Abstract In the year 1971, the world's biggest structural biology collaboration name — The Research Collaboratory for Structural Bioinformatics (RCSB), was formed to gather all the structural biologists at a single platform and then extended out to be the world's most extensive structural data repository named RCSB-Protein Data Bank (PDB) (https://www.rcsb.org/) that has provided the服务已有50多年的历史,并继续为结构数据的发现和存储库提供遗产。RCSB已从合作网络发展为一个成熟的数据库和工具,其中包括大量蛋白质结构,含核酸酸的结构,模型结构和AlphaFold结构,最好的是,它每天都在随着工具和视觉体验的计算进步而扩展。在这篇评论文章中,我们讨论了RCSB如何成为一个成功的协作网络,其在每十年的扩展以及它如何帮助开创性的研究。还讨论了正在帮助研究人员,每年的数据沉积,验证,处理和建议的PDB工具,这些工具还可以帮助开发人员在未来几年的改善。本评论将帮助未来的研究人员了解RCSB及其在每十年的完整历史,以及如何在各个科学领域开发各种未来的协作网络,并通过将RCSB作为案例研究来成功。
1。人类表现的变化是正常的,不是因果关系。人类绩效的变化是正常的,并且鉴于人类带来的优势和约束是可以预期的。 人类绩效不应能够自行引发重大事件或事件。 2。 指责人类绩效什么都没有解决。 将重大事件的原因归因于人类绩效过于简单。 通常,表现是更广泛的系统性问题的症状,即使是最好的,最有经验,大多数有能力的人都会犯错误。 3。 学习至关重要。 由领导承诺和持续改进或学习文化驱动的组织学习对于防止重新出现至关重要。 应从各种事件中寻求学习的机会:实际损失或伤害事件,近乎错过和信号较弱(即 较小的指示,并迹象表明某物不正确或应该是应该的)。 4。 上下文驱动行为。 上下文是分配给情况的含义。 上下文涉及人们的信念,看法,动机和价值观,这些信念,动机和价值观塑造了人类行为。 人们以对他们有意义的方式表现,他们适应了情况的需求,评估风险并以良好的意图进行权衡。 了解驱动行为的上下文因素有助于识别系统中的潜在弱点和改善系统的机会。 5。 领导能力如何重要。人类绩效的变化是正常的,并且鉴于人类带来的优势和约束是可以预期的。人类绩效不应能够自行引发重大事件或事件。2。指责人类绩效什么都没有解决。将重大事件的原因归因于人类绩效过于简单。通常,表现是更广泛的系统性问题的症状,即使是最好的,最有经验,大多数有能力的人都会犯错误。3。学习至关重要。由领导承诺和持续改进或学习文化驱动的组织学习对于防止重新出现至关重要。应从各种事件中寻求学习的机会:实际损失或伤害事件,近乎错过和信号较弱(即较小的指示,并迹象表明某物不正确或应该是应该的)。4。上下文驱动行为。上下文是分配给情况的含义。上下文涉及人们的信念,看法,动机和价值观,这些信念,动机和价值观塑造了人类行为。人们以对他们有意义的方式表现,他们适应了情况的需求,评估风险并以良好的意图进行权衡。了解驱动行为的上下文因素有助于识别系统中的潜在弱点和改善系统的机会。5。领导能力如何重要。明显的领导承诺和建模所需的行为和态度至关重要,因为工人从管理和直接的工作环境中汲取了线索。一种“公正”,无名的文化鼓励报告和改进。
当机器人无法回答时,它应该能够以适当的方式退后一步,将对话交给人类。当顾客开始变得愤怒和不耐烦时,情况尤其如此。人工智能聊天机器人可以检测到挫折感并顺利地将对话移交给人类。这意味着当客户说他或她不想与机器人交谈时,机器人可以自动将对话转交给人类。
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一般而言,如果参与方相互合作并在合同基础上授予必要的许可,效率会高得多。与此同时,一些以此为基础的委托生产已为人所知。当然,这个工业领域并不以透明度而闻名。但我不会从一开始就指责疫苗开发商拒绝授予许可。问题是我们还没有足够多合适的制造商。一个典型的例子是 BioNTech/辉瑞与诺华或赛诺菲之间的合作,毕竟它们是全球性企业。它们是少数几家甚至能够填充疫苗瓶的公司之一。顺便说一句,如果没有专利,这种合作几乎不会发生,因为专利正是合作的先决条件。它们创造了法律确定性,确保公司自己的技术按照合同规范使用。即便如此,对于全球南方国家的数百万人来说,接种疫苗仍然过于昂贵。
掩盖口语的语言内容但保留情感基调的想法已有几十年历史(Rogers、Schererf & Rosenthal,1971)。然而,正如史蒂文·斯皮尔伯格 (Steven Spielberg) 最近在 2018 年拍摄的电影《头号玩家》一样,相反的想法也存在:掩盖情感但保留语言内容。在那里,主角在远程呈现对话中被他的邪恶对手抓住了,因为他收到了一个慷慨的报价:“2500 万美元。我看你现在正在使用情绪抑制软件,你为什么不呢?” 但是,如今计算机在分析、合成或转换声音中的情绪方面做得怎么样了?分析声音中的情绪在工业领域已经得到了广泛的应用——呼叫中心分析、面试情绪分析以招聘和评估合适的职位候选人,或者跟踪一个人在一天中的情绪,这些只是已经普遍使用的几个例子。因此,通过声学和语言分析来识别口语中传达的情感。机器合成情感语音具有巨大的