、Michiel Rienstra ± ，（工作组协调员）（荷兰）、Karina V. Bunting ± ，（工作组协调员）（英国）、Ruben Casado-Arroyo（比利时）、Valeria Caso 1（意大利）、Harry JGM Crijns（荷兰）、Tom JR De Potter（比利时）、Jeremy Dwight（英国）、Luigina Guasti（意大利）、Thorsten Hanke 2（德国）、Tiny Jaarsma（瑞典）、Maddalena Lettino（意大利）、Maja-Lisa Løchen（挪威）、R. Thomas Lumbers（英国）、Bart Maesen 2（荷兰）、Inge Mølgaard（丹麦）、Giuseppe MC Rosano（英国）、Prashanthan Sanders（澳大利亚）、Renate B. Schnabel（德国）、Piotr Suwalski 2（波兰）、Emma Svennberg（瑞典）、Juan Tamargo（西班牙）、Otilia Tica（罗马尼亚）、Vassil Traykov（保加利亚）、Stylianos Tzeis（希腊）、Dipak Kotecha * † ，（主席）（英国）以及欧洲科学委员会科学文献组
实践合作以支持公共部门改革
doi：10.54810/mzJA1458 ANZSOG Research Insights ISSN：2653-7281©ANZSOG，有关ANZSOG Research Insights系列的更多信息以及此报告的调试：research@anzsog.edu.edu.au.au建议引用Honae Cuffe Cuffe，Ariadne vromen和Patrick Brownle。经纪知识，经纪关系：改善研究实践协作以支持公共部门改革：ANZSOG研究洞察编号35。墨尔本：Anzsog，2024年8月。利益冲突声明作者没有冲突要声明。资金声明该项目得到了由Anzsog和澳大利亚国立大学（ANU）共同资助的John Bunting Sir Sir支持和资助。利益冲突没有已知的利益冲突。研究团队与与本次审查主题相关的任何卫生服务提供组织都不隶属或参与。
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
信息技术和人们通过供应链协作参与组织绩效
摘要目的 - 供应链协作（SCC）对组织绩效（OP）有益。尽管它很复杂，但也很难在供应链领域实施和衡量协作计划。本研究旨在通过调解供应链协作的调解来研究信息技术（IT）和人们参与OP的作用。设计/方法论/方法 - 本研究使用了演绎和定量方法来检验研究假设。数据是从在各种制造公司工作的249名供应链专业人士那里收集的。发现 - 这项研究发现IT对供应链协作产生了重大影响。同样，人们参与（PI）也对供应链协作产生了重要影响。对于调解假设，SCC显着介导了两个自变量（IT和PI）和OP之间的关系。此外，发生了SCC的完整调解。独创性/价值 - 这项研究提供了一个强调制造公司实践的框架，SCC和OP。使用基于资源的视图作为支持理论，在经过测试模型中发现了“人参与”。研究发现可以利用从事供应链业务流程以改善OP的专业人员。
远程设计协作的影响必然导致……
摘要：由于 COVID-19 引发的分布式协作的广泛参与，它已成为一种新趋势，并一直延续到后疫情时代。本研究通过使用功能性近红外光谱评估设计合作者之间的脑间同步模式 (IBS)，研究了两种协作环境（共置和远程环境）中的集体表现。初步研究由三对拥有 2-3 年专业产品设计经验的二人组进行。每对二人组在不同的环境中完成两个指定的设计任务。在分布式条件下，参与者通过视频会议进行互动，在视频会议中，他们被允许通过使用共享数字白板进行口头表达和素描进行交流。为了防止不同的素描工具对设计输出的影响，我们在两种环境中都采用了数字素描。合作者之间的互动分为三种行为：仅口头、仅素描和混合交流（口头和素描）。结果显示，在分布式条件下进行混合交流时，IBS 水平高于在共置条件下。相比之下，当参与者在同一地点的环境中仅使用素描作为互动方式时，IBS 的发生率会增加。在物理隔离的情况下，结合言语和素描的混合沟通方式可能会导致更协调的认知过程。设计合作者倾向于调整他们的互动行为，以适应不同的设计环境，加强思想交流，并建立设计共识。总的来说，本文从神经认知的角度讨论了虚拟协作设计的表现，为未来促进有效虚拟团队合作的干预设计提供了宝贵的见解。
PCCW Global 与 GalaxySpace 开展合作
银河航天联合创始人兼副总裁刘晓玲表示：“我们很高兴与电讯盈科全球合作，共同推动低轨与现网融合发展。银河航天已成为国内卫星技术领军企业，率先实现低轨QV频段国际通信，成功发射国内首颗柔性太阳能电池翼平板堆叠卫星，完成国内首颗低轨宽带通信卫星批量生产，建成国内首个低轨宽带通信试验星座‘小蜘蛛’，并在国内率先完成多项低轨宽带卫星互联网应用验证，引领中国卫星互联网企业海外扩张。展望未来，我们正在加速推进低轨宽带卫星互联网业务的海外布局，为中国卫星互联网企业海外布局奠定基础。”
全球遗传学合作推动乳制品行业恢复活力
该计划涉及基因编辑。新西兰政府已承诺进行立法改革，以在 2025 年底前结束对基因编辑的有效禁令，而 LIC 目前正在为此做准备。该计划为 LIC 提供了机会，以加深对基因编辑的了解以及它在未来育种计划中可以发挥的作用。
神经伦理学和人工智能伦理学：合作提案
摘要 神经科学与人工智能之间的科学关系得到普遍承认，两者长期的合作历史在推动这两个领域的发展中所发挥的作用也经常被强调。除了合作发展所提供的重要科学见解之外，神经科学和人工智能都提出了许多伦理问题，这些问题通常由神经伦理学和人工智能伦理学进行探讨。神经伦理学和人工智能伦理学在过去几十年中越来越受到重视，它们通常由不同的研究团体进行。然而，考虑到人工智能辅助神经技术不断发展的格局以及人工智能与神经科学之间的各种概念和实践交叉——例如人工智能在神经科学研究中的日益广泛的应用、神经和精神疾病的医疗保健以及使用神经科学知识作为人工智能的灵感——一些学者现在呼吁这两个领域之间建立合作关系。本文旨在探讨神经伦理学和人工智能伦理学之间的合作关系如何促进理论和理想的治理工作。首先，我们提出了一些理由，呼吁在神经科学创新和人工智能方面进行伦理反思。接下来，我们探讨一些我们认为可以通过这两个伦理子领域的相互影响而得到加强的方面。我们认为，考虑到神经科学和人工智能在创新发展中的速度和日益融合，不考虑不同伦理子领域的见解的广泛和不明确的责任呼吁，在促进研究和应用方面都只能取得部分成功。关键词 神经伦理学、人工智能伦理、文化、负责任的概念化、治理
能源领域的合作研发资助机会
通过创新英国商业连接，我们可以帮助您加速创新。我们通过连接创意、人员和社区来应对挑战并推动积极变革。我们可以为您介绍新的业务合作伙伴和资助者；帮助您找到资助和项目交付的合作者，并为您介绍新的市场机会。
短期旅游住宿租赁领域的合作经济范围
欧盟统计局代表欧洲国家统计局与上述每个在线平台签署了共享通过在线平台预订数量和预订晚数数据的协议。第一批数据是针对 2018 年和 2019 年参考年份共享的。随后，欧盟统计局与欧洲国家统计局共享了所有四个在线平台的汇总数据。斯洛文尼亚共和国统计局 (SURS) 于 2021 年 6 月获得了这些数据。SURS 于 2022 年 6 月获得了 2020 年和 2021 年参考年份的数据。2022 年 9 月，SURS 获得了 2022 年参考年份第一季度和第二季度的数据，随后在 2022 年 12 月获得了第三季度的数据，而 2022 年第四季度的数据则于 2023 年 3 月收到。2023 年参考年份的数据是按季度获得的。