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建议引用：Trunk, Anna；Birkel, Hendrik；Hartmann, Evi (2020)：关于将人类和人工智能相结合进行战略组织决策的现状，《商业研究》，ISSN 2198-2627，Springer，海德堡，第 13 卷，Iss。3，第 875-919 页，https://doi.org/10.1007/s40685-020-00133-x
摘要 当今复杂世界中的战略组织决策是一个具有不确定性的动态过程。因此，不同的负责任的员工群体要处理大量和各种各样的信息，必须正确获取和解释这些信息才能推断出适当的替代方案。人工智能 (AI) 的技术潜力有望提供进一步的支持，尽管这方面的研究仍在发展中。然而，由于该技术旨在具有超越传统机器的能力，因此人们越来越关注它对当前人机关系中建立的任务分工和角色定义的影响。本文基于系统的文献综述，结合内容分析，概述了当前研究确定的将人工智能融入不确定情况下的组织决策的可能性。研究结果总结在一个概念模型中，该模型首先解释了人类如何在不确定的情况下使用人工智能进行决策，然后确定了必须考虑的挑战、先决条件和后果。虽然对组织结构、人工智能应用的选择以及知识管理的可能性的研究非常广泛，但道德框架的明确建议却缺失，尽管道德框架被定义为关键的基础。此外，与传统机器不同，人工智能可以放大决策过程中固有的问题，而不是帮助减少这些问题。因此，人类的责任感增加了，而所需的能力
BOARD-AI：一种用于系统工程的目标感知建模界面，结合机器学习和计划识别
纸和笔仍然是系统工程师用来捕捉系统模型的最常用工具。它们提高了生产力并促进了协作和创造力，因为用户不需要遵守计算机辅助系统工程 (CASE) 工具中通常用于系统建模的正式符号。然而，将白板上绘制的模型数字化到 CASE 工具中仍然是一项困难且容易出错的活动，需要工具专家的知识。在过去十年中，从符号推理转向机器学习已成为许多领域提高软件应用程序性能的自然选择。自然素描和在线识别领域也不例外，大多数现有的素描识别器都依赖于预先训练的符号集来增加对识别器结果的信心。然而，这种性能的提高是以信任为代价的。缺乏信任直接源于神经网络结果缺乏可解释性，这阻碍了系统工程团队对其的接受。解决方案不仅应兼具性能和稳健性，还应赢得人类用户的毫无保留的支持和信任。虽然文献中的大多数作品都倾向于性能，但需要更好地将人类感知研究纳入方程式以恢复平衡。本研究提出了一种用于自然素描的方法和人机界面，使工程师能够使用交互式白板捕获系统模型。该方法结合了符号人工智能和机器学习的技术，以提高性能，同时不影响可解释性。该方法的关键概念是使用经过训练的神经网络在全局识别过程的上游将手写文本与几何符号分离，并使用合适的技术（OCR 或自动规划）分别识别文本和符号。该方法的主要优点是它不依赖任何其他交互方式（例如虚拟键盘）来注释具有文本属性的模型元素，并且保留了建模助手结果的可解释性。用户实验验证了界面的可用性。
b'对于最多3个HVS系统与一个混合逆变器的并行连接，“ HV Combiner盒”的使用是组合DC字符串的强制性。 Further information you will find here: Datasheet https://www.bydbatterybox.com/uploads/downloads/210423%20Premium%20HVS_HVM%20Com biner%20Box%20V1.3%20EN-6088f0cc8bdf2.pdf & Manual https://www.bydbatterybox.com/uploads/downloads/battery- box％20Premium％20HVS_HVM％20 Combiner％20box％20box％20 installation％20manual％20V1.2-6089298820A21.PDF>
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通过将绿色化学与分析质量设计相结合，开发二甲双胍和恩格列净的环保型 UPLC 方法
开发环境友好型分析方法的需求推动了制药行业寻求更环保的替代方案。超高效液相色谱 (UPLC) 以其效率而闻名，但传统上依赖于有毒溶剂。整合绿色分析化学 (GAC) 原则旨在解决环境问题，同时保持分析性能。这项工作旨在推进和验证一种绿色、高效的 UPLC 方法，用于同时定量片剂制剂中的二甲双胍 (MET) 和恩格列净 (EPI)，遵循绿色化学原则并确保高分析精度。使用带有苯基柱和乙醇和高氯酸流动相的 UPLC-PDA 系统优化该方法。采用分析质量源于设计 (AQbD) 来优化关键方法参数。使用 GAPI、AMGS 和 AGREE 等指标来评估环境影响。进行了各种压力条件下的降解研究以测试方法的稳健性。该方法对 MET 和 EPI 实现了高回收率，且辅料的干扰极小。环境评估显示，分析生态评分 (AES) 高达 97，表明对环境的影响很小。AGREE 评分为 0.89，证明其与绿色化学原理高度一致。降解研究证实了该方法在压力条件下的稳定性和可靠性。开发的 UPLC 方法在分析可持续性方面取得了重大进步，为药物分析提供了一种环保、高效和精确的方法。该方法与绿色化学原理高度一致，并且在量化 MET 和 EPI 方面很有效，凸显了其作为药物分析可持续分析实践模型的潜力。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
将楔形枕头与单剂量结合的功效...
将楔形枕头与单剂量质子泵抑制剂（PPI）的功效相结合的功效。每天两次PPI治疗夜间胃食管反流疾病（GERD）症状：一项随机对照试验。Kanya Hirunrattanaporn，MD 1，Piyapan Prueksapanich，MD 1，Tanisa Patcharatrakul，MD 1,2，Sutep Gonlacharnvit，MD 1,2 1。胃肠病学系，朱拉隆科大学医学系胃肠病学系和泰国泰国红十字会学会的朱拉隆龙纪念医院。2。神经胃肠病学和运动的卓越中心，孟加克邦科克大学医学学院，泰国摘要摘要某些GERD患者继续经历夜间症状，并具有标准的每日剂量PPI。本研究探讨了将楔形枕头与早晨的单剂量PPI相对于每日两次PPI的功效，以治疗夜间反流症状。方法：在这项单盲研究中，我们招募了≥2次夜间胃灼热和/或反流的患者，尽管早晨标准剂量PPI≥4周。排除包括严重的OSA，病态肥胖，食管运动障碍，食管癌，过去的食管手术以及最近使用其他酸抑制剂。参与者被随机分为20 cm头式楔形枕头，带有早晨PPI或每天两次PPI，持续4周。夜间GERD症状通过夜间胃食管反流疾病症状严重程度和影响问卷（NGSSIQ）评分在第0、2、4。还评估了生活质量，白天嗜睡和睡眠质量。在基线和第4周结束时进行了24小时pH阻抗监测。通过电子压力感应计时器评估枕头的合规性。结果：招募了二十四名患者（M：F 7:17，57±13岁）。基线特征和NGSSIQ分数在组之间相似[NGSSIQ：楔形枕头54.5（45.2-61.8）与每日两次Daily PPI 49.0（42.0-57.5），p> 0.05]。在治疗后，与基线相比，在第2周和第4周，NGSSIQ的得分显着降低（所有p <0.05）。尽管组第4周的NGSSIQ分数没有显着差异，但楔形枕头组的基线变为第4周的变化明显高于每日两次PPI组[23.5（16-26）[16.5（16-26）与11.5（9.3-21），P = 0.02，P = 0.02，此外，睡眠质量在枕头组中比Twice Groups Bat Twice Groups高于Twice Daily Daily Daily Daily Daily Daily [PIT] PIT [PIT] PIT [PIT] PIT [PIT] PIT [PITS; 5（5-7）vs. 7（6-8）点，p = 0.01]。晚上仰卧位期间的推注接触时间比每日PPI组的枕头组明显短（4.3（2.9-5.4），而7.4（3.5-15.5）S，p = 0.032）。但是，生活质量，白天嗜睡，回流数和酸性暴露时间相似。带压力传感器的枕头平均每晚睡眠平均为8.7（8.4-9.9）小时。66.6％（8/12）的楔形枕头组参与者报告了颈部和背部疼痛等轻微不良事件。这些参与者都没有停止使用，所有这些参与者都希望继续使用它。两种干预措施有效地缓解了夜间反流症状，其作用可比。结论：楔形枕头和早晨PPI的结合在改善睡眠质量和减少推注接触时间方面具有比每天两次PPI更大的功效。参与者表现出良好的符合楔形枕头，报告了对其使用的偏爱。这种干预可能是夜间反流症状的患者的另一种方法。
混合机器学习模型结合了关联规则挖掘和分类算法，以预测分化的甲状腺癌复发
在各种各样的内分泌恶性肿瘤中，分歧甲状腺癌（DTC）是最普遍的，由于其可变的复发率，在肿瘤学领域内构成了独特的挑战。这些闪烁的复发模式可以深刻影响患者管理策略和长期结局，从而强调了这种疾病的复杂性（1）。甲状腺癌变得越来越普遍，尤其是DTC。甲状腺癌在DTC处的差异程度以及疾病谱的无exented（偏变）末端已被用于对这些肿瘤进行分类。这两个物种的形态和行为有明显的区别。乳头状和卵泡癌是DTC的两种类型。未效力的组包括范围另一端的那种层，岛状和其他形式的癌。在行为方面，变性癌极具侵略性，而乳头状和卵泡癌通常是轻度且可以治疗的（2）。根据SEER（监视，流行病学和最终结果计划）的数据，2024年的估计病例数为44,020。该速率占2024年所有癌症病例的2.2％。2024年的估计死亡人数为2,170。但是，甲状腺癌的总体5年生存率相当不错。虽然局部疾病的5年预期生存率为99％，但远处转移的局面降至51％。它通常在55至64岁之间达到顶峰。我们在仍在局部的情况下检测到绝大多数患者（3）。乳头类型，尤其是在2014 - 2015年增加之后，甲状腺的趋势下降了，而卵泡类型往往保持稳定二十多年。尽管尚不清楚甲状腺癌的病因，但许多因素被指责，尤其是在地方性甲状腺肿区域中发现的DTC和暴露于童年时期辐射的人（4）。尽管与DTC相关的普遍预后，该疾病在大约20％的患者中表现出显着复发的倾向，这突出了对出色预测方法发展的迫切需求。这种方法将使高危个人识别并促进治疗方案的剪裁，最终优化患者的结果（5）。近年来，在数据挖掘和机器学习领域取得了显着的进步，迎来了新的途径，以增强各个医学领域的复发预测的准确性。在这些创新的方法中，关联分类已成为一种特别有希望的技术，证明了其在各种医疗应用中的潜力（6）。这种方法协同合并了与
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
