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威斯康星州劳动力趋势
2023年最常见的答案是提供更高工资和福利的资金更多，这是2021年的显着增加，这是最低的回应。对DCW的标准化培训的需求跌落，这可能是由于新的，标准化的课程的工作，免费提供了通过Wiscareiver职业提供的。确定的另一个上升需求是为了支持DCW劳动力，例如运输和托儿服务，而招聘和保留工具的需求却降低了。
Telefónica，劳动力披露计划的主要电信公司2024 Awards
马德里，2025年2月13日。- Telefónica是2024年《劳动力披露计划》（WDI）奖中最杰出的电信公司，该奖项旨在改善公司在其劳动力和供应链方面的透明度和责任，以提高全球优质的就业机会。telefónica的总体得分为94％，比该行业平均水平和所有参与公司的分数超过32点，因此重申了其对劳动力的承诺，连续第四年。电信公司在“劳动力行动”和“价值链数据”类别中获得了两个特殊提及。WDI强调了Telefónica的实施，以改善工作环境的行动和计划。它还重视有关价值链关键方面的所有信息的提供。
MicroAnnot：用于精确注释微孢子虫基因组的专用工作流程
摘要：微孢子虫有近 1700 个种，是一类专性胞内真核生物，对兽医、经济和医学有影响。为了帮助了解这些微生物的生物学功能，通常使用全基因组测序。然而，由于它们具有特定于分类单元的进化特征，因此很难正确预测它们的基因目录。由于需要创新的基因组注释策略来获得这些寄生虫整体生活方式的代表性快照，因此开发了 MicroAnnot 工具，这是一种专用的工作流程，使用来自精确注释的微孢子虫基因的精选数据库的数据进行微孢子虫序列注释。此外，还实施了特定模块来执行小基因（<300 bp）和转座因子识别。最后，使用基于签名的 InterProScan 软件进行功能注释。MicroAnnot 的准确性已通过对四个微孢子虫基因组的重新注释得到验证，这些基因组的结构注释之前已经得到验证。 MicroAnnot 通过比较方法和转录信号识别方法，可以准确预测翻译起始位点，有效识别转座因子，并对包括 300 bp 以下的微孢子虫基因具有高特异性和灵敏度。
2024 年通信趋势雷达。信息膨胀、人工智能素养、劳动力转移、内容完整性和人类解码
除了熟悉人工智能之外，传播领导者还必须积极参与内部和外部利益相关者对人工智能驱动的传播实践的问题、需求和担忧。他们需要评估代表组织的人员（例如专业传播者、高层管理人员、员工大使）及其潜在受众的当前和不断发展的人工智能素养。传播部门可以通过培训计划提高组织领导者和员工的人工智能素养。同样，他们可以通过提高认识、促进透明度和提供示例来减轻压力和抵制感，从而支持外部利益相关者采用人工智能支持的沟通实践。通过这些努力，专业人士可以有效地提高内部和外部的人工智能素养。
在EOSC-LIFE工作流程中实现公平的数字对象
工作流语言（CWL）[15]，更具体地说是抽象的CWL [20]（不可执行）描述变体，伴随本机工作流定义。这以跨工作流语言的互操作方式呈现结构，组成的工具和外部接口。wfms可以生成抽象的CWL，已经为银河系演示，旁边是“本机” Galaxy Workflow描述。此语言二元性是可重复性的重要保留方面，因为可以独立于其本机格式作为CWL访问工作流的结构和元数据，即使可能不再可执行，也可以以公平的格式捕获规范的工作流。本机格式的共同存在可以从特定的WFM中直接重复使用，从而受益于其所有功能。●使用最小信息模型的有关工作流及其工具的元数据：我们使用BioSchemas [16]配置文件
在计算连续体中，负责任，值得信赖和能源效率的AI
摘要 - 作为人工智能（AI）在我们的社会中变得更具影响力，开发，部署和评估负责任和值得信赖的AI（RTAI）模型至关重要，即，那些不仅考虑精度，而且考虑其他方面的人，例如解释性，公平性和能源效率。工作流来源数据历史上可以实现对RTAI的关键功能。出处数据推导路径通过跟踪工件和资源消耗的透明度有助于负责任的工作流程。出处数据以其可信赖性，有助于解释性，可重复性和问责制而闻名。但是，要实现RTAI面临复杂的挑战，这些挑战因用于开发和部署模型的计算连续体（Edge-Cloud-HPC）中的异质性基础而更加复杂。因此，工作流出处数据管理和RTAI之间仍然存在重大的研发差距。在本文中，我们提出了工作流源在支持RTAI并讨论相关挑战的关键作用的愿景。我们提出了RTAI和出处之间的示意图，并突出了开放研究方向。
baargin：用于自动分析细菌基因组数据的NextFlow工作流程，重点是抗菌抗性
抗菌耐药性（AMR）的出现和发展是一个全球健康问题，到2050年每年可能造成约1000万人死亡（汤普森，2022年）。对这些（多）抗性细菌菌株的基因组的研究对于理解抗性的出现和循环至关重要。在过去的几十年中，高通量测序技术已得到了认真的改进，并且一次对数百种细菌菌株的完整基因组进行测序变得更加负担得起。作为对应物，这些实验会产生大量数据，需要通过各种生物信息学方法和工具来分析重建基因组的工具，因此可以确定其特定特征以及AMR的遗传决定因素。为了自动化多种菌株的生物信息学分析，我们开发了一种名为Baargin的NextFlow（Di Tommaso等，2017）的工作流，称为Baargin（Nextflow中的细菌组装和抗菌抗性基因检测）https://github.com/ jhayer/baargin。它可以进行测序读取质量控制，基因组组装和注释，多层次序列键入和质粒鉴定以及抗菌耐药性决定因素检测以及pangenome分析。使用工作流管理系统NextFlow的使用使我们的工作流便携式，灵活并能够进行可再现的分析。
