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犹他州商业杂志 - 企业
位于 Draper 的 Minuteman 办公广场综合大楼。这座新的五层建筑建在三栋目前有人居住的三层甲级办公楼东侧，位于 I-15 以东的 Minuteman Drive。L.D. Bowerman Investments 是综合大楼的所有者，Daw Construction Group 是总承包商。Bowerman 是 Daw 的大股东。据 Daw 总经理 Mike Skalla 介绍，Reynolds Excavating 于去年秋天完成了现场工作和地基工作，现在地基工作即将完成。这座 110,000 平方英尺的建筑计划于 2014 年 3 月竣工并入住。这座新建筑被命名为 Minuteman 办公广场 IV，由 Beecher Walker Architects 设计。盐湖城的 Coldwell Banker Commercial 已签约成为 Minuteman 的租赁代理，而 Daw 将负责物业管理。目前正在与几位潜在租户进行谈判。
库存管理实践对小规模制造企业财务健康的影响
库存管理是一种有条不紊的技术，用于获取，存储和销售原材料和成品。该研究旨在评估库存管理实践对小规模制造业财务健康的影响。该研究采用了基于调查的数据和来自选定的小型公司的次要信息的混合物。该研究的人口包括EPE的农业，教育和商业部门的845家注册小型公司，尼日利亚拉各斯/奥贡州的Ijebu-ode地方政府地区。一份结构良好且封闭式的问卷用于收集主要数据。使用Pearson产品矩相关（PPMC）评估了获得的数据，这是一种推论统计方法。研究结果表明，库存管理实践对小规模制造业企业的财务状况以及小规模企业的绩效产生重大影响。这表明库存管理策略可能会对组织绩效以及通过竞争优势产生直接，积极的影响，并有益，有益的影响。可以得出结论，库存管理对于小公司的增长，其绩效和盈利能力至关重要。因此，建议鼓励小规模企业在
最薄弱的环节 - 企业 IT 世界
朋友们，大家好。疫情过后的生活很美好，但你们肩上的担子太重了。如今，管理层已经明白了 CIO 需要参与每个项目，没有 IT，任何项目都不可能完成，因为企业内的每个组织都受到 IT 的影响。因此，IT 的老板——CIO 们正在意识到这种情况并做出贡献。从 CIO 的角度来看，这是件好事，因为他们可以访问所有功能，并尝试做出贡献和创建用例——无论是营销、财务、法律、人力资源等。AI 和 RPA 是两项新技术，它们正在影响所有部门所有努力的结果。如果看一下企业，伞状组织内大致有 4-5 个部门或组织，包括生产、财务、人力资源、营销、法律等。今天，AI 和 RPA 是这些组织创建可预测性、分析行动或反馈并自动提供解决方案的绝佳工具。这不仅提高了员工的工作效率，也增强了员工的粘性和
使用以 Morgan 指纹为特征的深度神经网络模型预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力
ErbB 受体家族（包括 EGFR 和 HER2）在细胞生长和存活中起着至关重要的作用，并与乳腺癌和肺癌等各种癌症的进展有关。在本研究中，我们开发了一个深度学习模型，使用基于 SMILES 表示的分子指纹来预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力。每种 ErbB 抑制剂的 SMILES 表示均来自 ChEMBL 数据库。我们首先从 SMILES 字符串生成 Morgan 指纹，并应用 AutoDock Vina 对接来计算结合亲和力值。根据结合亲和力过滤数据集后，我们训练了一个深度神经网络 (DNN) 模型来根据分子指纹预测结合亲和力值。该模型取得了显著的性能，训练集上的均方误差 (MSE) 为 0.2591，平均绝对误差 (MAE) 为 0.3658，R 平方 (R²) 值为 0.9389。尽管在测试集上性能略有下降（R² = 0.7731），但该模型仍然表现出强大的泛化能力。这些结果表明深度学习方法对于预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力非常有效，为虚拟筛选和药物发现提供了宝贵的工具。
一名医学生寻找抗...的出乎意料的困难
起初，我将自己的失败归咎于毫无创意的搜索词：“疫苗不好”、“新冠疫苗的有害副作用”、“不要接种新冠疫苗”、“他们不会告诉你新冠疫苗”。最后一个搜索词让我兴奋了一会儿，0.73 秒内，最上面的结果出现了一篇文章《政府不会告诉你的有关新冠疫苗接种的令人震惊的真相！》1，但当我发现这是一篇讽刺文章时，我的希望很快就破灭了。第二个结果《我们在公众接种疫苗时没有告诉他们什么》2 最初也有一些希望。遗憾的是，这个结果是一个合理的担忧，但并不能满足我的搜索；这篇文章由一名急诊医生撰写，警告患者在接种疫苗前一周感染 SARS-CoV-2 并生病的可能性，并将他们的疾病归咎于疫苗。其余的结果（包括我跳过多页搜索结果时的结果）包括几篇来自知名来源的文章，这些文章围绕如何说服怀疑论者看到光明的主题。
企业服务管理体系结构
应用程序示例 - 市场应用程序 - 索赔管理 - 欺诈管理 - 编辑服务 - 文档和手册出版物 - 出版工作区 - 破坏分析应用程序 - 定制关税的咨询服务 - 财务流程（consiliation等）- 商店开放和促销管理 - 发票例外/批准 - 退款批准 - 库存和存储库 - 文件和手册出版物 - 出版工作区 - 承包商管理 - 工厂管理（任务，更改等）- 废料，废物，污染管理 - 数据分发服务 - 主数据管理 - 行业应用程序（无用产品可用）- 等等
微生物共生介导的生态进取
摘要 在现代农业系统中，农药使用是农田中最常见的做法，其中 2%–3% 的农药被使用，其余的残留在土壤和水中，造成环境污染并产生毒性 (WHO，1990。饮食、营养和慢性疾病预防，797 页)。农药残留物留在土壤表层，导致土壤-水环境毒性。绝大多数印度人口 (56.7%) 从事农业，因此接触到农业中使用的农药。此外，农药的微生物降解对现代农业及其环境影响至关重要。微生物几乎占据了地球上的每个栖息地，它们的活动在很大程度上决定了当今世界的环境条件。事实上，它们深度参与生物地球化学、金属沉淀、水净化和植物生长的维持，确保碳和氮等元素的循环利用。在土壤中，微生物与植物根部相互作用，根部是微生物活动的“热点”，微生物数量、微生物相互作用和基因交换增加。在植物根部，一个环绕植物根部并受植物根部影响的狭窄土壤区域称为根际，是大量微生物和无脊椎动物的家园，被认为是地球上最具活力的界面之一。根际微生物组取决于植物基因型、根系分泌物和环境。因此，研究受农药污染和未受农药污染的根际微生物群落表达情况，对于探究微生物在各自生态位中发挥的不同作用以及确定微生物遗传潜力在农药生物修复中的生物技术应用至关重要，包括但不限于：制药、诊断、废物处理和可再生能源发电。
I-AI：一种可控制、可解释的人工智能系统，用于解读放射科医生对准确 CXR 诊断的高度关注
摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域，现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点，通常是通过检测、分割或分类等任务。然而，这些方法通常被设计为黑盒模型，缺乏可解释性。在本文中，我们介绍了可解释人工智能 (I-AI)，这是一种新颖的统一可控可解释流程，用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题：放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度，我们提供了一个统一的解决方案，可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同，这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息，而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型，可以精确控制解释过程，同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型，我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验，我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图，它编码了充分和相关的信息，仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介