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附件1 |超越研究项目，包括描述，主机组织，主管，持续时间和工作地点。
•描述：该研究项目的目的是通过使用多参数流式细胞仪与人工智能和生物学结合处理，在诊断和不同的治疗后，通过使用多参数流式细胞仪数据来更好地预测最小残留疾病（MRD）（MRD）（MRD）（MRD）的发育和动力学以及急性白血病和髓样白血病（ALL＆AML）的复发。此外，研究人员将建立数学预测模型，鉴定出新型药物的最佳抗白血病功效，并将找到有效的组合策略（用于协同作用）可能会降低MRD以增加疾病特异性生存。为此，研究人员将使用已在ALL和AML进行的药物测试实验的可用数据。此外，还将创建生物信息学和数据科学工具，以整合来自不同临床试验的数据，以及不同的MRD生物标志物，包括将在网络中鉴定出的新型生物标志物（既有白血病特异性和环境（免疫）因素）。此外，将开发新的高级分析数据门户，以整合来自相同材料的不同平台的数据，并从本网络内部和外部产生的不同材料中得出。该项目的最终目标是生产产品，以更好地估计使用更多和更好的数据对治疗结果的更好估计来支持共享的医疗决策，这最终将改善治疗结果和患者。
工作场所的人工智能及其对工作组织、工作条件和道德的影响
数字指南针的目标是提高企业的数字化程度和人工智能 (AI) 的采用率。各个国家和各个行业都在越来越多地使用基于人工智能的技术，例如算法管理、基于人工智能的机器人和使用算法进行数据处理的可穿戴设备。基于文献综述和公司层面探索性案例研究的见解，本文介绍了基于人工智能的技术在工作场所的主要应用及其对工作组织、工作条件和道德的影响。证据表明，人工智能的使用对工作组织和工作条件产生了一系列积极和消极的影响，并引发了一些道德问题。为了解决其中一些问题，近年来，欧盟、国际和国家公共当局及社会伙伴出台了一系列道德准则和建议。本文介绍和比较了不同的举措，强调了当前存在的差距，以确保保护工人和工作条件，同时为实现数字指南针的数字化目标做出贡献。
Fabrice Lollia。数字化转型：人工智能融入公司组织战略的文献综述。国际研讨会。数字化转型的国际和跨学科视角：以发展中国家和新兴经济体为例。，2021 年 9 月，法国巴黎。�hal-03708807�
传记 Fabrice LOLLIA 拥有古斯塔夫埃菲尔大学信息与通信科学博士学位和雷恩商学院 EMBA 学位。他是 DICEN idf 实验室的副研究员，他的研究重点是新技术对组织的影响。 可以通过电子邮件联系作者：fabricelollia@gmail.com 摘要 本通讯旨在基于文献综述提出关于人工智能对数字化转型框架中的公司影响的观点。我们提出了公司内部人工智能的定义，以便通过提出一些答案来突出它们的优势和劣势，以确保其实施取得最佳成功。 关键词 人工智能、数字化转型、企业、实施、员工、绩效。
加强克罗地亚目的地管理组织结构的指导
本报告为加强目的地管理组织 (DMO) 结构以支持克罗地亚可持续旅游业发展提供了指导。它旨在加强国家、地区和地方各级旅游局和目的地管理组织之间的合作，并帮助建立实现克罗地亚 2030 年可持续旅游发展战略所需的能力。它考虑到克罗地亚目的地管理不断发展的法律框架、治理和资金，并提出了一系列建议，以框架的形式应对已发现的挑战，以支持以 DMO 为核心的目的地管理。拟议的框架旨在利用公共和私营部门以及非政府组织的经验、知识、技能和资源，并支持 DMO 以高效和有效的方式履行目的地管理职能。
公共部门组织采用人力资源分析的原因：瑞典公共行政部门的证据
摘要目的 - 本研究探讨了公共部门组织中人力资源分析（HR）分析背后的原理。现有的人力资源分析文献表现出有限的经验证据，并且主要集中在私人公司的商业环境上。在解决这一差距时，该研究试图回答以下研究问题：在公共部门组织中可以确定采用人力资源分析的原因是什么？设计/方法论/方法 - 该研究采用了一种定性方法，借鉴了从瑞典的三个公共行政部门收集的经验数据 - 国家，地区和地方。对HR和其他从事人力资源分析实践的组织从业人员进行了51次深入访谈。发现 - 根据制度合法性的观点，本文表明，公共部门组织采用人力资源分析来确保认知，社会政治和技术合法性，这是源于经济理性的解释。这涵盖了由特定个人的个人利益驱动的数据管理和分析实现的组织和与人力资源相关的结果。研究局限性/含义 - 这项研究有助于有关在各种上下文设置中采用人力资源分析的持续辩论。在包括各种国家和国际环境在内的其他组织环境中需要未来的研究。实际意义 - 本研究的结果为寻求采用人力资源分析以增强组织和人力资源合法性的公共部门组织的人力资源从业者提供了实用见解。独创性/价值 - 这项研究通过提供公共部门的经验证据来促进人力资源分析文献。此外，它主张综合经济合法性，并具有合法性的利益和个人利益，以阐明采用人力资源分析的背后理由。关键词人力资源分析，人分析，公共部门组织，经济理性，合法性，公共部门数字化论文类型研究论文
在您的组织中实施 AI？您如何平衡其巨大潜力与灾难性风险？率先获得来自世界领先的 AI 远见者的独家见解，包括 NASA Goddard、Google、Keystone Space Collaborative 和哥伦比亚大学。以下是您将学到的内容：
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人工智能和您的组织
什么是机器学习 AI？ 机器学习 AI 程序从数据中“学习”，以随着时间的推移提高其性能。这些程序可以访问数据，并被指示或编程以识别和提取数据中的模式。机器学习 AI 程序通常用于预测消费者行为，并建议或推荐产品或服务（例如在社交媒体上）。它们通过收集和分析消费者行为（如消费习惯、位置和人口统计信息），然后根据这些数据对客户进行分组来实现这一点。机器学习 AI 的示例包括： • 推荐系统 - 这些系统根据用户过去的行为或偏好向用户推荐产品、服务或内容（例如 Amazon、Netflix 和 Spotify 使用的推荐系统） • 欺诈检测 - 机器学习可用于识别欺诈活动，例如信用卡欺诈或身份盗窃 • 垃圾邮件过滤 - 机器学习算法可用于识别和过滤垃圾邮件 非营利组织可以使用机器学习系统分析捐赠者数据以预测未来的捐赠模式，从而使组织能够更有效地针对性地开展筹款活动。
2024 年学校组织计划
学校组织规划是所有地方政府的一项重要核心职能，旨在确保在地方层面有效履行提供足够学校名额的法定职责，并与教育提供者合作，有效利用有限的资源。所有地方政府都会获得有限的“基本需求”资本资金，用于投资扩建学校和学院，这些学校和学院有证据支持这种需求。这与新住房开发项目的资本投入相结合，以确保家庭能够进入社区学校。地方政府持续监测全县学校名额的压力，以规划将中央政府根据每年提交给教育部的学生预测和容量数据分配的可用资金用于何处。本报告的目的是：