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评估知识和
结果：超过四分之三的参与者，479个人（80％）已婚，243（40.1％）具有文凭或高等教育水平。456（75.12）的参与者报告了他们有关宫颈癌的信息。 对于449（73.9％）的参与者来说，电视是主要证据。 352（59.99％）的大多数参与者知道可以将HPV疫苗提供给9-14岁的女儿。 只有215（35.4％）参与者认为HPV疫苗是安全有效的。 具有学位且高于教育水平的女性对HPV疫苗的了解的可能性比未读写和写作的研究参与者高9倍（AOR = 9.21; 95％CI = 2.82-12.16; P = 0.004）。 在这项研究之前没有有关HPV疫苗的信息的女性，对HPV的正面看法的可能性降低了约80％456（75.12）的参与者报告了他们有关宫颈癌的信息。对于449（73.9％）的参与者来说，电视是主要证据。352（59.99％）的大多数参与者知道可以将HPV疫苗提供给9-14岁的女儿。只有215（35.4％）参与者认为HPV疫苗是安全有效的。 具有学位且高于教育水平的女性对HPV疫苗的了解的可能性比未读写和写作的研究参与者高9倍（AOR = 9.21; 95％CI = 2.82-12.16; P = 0.004）。 在这项研究之前没有有关HPV疫苗的信息的女性，对HPV的正面看法的可能性降低了约80％只有215（35.4％）参与者认为HPV疫苗是安全有效的。具有学位且高于教育水平的女性对HPV疫苗的了解的可能性比未读写和写作的研究参与者高9倍（AOR = 9.21; 95％CI = 2.82-12.16; P = 0.004）。在这项研究之前没有有关HPV疫苗的信息的女性，对HPV的正面看法的可能性降低了约80％
人工智能和知识密集型劳动力
摘要 本论文研究了人工智能 (AI) 对瑞典劳动力市场的影响。人工智能对知识密集型劳动力的影响尤其令人感兴趣，因为这是一个受人工智能影响更大的群体。理论预测人工智能将使工作任务自动化，同时导致经济中引入新任务。利用职位空缺数据，该论文通过研究机构接触人工智能的两种不同影响阐明了这一主题。首先，研究对劳动力雇用的影响，将劳动力分为工作任务与人工智能相关的劳动力组和工作任务与人工智能无关的劳动力组。其次，测试对机构对非人工智能劳动力所需技能变化的影响。这两个问题都旨在确定劳动任务是否确实被人工智能自动化，以及是否引入了新的工作任务。结果表明，接触人工智能的企业增加了非人工智能劳动力的雇用。此外，研究发现，接触人工智能与所需技能数量的减少有关。知识密集型企业和职业与接触人工智能的关系似乎略弱。结果的解释是，一些人工智能自动化正在发生，尽管不足以引起劳动力市场的重大变化。
第四次工业革命中的知识管理
摘要 —由于竞争压力的增加，现代组织倾向于依靠知识及其利用来维持长期优势。这就要求准确理解知识管理 (KM) 流程，特别是整个组织系统中知识的创建、共享/传输、获取、存储/检索和应用方式。然而，自新千年开始以来，第四次工业革命（也称为工业 4.0）的到来深深影响和塑造了此类知识管理流程，这涉及机器的互联互通及其自主学习和共享数据的能力。因此，本文研究了工业 4.0 中知识管理的知识结构和趋势。对总共 90 篇相关文章进行了文献计量分析和系统的文献综述。结果揭示了六个关键词集群，随后通过系统的文献综述进行探索，以确定这一新兴领域的潜在流向和未来的研究途径，这些途径能够在工业 4.0 及其后果的管理知识方面取得有意义的进展。
低地农业景观中流行的日本鼬鼠的营养可塑性
自然生态系统转化为人类修饰的景观（HML）是陆地生态系统中生物多样性丧失的主要驱动力，尤其是大型捕食者的丧失。他们的灭亡会大大改变食物网，有时会释放出较小的食肉动物，例如野马科的成员。尽管如此，即使是小食肉动物也必须适应人类对候对食物的可用性的影响，从而改变其资源使用。在这种情况下，在农业栖息地种植的农作物会深刻影响社区集会。在这里，我们对2017年7月至2018年8月之间收集的75个日本鼬鼠（Mustela Itatsi）Scats进行了饮食分析，以确定其季节性饮食习惯，该景观由日本东部西部帕迪田（Rice Paddy Fields）占据主导地位。从春季到秋天，日本鼬鼠主要消耗（半）水生和限制动物分类群，特别是侵入性小龙虾（Procambarus clarkii），昆虫（例如，鞘翅目和odonata）以及成年的阿努拉（Anurans）以及所有这些都是易于使用的宠物。在冬季，japanese鼬鼠主要消耗了果实（例如，无花果，五库里卡），由于干燥的稻田和灌溉沟渠中动物猎物缺乏动物猎物的稀缺，因此在SCAT的组合含量相对减少。尽管节俭在芥末饮食中是不寻常的，但我们的发现表明，日本的奶奶酪能够自适应营养可塑性，使它们能够在稻田栖息地中生存在非典型的资源条件下。为了加强在日本保护Mustela Itatsi的广泛努力，我们建议稻米单一培养物的多样化，并鼓励冬季洪水增加水生和半养生动物猎物的可用性。
使用深度学习的知识实体感知模型
抽象课程推荐系统可以通过利用用户交互数据来帮助学生识别合适或有吸引力的课程，这显示了用户和课程之间以前的参与。但是，现有课程推荐系统的普遍问题是它们倾向于优先考虑准确性而不是解释性。这些复杂模型的“黑框”性质提出了一个挑战：准确表征和建模用户的偏好，同时还提供明确的，具有预性和可解释的用户配置文件。为了解决这种限制，我们为课程推荐提出了一个新颖的知识实体感知模型，该模型称为KEAM，该模型基于知识图的详细信息支持明确的用户个人资料生成，以增强学生对建议背后的理由的理解。具体来说，我们利用知识图中编码的信息，通过更换隐藏单元来使用神经网络之间建立单位之间的连接。接下来，对模型进行了培训，可以捕获学生的偏好并创建用户配置文件，以提供可解释的建议。在两个现实世界的在线数据集上进行了全面的实验，以评估所提出的模型的有效性和解释。
AI4Science：打击最佳数据知识折衷
●浪费：不使用●代表性数据？●并非总是直接直接（参见，例如，Tayal等人逆问题，深度学习和对称性破坏。https://arxiv.org/abs/2003.09077）
跨物种知识的计算策略...
研究生物提供了对人类生物学和疾病的宝贵见解，是功能实验，疾病建模和药物测试的基本工具。但是，人类和研究生物之间的进化差异阻碍了跨物种的有效知识转移。在这里，我们回顾了用于计算跨物种知识的最新方法，主要关注使用转录组数据和/或分子网络的方法。我们介绍了“ agnology”一词，以描述分子成分的功能等效性，而不论进化起源如何，因为在整合数据驱动的模型中，进化起源的作用可能不清楚。我们的评论介绍了跨物种的信息和知识转移的四个关键领域：（1）转移疾病和基因注释知识，（2）识别
