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已发布版本 (APA) 的引文：Beck, S., Poetz, M., & Sauermann, H. (2022)。人工智能 (AI) 将如何影响开放和协作
作者简介 Susanne Beck 是维也纳 LBG 科学开放创新中心和哥本哈根商学院战略与创新系的高级研究员。她的主要研究兴趣是科学知识生产和基于科学的创新的组织。在她目前的项目中，Susanne 调查了在科学研究过程中应用开放和协作实践的个人和组织层面的前因、后果和偶然性。她的出版物和工作论文获得了管理学院、欧洲管理学院和研发管理会议的多个奖项。她还是工业和创新科学开放创新特刊的首席客座编辑、年度科学研究开放创新会议的联合组织者，以及涉及 35 位作者等的多个合作写作工作的首席协调员。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Wang，H.，Salunkhe，O.，Quadrini，W。等（2023）。计算机视觉技术的概述
线束是现代汽车车辆中电子系统的必不可少的硬件。随着汽车行业向电力和自动驾驶的转变，越来越多的汽车电子设备负责能源传输和关键安全功能，例如操纵，驾驶员援助和安全系统。此范式转移从安全角度来看，对汽车线束的需求更大，并强调了在车辆中高质量的线束组件的更重要性。但是，熟练的工人仍然手动执行电线线束组件的大多数操作，并且某些手动过程在质量控制和人体工程学方面都是有问题的。行业对提高竞争力并获得市场份额的需求也持续存在。因此，需要确保组装质量，同时提高人体工程学并优化人工成本。由机器人或人类机器人协作完成的机器人组装，是实现越来越苛刻的质量和安全性的关键推动力，因为它可以使比完全手动操作更具复制，透明和可理解的过程。然而，由于可变形物体的灵活性，在实际环境中，机器人的汇编组装在实际环境中具有挑战性，尽管在简化的工业结构下提出了许多初步的自动化解决方案。先前的研究E↵Orts提出了使用计算机视觉技术来促进线束组件的机器人自动化，从而使机器人能够更好地感知和操纵灵活的线束。本文介绍了针对机器人线束组件提出的计算机视觉技术的概述，并得出了需要进一步研究的研究差距，以促进更实用的机器人丝带线束。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Lai，H.，Kannas，C.，Hassen，A。等（2025）。 MEA
我们基于蒙特卡洛树搜索形式主义引入了一种多目标搜索算法，以进行反归结计划。多目标搜索允许将各种目标组合起来，而无需考虑其规模或加权因素。为基于这种新型算法进行基准测试，我们在八个反曲面实验中采用了四个目标。目标范围从基于起始材料和步骤计数的简单目标到基于综合复杂性和路线相似性的复杂范围。我们表明，通过仔细的复杂目标，多目标算法可以优于单目标搜索，并提供更多样化的解决方案。但是，对于许多靶标化合物，单目标设置是等效的。尽管如此，我们的算法为合成计划中的特定应用程序纳入了新的目标。
原始发表论文（记录版本）的引用：Sadik, M.、López-Urdaneta, J.、Ulén, J. 等人 (2021)。人工智能可以提醒使用 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤患者局部骨骼/骨髓摄取。科学报告，11(1)。http://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-89656-9
开发一种基于人工智能 (AI) 的方法，用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常，并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组，回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中，大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等，Kappa 值为 0.51（范围为 0.25–0.80）。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。
2）J＆K政府董事信息与公共关系，要求将上述通知发表在至少三个领先的本地新
（）国家和国际重要性的时事（i）世界和印度CII的政治和物理分裂）印度的气候与农作物（IV）运输与传播。人口统计学 - 人口普查，其特征和重要统计数据（VI）（V）印度重要的河流和湖泊。（vii）印度经济。（vii）印度文化和遗产。印度历史特别提及自由运动。cix）印度宪法 - 基本特征 - 序言，基本权利，基本职责，国家政策科学技术的指令原则。（XI）环境，生态和生物多样性。（xii）（ii）印度的税收 - 直接和间接税-CBDT，GST等。
发表论文的引文：Palm, Peter。（2013 年）。房地产管理策略：两种战略途径。《物业管理》，第 31 卷，
Peter Palm 讲师 马尔默大学 城市研究 马尔默大学 205 06 马尔默 瑞典 Peter.palm@mah.se +46(0)40-665 77 11 房地产管理策略：两条战略路径 摘要 目的——本文旨在确定构建房地产管理组织的不同战略路径。研究并概述了商业房地产组织的不同战略路径及其商业模式与环境的一致性。 设计/方法/方法——本研究基于对瑞典商业房地产行业 15 位高层管理人员的访谈分析。 发现——在为公司制定战略计划时，商业房地产行业在房地产管理方面有两条战略路径需要考虑。第一是选择是否拥有自己的一线人员或外包这一职能。第二是决定如何处理租赁任务：应该将其视为房地产经理的任务还是应该作为组织中的一项职能？本研究的结论是，所研究的组织可以使用这两种途径进行构建，而公司仍然可以取得成功。此外，无论组织如何构建，高层管理人员的论点都是相同的。他们都以这样的观点为基础制定战略计划：他们的组织结构是照顾客户的最佳方式。换句话说，他们有相同的论点，但选择了不同的战略途径来实现战略契合。 研究局限性/含义——本文的研究仅限于瑞典商业房地产行业。 原创性/价值——本文从高层管理的角度概述了房地产管理的战略途径。 关键词——战略规划、房地产管理、战略契合、组织结构 论文类型 研究论文 1. 简介 为了在竞争激烈的市场中生存和取得成功，公司需要发展并保持与环境的一致性。战略文献强调旨在使公司与环境契合以获得和留住新客户的战略。在商业房地产（其中物业作为投资资产持有并由其自己的物业管理公司进行管理）的背景下，市场竞争变得更加激烈（Lind 和 Lundström，2011 年）。这种竞争迫使房地产行业发展出一种更加面向服务的方法（Palm，2011 年）。在商业房地产战略领域，该行业必须使其商业模式与环境保持一致，以满足客户的需求并提供必要的服务。
原始发表论文的引用（记录版本）：Yuan, M., Nyborg, L., Oikonomou, C. et al (2022)。时间和温度相关的软化
从经济角度来看，耐久性是热冲压模具的关键因素。通过沉积新材料而不是更换来翻新模具是一种降低成本的有效方法。为此，通过定向能量沉积的方式将一种新开发的马氏体时效钢 (NMS) 熔覆在热作工具钢上。经过优化的回火后，对熔覆的 NMS 进行高温暴露以检查抗软化性能。利用光学显微镜 (OM)、X 射线衍射 (XRD)、扫描电子显微镜 (SEM)、俄歇电子能谱 (AES) 和透射电子显微镜 (TEM) 的组合，系统地表征了材料的微观结构演变。熔覆钢中的沉淀物被鉴定为 Laves 相。该相的粗化被认为是钢在高温下热软化的主要原因。还使用修订的 Langer-Schwartz-Wagner (LSW) 模型模拟了粗化行为，该模型与实验观察结果非常吻合。此外，成功应用了沉淀强化数学模型来评估钢的软化行为。该模型可用于预测所研究的工具钢在高温使用过程中的硬度/强度变化。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
原始发表论文的引文（记录版本）：Willsch, D., Willsch, M., Gonzalez Calaza, C. et al (2022)。Benchmarking Advantage 和
摘要 我们使用飞机调度场景中的尾部分配和精确覆盖问题，对迄今为止最大的量子退火器（5000+ 量子比特量子退火器 Advantage 及其 2000+ 量子比特前身 D-Wave 2000Q）的量子处理单元进行了基准测试。基准测试集包含小型、中型和大型问题，其中既有稀疏连接实例，也有几乎完全连接的实例。我们发现，Advantage 在几乎所有问题上都优于 D-Wave 2000Q，成功率和问题规模都有显著提高。特别是，Advantage 还能够解决 D-Wave 2000Q 无法再解决的具有 120 个逻辑量子比特的最大问题。此外，仍然可以由 D-Wave 2000Q 解决的问题可以通过 Advantage 更快地解决。然而，我们发现，D-Wave 2000Q 可以在不需要 Advantage 上存在的许多新耦合器的情况下解决稀疏连接问题并获得更好的成功率，因此提高量子退火器的连通性本身并不会提高其性能。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Tekden，A.，Erdem，A.，Erdem，E。等（2024）。对象和关系中心代表
推动是一项必不可少的非划算操作技能，用于任务，从预抓操作到场景重新排列，关于场景中的对象关系的推理，因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因，在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是，当前方法受到限制，因为它们要么建模具有固定数量对象的系统，要么使用基于图像的表示，其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中，我们提出了一个基于图神经网络的框架，以根据触点或关节对对象关系进行建模，以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证，这些环境包含不同形状的多部分对象，这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接，并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外，我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Bengtsson，A.，Vikstål，P。，Warren，C。等（2020）。提高了
量子计算承诺在许多范围内的指数计算加速度，例如加密，量子模拟和线性代数[1]。即使一台大型，容忍故障的量子计算机仍然有很多年的距离，但在过去的十年中，使用超导电路[2-4]取得了令人印象深刻的进步，导致嘈杂的中间尺度量子（NISQ）ERA [5]。可以预测，NISQ设备应允许“ Quantum-tumpremacy” [6]，也就是说，解决了在合理时间内在古典计算机上棘手的问题。最近通过对随机电路的输出分布进行采样[7]，这是在53 QUIT的处理器上证明的。最突出的NISQ算法是用于组合优化问题的量子近似优化算法（QAOA）[8-10]和用于计算分子能量的变量量子量化量化算法[11-13]。QAOA是一种启发式算法，可以将多项式速度带到量子中编码的特定问题的解决方案