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集装箱运输供应链集成对操作绩效的影响：信息共享的中介作用
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通过数据驱动的共享控制方法降低机器人群的认知负载
摘要 - 多种机器人系统在医学，环境监测等各种领域的多种影响都增加了。尽管有明显的优势，但群体的协调对人类运营商带来了重大挑战，尤其是关于有效控制机器人所需的认知负担。在这项研究中，我们提出了一种新的方法，可以使人类操作员有效控制多个机器人的运动。利用共享控制数据驱动的方法，我们使单个用户能够控制与群体的姿势和形状相关的9度自由度。我们的方法是通过在模拟的3D环境中进行的实验运动进行了评估的，该环境具有狭窄的圆柱路径，可以代表例如血管，工业管道。使用经验后的问卷评估了认知载荷的主观测量，并比较了系统的不同级别的自主权。结果表明，与传统的远程操作技术相比，操作员认知负载的大幅减少，伴随着任务绩效的提高，包括减少完成时间和与障碍的接触实例更少。这项研究强调了我们方法在增强人类机器人相互作用和提高多机器人系统中运行效率方面的效率。
管理数字公共基础架构作为共享
3多中心原则认识到参与决策的多样性，以及多个政治决策中心的重要性 - 此类中心分布在规模（地方，国家，地区，全球）和部门，并涉及正式和非正式措施。一般参见，·卡罗来纳州Aguerre，Malcolm Campbell-Verduyn，Jan Aart Scholte，“全球数字数据治理：多中心视角”，第1届ED（Routledge，2024）
文化对共享经济服务的影响
这篇荣誉学院论文由 Aquila Digital Community 的荣誉学院免费提供给您，供您开放访问。它已被 Aquila Digital Community 的授权管理员接受并纳入荣誉论文。如需更多信息，请联系 Joshua.Cromwell@usm.edu、Jennie.Vance@usm.edu。
任务共享和心理治疗的远程医疗治疗围产期抑郁症：务实的非降低性随机试验
任务共享和远程医疗可以增加获得有效心理治疗的机会。通过增加获得治疗的机会来扩展孕产妇的心理保健（峰会）是务实的，多站点，非劣质性，四臂试验，该试验测试了提供者（非专业人士与专家提供者）的非效率（远程医疗与个人与个人与个人与内在与内在的心理疗法）的非效率。在美国和加拿大的三个大学附属网络中，孕妇和产后成年参与者被随机分配给每个手臂（472个非专业远程医疗，145个非专业主义者，469个非专业主义者，469 469 tememist Tememedicine和144个专业人士和144个专业人士），并提供周刊的周刊行为行为激活疗法。主要结果是抑郁症状（爱丁堡产后抑郁量表（EPDS）），第二结果是在随机化后3个月时焦虑（普遍焦虑症（GAD-7））症状。在2020年1月8日至2023年10月4日之间，招募了1,230名参与者。的非效率（EPD：非专业人士9.27（95％CI 8.85–9.70）） 8.39–9.45））用于意向性治疗和每个协议分析。非劣质性的焦虑症状。没有与试验有关的严重或不利事件。该试验提出了令人信服的证据，证明了任务共享和远程医疗，以改善围产期抑郁症和焦虑症状的心理治疗的机会。clinicaltrials.gov nct04153864
政策简介|增强人工智能时代的数据访问和共享
建议对包括某些AI模型在内的数据进行全面而动态的观点。它将数据定义为“以结构化或非结构化格式记录的信息，包括文本，图像，声音和视频”。在机器学习和AI的背景下，这既包括用于训练AI系统（AI输入）和AI模型的数据，它们在培训过程中将来自AI输入的信息编码到其模型中。此外，该建议概述了一个全面的数据价值周期，包括从数据创建和收集到富集，处理和分析以及最终删除的阶段。对数据的这种动态观点强调了访问互补资源的至关重要作用，例如其他数字资源（例如算法，软件和计算）和人力资源（例如技能）（经合组织，2025 [2]; 2020 [3]; 2019 [4]）。
MSCI中国所有人共享IMI未来流动性TOP 50指数
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太平洋rxtracts- 2025年2月 - 学术共享
由人工智能（AI）提供支持的简单心电图（ECG）可以彻底改变预防高血压，从而识别出症状前有风险的人。这项研究证明了AI增强心电图早期预测高血压的潜力，利用AIRE-HTN模型，该模型分析了18万名患者的100万个ECG。来自贝丝以色列执事医疗中心（BIDMC）的队列包括4.7％的亚洲人，12.8％的黑人，5.4％的西班牙裔和64.5％的白人参与者，以确保人口统计学多样性。使用英国生物银行队列进行验证，该验证主要是白色（96.3％），并提供了强大的遗传，临床和生活方式数据。这项研究采用了回顾性队列设计，包括具有常规心电图记录的参与者，没有事先诊断出高血压。深度学习算法应用于ECG数据，提取与高血压风险相关的特征（例如QRS持续时间，心率变异性）。研究人员评估了AIRE-HTN是否提高了预测出现高血压的能力，超出了年龄，性别，血压，种族，普遍的糖尿病（DM）和吸烟状况。根据临床数据（例如血压测量值）对结果进行了验证，并在各个年龄和种族组中评估了模型的表现。通过纳入多样化的人口统计学，该研究涉及特定人群的心电图变化