供应商必须有一个内部流程来报告和处理对《供应商准则》的担忧、怀疑或违反行为,并且必须及时将任何担忧或潜在违规行为告知 IG,并且必须全力配合 IG 对此事的调查。供应商不得对提出或帮助解决真正商业诚信问题的任何人采取任何报复行动。
由全球联盟非洲项目提供的这一开放创新挑战正在支持联合利华肯尼亚寻找创新的方法来处理小米(和其他谷物),以生产方便,强化的消费产品。由于这种营养谷物的物理变异性,处理效率低下,并且在产生优选格式方面存在挑战。
BioContection是一种有组织的行为,主要在实验室环境中,在各种运动微生物中,具有共同的向上游泳行为,密度高于水(Ochiai等,2011; Ghorai and Panda,2013; Abe等,2017)。当大量此类微生物积聚在水体的特定区域中时,对流运动会触发。这种积累会与下层水产生流体动力学不稳定性,从而导致较密集的细胞层由于重力而以特征性的“羽流”的形式下沉。生物对照周期是由从下方游泳的其他层所取代的微生物所带来的微生物(Hill and Pedley,2005; Bouffard andWüest,2019; Yanaoka; Yanaoka and Nishimura,2022)。
早期逆境是整个发展中心理病理学出现的主要危险因素。确定支持韧性的机制,或者尽管暴露于逆境,但仍有良好的心理健康成果,对于临床干预和指导政策来促进青年心理健康至关重要。在这里,我们建议护理人员通过对儿童的Corticolimbic电路和情感功能来促进逆境的儿童的韧性发挥着核心作用。我们首先描述了许多护理人员支持青年情绪学习和调节的多种方式,并描述了早期的依恋如何以发展阶段的特定方式为青年情感功能提供最佳的护理人员支持。第二,我们概述了护理人员培养弹性的神经机制 - 即通过调节后代皮质降压电路来支持情绪调节和缓冲应力反应性。接下来,我们强调了发展时间和敏感时期在理解与护理相关的弹性机制方面的重要性。最后,我们讨论了这一研究线的临床意义,以及如何将发现转化为指导促进青年和家庭福祉的政策。
摘要组织越来越多地通过整合人工智能(AI)(例如机器学习(ML)系统)的进步来从其数据中产生价值和见解。但是,与ML操作(MLOPS)相关的几个管理挑战。在本文中,我们概述了三个主要挑战,并讨论了新兴类型的AI平台D无代码AI D可以帮助组织解决并克服它们。我们概述了无代码AI如何通过缩小业务和技术专家之间的差距,实现问题和解决方案之间的更快迭代以及有助于基础管理的速度来利用MLOP。在概述了与无代码AI和MLOP相关的重要剩余挑战之后,我们提出了三个管理建议。通过做,我们提供了对AI软件中重要的新兴现象的见解,并为该地区的进一步研究奠定了基础。ª2023凯利商学院,印第安纳大学。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章(http://creativecommons.org/licenses/by by/4.0/)。
顾名思义,悬臂梁 MEMS 开关是一种由机械位移控制的电开关。它由两个主要部分组成:底座和悬臂梁(图 1)[1]。悬臂梁由导电材料制成(或其一部分,取决于设计),通常是铝。底座上沉积有一层导电材料层。在设备的这两个导电部分之间施加电压后,形成一个有限平行板电容器 [2, 3],由于电容器板之间的静电吸引力 [4, 5],悬臂梁开始向底座弯曲。悬臂梁以弹性反作用力 [6] 作出反应,并在两个力抵消的位置停止。在某个电压(驱动电压)[7–10] 下,力之间的平衡变得不稳定,悬臂梁在底座上坍塌 [11],从而建立电容器板之间的接触并闭合电路。在该模型中,认为下电极上没有沉积介电层(因此极化电荷可以忽略不计 [12])。新的理论模型考虑了有限平行板电容器中的边缘效应。将理论上获得的驱动电压与计算机模拟的 MEMS 设备驱动电压进行了比较。
Faced with new and rapidly approaching compliance obligations, companies often settle for a short-term firefighting approach, which at first glance implies a low-cost solution. However, this course of action - dealing with new requirements as they arise - has a major drawback. It lacks an overarching vision, neglecting the opportunities for value creation from adopting a more holistic and long-term view. By limiting themselves to the task of meeting immediate compliance obligations, companies will find themselves constantly trying to keep up with fast-moving, ever-changing sustainability regulations. Rather than planning efficiently and strategically, they will be burdened with an increasing reliance on short-term, costly reporting solutions.
在这项前瞻性观察研究中,我们调查了人机交互记忆和畅所欲言在模拟临床环境中由 180 名重症监护 (ICU) 医生和护士组成的人机交互团队中的作用,这些团队与 AI 一起工作。我们的研究结果表明,与 AI 代理的互动与人类互动有很大不同,因为从 AI 代理获取信息与团队产生新假设和展示畅所欲言行为的能力呈正相关,但仅限于表现更好的团队。相反,无论团队表现如何,从人类团队成员那里获取信息与这些方面呈负相关。这项研究对不断扩大的人机交互团队和团队科学研究领域做出了宝贵贡献,因为它强调了将 AI 代理作为知识来源纳入团队交互记忆系统的必要性,并强调了它们作为畅所欲言的催化剂的作用。实际意义包括对未来 AI 系统的设计以及医疗保健及其他领域的人机交互团队培训的建议。