摘要 - 数据科学在生物医学和生理时间序列和空间图的分析中的使用允许提取有关生物体整体和单个器官的动态状态和功能的可靠信息。在本文中,基于记忆函数形式主义,这是统计物理学的方法之一,我们分析了人脑和人类神经肌肉系统的生物电活动的信号。我们从对人类信号中揭示的全球模式的研究进行过渡到对时间动态各个部分的分析。基于局部特征和参数(功率谱和统计记忆度量的时间窗口绘图),我们建立了周期性模式和动态模式相关性的变化。在时间序列分析的情况下,各种定位过程扮演着“统计显微镜”的作用,该过程捕获信号详细信息或反映对象的局部结构的特征。在记忆功能形式主义框架内引入的广义和局部参数被证明可用于寻找心脏病学,神经生理学,流行病学以及研究人类感觉运动和运动活性的诊断标准。
为了提供连接世界的数据基础架构技术,我们正在建立最强大的基础:与客户的合作伙伴关系。在25年内全球领先的技术公司信任,我们使用为客户当前的需求和未来野心设计的半导体解决方案搬迁,存储,处理和保护世界数据。通过深层协作和透明度的过程,我们最终改变了明天的企业,云,汽车和载体体系结构的变化方式。
人工智能 (AI) 的发展影响社会和人民的主要途径之一是重新分配经济机会和收入前景。这种重新分配可以是公平和包容的,也可以偏向某些群体,这些群体从集中在他们手中的经济权力中获益 [9]。直到最近,许多技术专家还认为,一旦经济经历调整期,技术进步总是“惠及所有人”,并会自动带来共同繁荣。这导致许多人忽视了他们的发明对经济不平等的影响。然而,自 20 世纪 80 年代以来,技术进步伴随着不平等的显著加剧。例如,[ 4 ] 调查了大量经济文献,发现美国的自动化导致了劳动力市场的两极分化,过去执行常规任务的中等收入工作被低收入工作所取代,而收入分配顶层的人的收入显著增加,导致经济不平等加剧。[ 14 ] 记录了过去 20 年里经合组织(一个涵盖世界最富裕国家的俱乐部)中也存在类似的现象:中位数工资(普通工人的报酬)的增长速度低于整体生产率的增长速度,而且两者之间的差距一直在扩大。近年来,幸运的是,人们普遍呼吁“人工智能应该以人为本,透明度和问责制是至关重要的特征”(NextGen 报告,2020 年)。然而,不幸的是,这些呼吁往往紧接着就会出现“人工智能将彻底颠覆全球劳动力市场和经济”之类的言论,而这些言论被视为不可改变的事实。对于人工智能违反公平、问责和透明原则的态度似乎存在很大差异,
过去十年,组织流程和绩效的演变在很大程度上得益于数据分析、人工智能 (AI) 和商业智能应用等尖端技术。随着组织内现有和新知识不断提高人工智能的能力,尖端技术的使用日益增多,提高了效率和生产力。因此,人工智能可以识别业务流程中的冗余,并提供最佳资源利用率以提高绩效。然而,由于缺乏对现有知识和新知识的整合,很难确定人工智能最佳改善组织绩效所需的知识性质。因此,组织在业务流程、竞争、技术进步和在快速变化的社会中寻找新解决方案方面继续面临反复出现的挑战。为了解决这一知识差距,本研究采用了一种模糊集理论方法,该方法以人工智能、知识共享 (KS) 和组织绩效 (OP) 的概念化为基础。我们的结果表明,仅实施人工智能技术不足以提高组织绩效。相反,结合人工智能和知识共享的互补系统为不断变化的数字化社会中的业务运营提供了更可持续的组织绩效策略。
数据管理和共享计划,如果应用程序中的任何拟议研究涉及科学数据的产生,则该应用程序遵守NIH的数据管理和共享政策,并且需要提交数据管理和共享计划。如果应用程序中提出的研究将生成大规模的基因组数据,则基因组数据共享策略也适用,应在本计划中解决。请参阅《制定本计划的申请指南》中的详细说明,以及有关共享的其他指南。nih.gov。建议计划不超过两页。应删除斜体文字。没有用于数据管理和共享计划的“表单页面”。可以以下面显示的格式提供DMS计划。该信息收集的公开报告负担估计为每个响应的平均2小时,包括审查说明的时间,搜索现有数据源,收集以及维护所需的数据以及完成和审查信息的收集。代理商不得行动或赞助商,并且不需要一个人响应,除非显示当前有效的OMB控制号码,否则该信息的集合。发送有关此负担估计值或此信息集合的任何其他方面的评论,包括减轻此负担的建议,向:NIH,项目清算分支,6705 Rockledge Drive,MSC 7974,MSC 7974,Bethesda,MD 20892-7974,ATTN:ATTN:PRA:PRA(0925-00011和09255-0002)。请勿将完成的表格返回此地址。
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