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工作场所中的神经技术：未来派现实
想象一个小工具，允许雇主通过隐藏在键盘或鼠标内的微小电极来监视其工人的脑电波，该电极发送实时显示以评估情绪，警觉性，压力和生产率水平。不久前，您认为这个概念太牵强了，无法认真考虑。但是神经科学和人工智能的进步正在融合 - 有人说，增长是“类固醇” 1-提供了负担得起且可广泛的神经技术设备，这些设备将很快成为普遍存在的工作环境的常规部分。我们研究了当今正在开发的神经技术的开创性工作场所应用，包括有可能帮助发现和帮助早期干预工作，以解决疲劳，倦怠，欺诈，欺诈，商业秘密盗用以及其他可严格的工作场所活动，以及提高生产力和工人的发展。，但也存在明显的固有道德风险，法律问题和忧虑，集中在可能不负责任地使用这种强大的技术。法律风险包括与生物识别数据收集，工作场所隐私以及感知或实际残疾歧视有关的风险，以及其他问题。随着科学和技术进入未知领域，雇主将不得不第一次解决这些法律问题，通常很少有先例或指导。
辅助技术服务提供指南
摘要 目的：尽管对有效 AT 提供的需求很高，不同国家存在多种服务提供模式，并且缺乏受过该领域培训的人员，但目前尚无广泛使用和接受的辅助技术 (AT) 服务提供指南。本综述旨在概述有关 AT 服务提供指南的文献，以指导制定全球可用的 AT 提供指南，与当代改善 AT 访问的全球举措保持一致。材料和方法：快速范围审查方法使用两层方法来识别相关出版物：(1) 系统搜索学术数据库 (Medline、CINAHL、SCOPUS 和 Google Scholar)；(2) 咨询国际 AT 组织和专家。搜索于 2023 年 3 月进行，没有日期限制。分析以 TIDE 资助的 HEART 关于欧洲优质 AT 提供和服务交付流程的研究以及 WHO-GATE 5 P 框架为指导，以加强对 AT 的访问。结果：确定了来自不同国家的 35 份出版物，针对不同的辅助产品、人员和提供环境。目前尚无关于 AT 服务提供的既定指南。然而，尽管环境、辅助产品种类和指南所针对的利益相关者种类繁多，但已确定了几个可能构成此类指南一部分的关键服务交付步骤。结论：本评论为制定满足全球需求的 AT 提供指南提供了一个强有力的起点。建议在系统化全球适用指南时仔细考虑词汇、流程和对各种辅助产品的应用。
一项技术，两条路径？战略利基管理与分歧
由 Elsevier 出版。这是已获作者接受的手稿，其已获得以下许可：知识共享署名非商业性禁止演绎许可 (CC:BY:NC:ND 4.0)。最终出版版本（记录版本）可在线获取，网址为 DOI:10.1016/j.erss.2020.101729。请参阅任何适用的出版商使用条款。
Annamacharya技术与科学学院
（自治）人工智能（AI）年：I学期：I研究分支：AIML课程代码年度和SEM代数和计算L T P C 20ABS9901 I-I 3 0 0 3课程成果：在学习课程后，学生将能够Co1。将矩阵代数技术应用于求解各种线性方程。二氧化碳。分析二次形式和平均值定理的线性变换。二氧化碳。将部分导数的基本概念应用于多变量函数。CO4。 评估笛卡尔，极性，圆柱和球形坐标的多个积分CO4。评估笛卡尔，极性，圆柱和球形坐标的多个积分
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
马拉雷迪工程技术学院
Maisammaguda，Dhulapally，Kompally，塞康德拉巴德 - 500100，特伦甘纳邦，印度。联系电话：7207034237、9133555162，电子邮件 ID：mrcet2004@gmail.com，网站：www.mrcet.ac.in
菲律宾：农业生物技术中的挑战，机遇和约束
菲律宾于1980年在菲律宾菲律宾大学（UPLB）的国家分子生物学和生物技术学院（Biotech）正式创建其生物技术研究。在1995年，菲律宾系统中建立了其他三个生物技术学院。他们位于UP Diliman校园中，专注于工业生物技术，UP Manila专注于人类健康生物技术，以及UP Visayas专注于海洋生物技术。UPLosBaños的生物技术研究所继续在农业，林业，工业和环境生物技术学方面提供领导地位。UPLB的其他研究机构也正在进行生物技术研究。包括植物育种研究所，生物科学研究所，动物科学研究所，食品科学技术知名人士以及林业与自然资源学院。外部UPLB，其他研究机构和中心，例如菲律宾稻米研究所，菲律宾椰子管理局，棉花研发研究所，工厂内工业局，动物行业局和
甘蔗育种：技术和方法驱动的奇妙的过去和有希望的未来
甘蔗是世界上最重要的糖和能源作物。在甘蔗育种期间，技术是需求，方法是手段。我们知道，种子是甘蔗产业发展的基石。Over the past century, with the advancement of technology and the expansion of methods, sugarcane breeding has continued to improve, and sugarcane production has realized a leaping growth, providing a large amount of essential sugar and clean energy for the long-term mankind development, especially in the face of the future threats of world population explosion, reduction of available arable land, and various biotic and abiotic stresses.Moreover, due to narrow genetic foundation, serious varietal degradation, lack of breakthrough varieties, as well as long breeding cycle and low probability of gene polymerization, it is particularly important to realize the leapfrog development of sugarcane breeding by seizing the opportunity for the emerging Breeding 4.0, and making full use of modern biotechnology including but not limited to whole genome selection, transgene, gene editing, and synthetic生物学，结合遥感和深度学习等信息技术。鉴于此，我们从技术和方法的角度专注于甘蔗育种，回顾了主要历史，指出了当前的状态和挑战，并为智能育种前景提供了合理的前景。