在过去的二十年里,商业模式和商业模式创新的概念在学术界和实践导向的文献中都引起了广泛关注(Amit 和 Zott 2021 ;Gassmann 等人 2018 、2020 ;Massa 等人 2017 ;Wirtz 2020 ;Wirtz 等人 2016 ;Zott 等人 2011 )。该文献中的一个关键问题是同一家公司管理同一行业中的多种相互依赖的商业模式(例如 Aversa 等人 2015 、2017;Bosbach 等人 2020;Christensen 和 Raynor 2003;Markides 和 Oyon 2010;Snihur 和 Tarziján 2018;Sohl 和 Vroom 2014、2017;Sohl 等人 2020;Velu 和 Stiles 2013)。一种独立运作时可能表现良好的商业模式,一旦与同一组织中的另一个商业模式放在一起,可能会显示出不同的绩效结果(例如 Casadesus-Masanell 和 Ricart 2011)。20 世纪 90 年代初美国大陆航空的案例就是一个很好的例子。 1993 年,为了模仿西南航空成功的商业模式,大陆航空采用了“大陆精简版”商业模式,作为其原有全方位服务商业模式的补充。这种简洁、低成本的航空商业模式本身被证明是非常成功的,但是当与大陆航空的全方位服务商业模式结合使用时,却变成了一场灾难。大陆航空在运营两年并累计亏损 1.4 亿美元后放弃了大陆精简版(参见 Porter 1996 )。另一方面,至少在新冠危机之前,智利的 LAN 航空(最近与巴西的 TAM 航空合并后更名为 LATAM)和德国的汉莎航空似乎都相当成功地运营着多种商业模式(Snihur 和 Tarziján 2018 )。哪些偶然因素可以解释如此不同的绩效结果?文献中提出的一个可能的答案是商业模式之间相互依赖的性质——它们是否以及在多大程度上是替代(冲突)或互补(协同)。这些相互依赖的性质反过来又将决定在同一组织屋檐下运营多种商业模式是否会引起诸如公司形象和声誉不一致等权衡,或产生协同效应,从而使公司能够创造更多价值(例如 Christensen 和 Raynor 2003 ;Markides 和 Oyon 2010 ;Porter 1980 、1996 )。一旦确定了这些相互依赖性,挑战就是确定一个组织结构来处理由这些相互依赖性引起的复杂性——将冲突保持在最低限度并有助于利用协同效应。根据现存的学术文献(例如,Christensen 和 Raynor 2003;Gilbert 2003;Gulati 和 Garino 2000;Khanagha 等。2013;Markides 和 Charitou 2004)——并且超越了 Snihur 和 Tarziján(2018)使用的经典集中化/分散化区分——我们可以确定企业可以用来管理多个相互依赖的商业模式的四种主要组织方法。它们是:组织整合,即将不同的商业模式保留在同一组织内;组织分离,即将不同的商业模式保留在不同的单位;分阶段整合(先分离,稍后重新整合);分阶段分离(在同一组织中启动它们,稍后分离)。最后两种选择特别有趣,因为它们引入了时间维度,允许学习和稍后调整决策
1 波士顿儿童医院血管生物学项目,美国马萨诸塞州波士顿 02115;golnaz.morad@childrens.harvard.edu(GM);Cassandra.daisy@childrens.harvard.edu(CCD)2 哈佛医学院外科系,美国马萨诸塞州波士顿 02115 3 哈佛大学文理研究生院,美国马萨诸塞州剑桥 02138 4 内布拉斯加大学林肯分校电气与计算机工程系,美国内布拉斯加州林肯 68588;hotu2@unl.edu 5 BIDMC 基因组学、蛋白质组学、生物信息学和系统生物学中心,贝斯以色列女执事医疗中心,美国马萨诸塞州波士顿 02115;tliberma@bidmc.harvard.edu(TAL); sdillon1@bidmc.harvard.edu (STD) 6 哈佛医学院医学系,美国马萨诸塞州波士顿 02115 7 波士顿儿童医院外科系,美国马萨诸塞州波士顿 02115 * 通讯地址:marsha.moses@childrens.harvard.edu;电话:+ 1-(617)-919-2207;传真:+ 1-(617)-730-0231
微构造的侧通道攻击动摇了现代处理器设计的基础。针对这些攻击的基石防御是为了确保关键安全计划不会使用秘密依赖数据作为地址。简单:不要将秘密作为地址传递给,例如数据存储器说明。然而,发现数据内存依赖性预定器(DMP)(DMP)(将程序数据直接从内存系统内部转换为地址)质疑该方法是否会继续保持安全。本文表明,DMP的安全威胁要比以前想象的要差得多,并使用Apple M-Series DMP证明了对关键安全软件的首次端到端攻击。对我们的攻击进行了探讨,这是对DMP的行为的新理解,该行为表明Apple DMP将代表任何受害者计划激活,并试图“泄漏”任何类似于指针的缓存数据。从这种理解中,我们签署了一种新型的输入攻击,该攻击使用DMP对经典的经典恒定时间实现(OpenSSL Diffie-Hellman键交换,GO RSA解密)和后Quantum Cryptogragra-Phy(Crystals-kyber-kyber-kyber and Crystals-dilith)进行端到端的键提取。
微构造的侧通道攻击动摇了现代处理器设计的基础。针对这些攻击的基石防御是为了确保关键安全计划不会使用秘密依赖数据作为地址。简单:不要将秘密作为地址传递给,例如数据存储器说明。然而,发现数据内存依赖性预定器(DMP)(DMP)(将程序数据直接从内存系统内部转换为地址)质疑该方法是否会继续保持安全。本文表明,DMP的安全威胁要比以前想象的要差得多,并使用Apple M-Series DMP证明了对关键安全软件的首次端到端攻击。对我们的攻击进行了探讨,这是对DMP的行为的新理解,该行为表明Apple DMP将代表任何受害者计划激活,并试图“泄漏”任何类似于指针的缓存数据。从这种理解中,我们签署了一种新型的输入攻击,该攻击使用DMP对经典的经典恒定时间实现(OpenSSL Diffie-Hellman键交换,GO RSA解密)和后Quantum Cryptogragra-Phy(Crystals-kyber-kyber-kyber and Crystals-dilith)进行端到端的键提取。
军事支出占美国可自由支配支出的绝大部分,军人占美国政府人力的绝大部分,而军事工业又是美国经济的主导力量。结果,美国政府和民用经济的其他要素和能力被削弱,而军事工业获得了政治权力。数十年的高额军事支出改变了美国政府和社会——增强了其作战能力,同时削弱了其履行其他核心职能的能力。例如,对基础设施、医疗保健、教育和应急准备的投资都因军事支出和工业的挤占而受到影响。流向军队的资源增加进一步提高了军事工业的政治权力,确保了经济依赖的循环持续下去——经济的军事化部门的资金和人力不断增加,而其他人的需求却得不到满足。
摘要 组合信号是指导情境相关细胞行为的关键。在胚胎发育、成体稳态和疾病期间,骨形态发生蛋白 (BMP) 充当二聚体来指导特定的细胞反应。BMP 配体可以形成同二聚体或异二聚体;然而,获得每种形式的内源性定位和功能的直接证据已被证明具有挑战性。在这里,我们利用精确的基因组编辑和通过蛋白质结合剂进行的直接蛋白质操作来剖析果蝇翅成虫盘中 BMP 同二聚体和异二聚体的存在和功能相关性。这种方法原位揭示了 Dpp (BMP2/4)/Gbb (BMP5/6/7/8) 异二聚体的存在。我们发现,尽管 Gbb 由翅成虫盘的所有细胞产生,但仅由表达 Dpp 的细胞分泌。 Dpp 和 Gbb 形成异二聚体的梯度,而在内源性生理条件下,Dpp 和 Gbb 同二聚体均不明显。我们发现异二聚体的形成对于在发育中的翅膀中获得最佳信号传导和长距离 BMP 分布至关重要。这些结果表明 Dpp/Gbb 异二聚体是上皮模式形成和生长所需的活性信号。
透明度被广泛认为对于人工智能 (AI) 在现实世界中的负责任部署至关重要,也是建立对 AI 的信任的必要先决条件。实现透明度的方法有很多种,其中一种很有前途的尝试是以人为本的解释。然而,很少有研究关注以人为本的解释对最终用户信任的有效性。现有实证研究的比较之所以复杂,是因为信任的衡量方式不同。一些研究人员使用问卷来衡量主观信任,而另一些研究人员则衡量客观的信任相关行为,如依赖。为了弥合这些差距,我们研究了两种有前途的以人为本的事后解释——特征重要性和反事实——对信任和依赖的影响。我们在决策实验 (N = 380) 中将这两种解释与控制条件进行了比较。结果表明,以人为本的解释可以显著增加依赖性,但决策类型(提高价格还是降低价格)的影响更大。这挑战了透明度在涉及人工智能的人类决策中相对于其他因素(例如潜在的启发式和偏见)的假定重要性。我们得出结论,信任并不一定等同于依赖,并强调了适当、经过验证和商定的指标对于设计和评估以人为本的人工智能的重要性。
单光子光遗传刺激是神经科学中的关键工具,可以实现精确的、细胞类型特异性的神经回路调节。以完全可植入的宽场刺激器阵列的形式对这种技术进行小型化,可以在长期实验中询问皮质回路,并有望增强脑机接口以恢复感觉和运动功能。然而,对于基础科学和临床应用来说,这种技术必须达到在单列级别选择性激活感觉和运动表征所需的精度。然而,研究报告称,在受刺激的皮质区域内,神经元反应不同,有时甚至相互冲突。虽然循环网络机制会导致复杂的反应,但我们在这里证明,复杂性已经从神经元形态的层面开始。通过在第 2/3 层和第 5 层锥体神经元的详细模型中模拟光遗传反应,我们考虑了不同刺激强度下的真实生理动态,包括阈值、持续和去极化阻滞反应。我们的研究结果表明,皮质表面单个刺激器位置激活的神经元的空间分布可能不均匀,并且会随着刺激强度和神经元形态的变化而变化,这可能解释了早期实验中观察到的反应异质性。我们发现,由于神经元形态,激活会从光源横向扩散到几百微米。为了提高精度,我们探索了两种策略:优先在体细胞中表达通道视紫红质,这只对第 5 层神经元有效,以及缩小刺激光束,这可以提高两层的精度。我们的结果表明,在正确的光学设置下,可以实现单列精度的刺激,并且刺激器的光学增强可能比针对体细胞的基因改造提供更显著的精度改进。
摘要。如今,人类在各种高风险和低风险的决策任务中使用人工智能辅助。然而,人类对人工智能辅助的依赖往往不是最理想的——人们对人工智能的依赖程度要么过低,要么过高。我们对嘈杂的图像分类任务中的人机辅助决策进行了实证研究。我们分析了参与者对人工智能辅助的依赖程度以及人机辅助的准确性,并与人类或人工智能独立工作进行了比较。我们证明,参与者没有表现出自动化偏见,这是人类在人工智能辅助下表现出的一种广泛报道的行为。在这种特定的人工智能辅助决策实例中,人们能够在需要时正确地推翻人工智能的决策,并在综合表现上接近理论上限。我们认为,与之前的研究结果存在差异的原因在于:1)人们擅长对日常图像进行分类,并且对自己执行任务的能力有很好的了解;2)当被要求表明对自己的决策的信心时,人们会进行深思熟虑的元认知行为;3)人们能够通过结合每次试验后提供的反馈来建立良好的人工智能心理模型。这些发现应该可以为未来的实验设计提供参考。
一个多世纪以来,化石燃料一直是全球发展的根源,如今占全球能源消耗的80%。经济,社会和健康的进步已经建立在这些宝贵资产的基础上。化石燃料使房屋的供暖,运输到工作和重要服务,医院和卫生系统的动力以及食品的生产和交付。但是,这些相同的资源是变革的主要驱动力,这些变化已经损害了人们的健康,社区和我们依赖生存的星球。在整个化石燃料使用的整个周期中,健康受到影响 - 从“摇篮到坟墓” 3-从提取到处理,运输,燃烧和废物处置。这些过程驱动空气,水和土壤以及气候变化的污染。化石燃料在COP264的UNFCCC决定中首次被转介,当时政府承诺将使用“不易放”煤炭的使用(未经干预措施生产和使用,从而实质上减少了发射的GHG量)5,6,并分配“效率低效”化石燃料的化石燃料。这种语言从最初的呼吁中大大淡化了所有化石燃料和所有化石燃料补贴。在2022年6月,从斯德哥尔摩+50提出的10个建议之一