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数字经济对经济增长的影响
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建议引用：Bauer，Kevin；辛兹，奥利弗；范德阿尔斯特，威尔； Weinhardt, Christof (2021)：Expl(AI)n It to Me – 可解释的人工智能和信息系统研究，商业与信息系统工程，ISSN 1867-0202，Springer Fachmedien Wiesbaden，威斯巴登，第 63 卷，Iss。 2，第 79-82 页，https://doi.org/10.1007/s12599-021-00683-2
使用历史数据训练数学结构，以对世界的不确定状态做出预测。例如，基于大量标记图像，深度卷积神经网络可以学习对疾病的存在做出高度准确的个体层面预测。这包括预测 COVID-19 阳性患者（Shi 等人，2020 年）。虽然高度准确的预测本身对于基于事实的决策至关重要（即使是从字面意义上讲也是关于疾病检测），但最先进的机器学习模型的高预测性能通常是以牺牲其输出的透明度和可解释性为代价的（Voosen，2017 年；Du 等人，2019 年）。换句话说：大多数高性能机器学习模型的特点是无法传达人类可解释的信息，说明它们如何以及为何产生特定预测。因此，此类机器学习应用对于人类用户甚至专业设计师来说通常都是完全的黑匣子，他们往往不了解决策关键输出背后的原因。从方法论的角度来看，无法提供与具体预测相符的解释会导致三类高级问题。首先，被忽视的不透明性会立即导致缺乏问责制，因为它妨碍了对此类系统预测的审计。这一缺陷引发了人们对黑箱社会兴起的担忧，组织和机构中不透明的算法决策过程会带来意想不到的和未预料到的下游后果，从而使情况变得更糟（Pasquale 2015；Angwin 等人 2016；Obermeyer 等人 2019）。其次，利用人工智能提高经济效率和人类福祉的潜力不仅限于通过预测为特定决策提供信息。揭示隐藏在复杂大数据结构中的新领域知识
制药行业面临着智能化的挑战......
统计技术和系统AI基于生成能够处理大量数据并提取相关信息的系统和算法的思想。为此，它使用了各种统计技术和系统，其中最重要的是：•机器学习模型：一般来说，它们允许通过经验来改进某项任务，而不是明确地进行编程。使用算法和统计模型来分析和学习数据，他们可以根据数据中识别出的模式做出预测或决策。这些模型例如用于识别图像或做出个性化推荐，包括回归模型：预测连续值；分类模型：预测某个对象所属的类别或范畴；聚类模型：根据相似的对象的特征对其进行分组；神经网络模型：解决复杂问题；决策树模型：
合并还是抄袭？原创性和衍生作品在人工智能新闻制作中的作用/融合还是抄袭？原创性的重要性以及利用人工智能对信息生产中的作品进行改造的权利 /
人工智能系统在新闻制作中的应用引发了一系列法律问题，我们在本文中对这些问题进行了探讨。我们认为，核心概念是原创性和创造性，法律要求能够归属作者并对作品实施法律保护机制，无论是简单作品、合作作品，甚至是创作作品。最受质疑的作品类型是衍生作品，即通过对已有作品进行改造而获得的作品，其作者权和权利人的经济开发权必须始终受到尊重。人工智能学习系统的实践明确承认它们基于受版权保护的各种作品，这些实践引发了许多问题，不符合合理使用例外的条件，而且该例外只适用于在具有普通法法律传统的司法管辖区内制作的作品，而不适用于其他具有保护知识产权的版权制度的国家。
实用信息、艺术、科学、力学、6 ...
(已出版 1 期，• • )《科学美国人》的建筑版内容丰富，内容丰富！我看得很少。设计精美，配有精美的插图，展示了理想的住宅、公共建筑和建筑作品 III 种类繁多。对于建筑师、建筑商以及所有考虑建造此作品的人来说，这是无价之宝。每人 25 美分。邮寄至美国、加拿大或墨西哥的任何地方。每年 2.50 美元。寄往外国邮政信箱的国家，每年 13.00 美元。 （科学美国人杂志版与《科学美国人》杂志的合并费率为每年 9.00 美元。邮政联盟国家 10 美元，每年 50 美元。科学美国人杂志版（出版日期 1918 年）与《科学美国人》（“拉丁美洲和加勒比地区”）合并，后者于 1919 年 8 月 8 日出版，当时出版日期为 1919 年 8 月 8 日）。本书包含约 100 部分。插图精美。这是出版的最精美的科学工业论文。它在古巴各地流通。::������:te�i:v�� o i�e en J:�� n h d ra�u::�� mi� r i:'o��:� n ��� sS��;rTr�:� !;�E;!�ti:J ����:�h�i:��i:t ��� ��� fg� �f.)� n ��, ��� I ��18 n t� n a:� 世界的一部分。SingJe 复印件。25 美分。MUNN & CO.，Publl.hers。361 Broadway。纽约。
问题书
了解学术，文学和技术文本需要一种关键方法，该方法不仅仅是肤浅阅读，还需要对其结构和环境的详细解释。此功能对于需要专家知识和对内容的彻底反映的复杂文本进行分析至关重要。检查有关了解学术，文学和技术文本的正确替代方案。（a）理解文学文本主要是基于对作者意图的分析，对作品的历史和社会背景几乎没有重视。（b）在学术文本中，阅读应该是线性的，而不必中断，因为当您可以查看所获取的信息时，对内容的深入分析仅在阅读结束时具有相关性。（c）理解技术文本需要详细的概念和信息分析，至关重要的是，读者必须对该主题具有先验知识，因为这些文本可能包含专业的术语。（d）文学文本可以客观地解释，重点是对单词和短语的解释，而无需考虑作品中存在的主观性和符号结构。（e）在学术文本中，解释必须仅限于明确的想法，因为隐式或理解的要素与理解内容无关。
控制和组织文化
摘要 引言 巴西在反腐败斗争中取得了进展，采用了联合国和经合组织等机构推荐的国际标准。 《反腐败法》及其法令加强了商业道德和透明度，鼓励组织推行诚信计划。 CVM要求上市公司披露有关这些计划的信息，而B3则提倡差异化的公司治理和可持续发展实践。然而，2023 年 Americanas SA 等案例表明，即使是具有公认公司治理标准的组织也可能失败，这凸显了识别诚信计划中弱点的必要性。研究表明，除了正式控制之外，促进组织道德文化也至关重要。本研究提出了一种基于学术研究和机构指导的诚信计划分析模型，旨在帮助客观评估这些计划，并为巴西营造更加道德的商业环境做出贡献。理论基础 诚信计划的有效性取决于正式和非正式控制的结合。因此，有效的计划必须将道德价值观和原则融入日常运营中，超越法律合规，并促进支持道德行为的组织文化。至关重要的是，该计划要适应组织的文化背景，同时考虑正式结构和非正式的文化影响。道德准则、培训、报告渠道和审计等正式要素至关重要，但它们需要伴随着高层管理层的真正承诺。非正式因素（例如组织价值观和共同期望）营造出一种有利于道德行为的环境，从而有利于组织诚信。正式和非正式控制的整合对于诚信计划的有效性至关重要。非正式因素虽然主观且较难突出，但在指导决策和影响行为方面发挥着至关重要的作用。为了加强这些道德背景，建议使用可见的道德符号，并保持规范期望和管理行为之间的一致性。此外，即使没有明确理解规则，内化的社会和文化规范也可以促进一致性。因此，弘扬诚信文化对于积极影响员工行为和组织整体绩效至关重要。方法论 为了开发分析诚信计划的模型，我们采用了 30 多年来专家制定的学术研究建议和机构指南。诚信计划的主要组成部分分为 10 个维度，每个维度确定了组织采用实践的正式和非正式指标。接下来，指标与文件相关
Araldite AV 138 HV 998Araldite AV 138 HV 998
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文件草案：归属芯片的微电子形成策略的提案
执行摘要上下文工作组行业 - 为阐述本报告而创建的微电子和半导体（属于芯片）的培训需求学院是由其伴侣，其公司，一些西班牙大学和一些专业培训中心的专家组成的，该专家与微电子学中有关的专业培训中心和专业培训中心。 div>结果是对这项战略和协调的提议进行了阐述，从培训的角度来确保了芯片目标的满足，并在行业和学院之间建立了稳定的合作框架，以确保训练有素的人员的最高水平。 div>目标需要在文档芯片（第二轴：设计策略）中明确形成人力资源的需求，其性能7作为“建立半导体的教育，培训和培训网络”。 div>目的是构成人力资本，并获得必要的知识，以支持属于遗产的利益以及长期永久的职业，以支持半导体行业的国家需求。 div>工作组知道，培训建议的部署需要时间来设计，批准和执行培训计划，该计划有利于根据培训级别培训的人员生成。 div>业务部门的参与可以采用各种形式： div>该报告的目的是作为对西班牙微电子和半导体培训需求的讨论的基础，以涵盖可以在小组本身之外分配的仪表的目标，以便收集人和机构的意见，从而帮助党的特殊专员制定最适当的微型培训策略和半光电训练策略和半射线。 div>由于有关活动的仍然存在的不确定，最终将在筹码的背景下资助，这些筹码可能会在很大程度上影响公共和私营部门的培训需求，这在很大程度上与“半导体技术”的培训有关，依赖于“半导体技术”的培训，取决于西班牙在西班牙制造工厂的安装决策（基础）和飞行员工厂的安装决策，因此需要更新以下规划。 div>因此，在该提案中以两个区分阶段考虑了临时范围：在执行PERT芯片及其可能的时间扩展期间的第一阶段（2023-2027）和第二阶段（2027-2034）合并。 div>该培训策略是由与临时业务相关的商业部门代表参与的合作制定的，以确保报价适应生态系统的真实需求，并且不受教育系统的愿望，公司的愿望，也不由公司的愿望来限制，而无需考虑教育和人类资源的局势和局限性。 div>