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文章类型：研究论文 面对商业竞争如何实施蓝海战略：Lapangbola.Com 初创企业案例研究 Adam Herm
摘要 研究目的：本研究探讨lapangbola.com在商业竞争中脱颖而出所采用的具体蓝海战略。 设计/方法/方法：本研究采用描述性定性方法，采访lapangbola.com的相关人员（运营和营销经理）。分析采用蓝海战略，采用战略画布、四步框架和六步框架进行数据收集。 研究结果：商业竞争战略采用蓝海战略方法，源于商业创新，涵盖产品开发、运营改进和高效数字营销渠道的利用。 理论贡献/原创性：本研究为决策者（尤其是初创公司）提供了宝贵的信息，他们希望通过采用蓝海战略方法来促进业务增长。体育行业初创企业lapangbola.com成功实施了该技术，进一步证明了其有效性。从业者/政策含义：数字行业的初创公司或企业可能会采用蓝海战略，其特点是严谨、灵活和富有创造性的方法，来分析市场并制定有效的公司发展方案。研究局限性/含义：本研究的局限性在于所使用的二手数据（文献研究），这是因为没有多少企业有意识地同时使用画布策略、4 步框架和 6 步框架实施蓝海战略。需要对每个初创公司将要实施的蓝海商业战略的实施进行更深入的分析。关键词：初创公司；蓝海战略；Lapangbola.Com
预防针对性暴力
前言 在我写这篇前言时，媒体正在讨论另一起邪恶的定点暴力行为；在佛罗里达州杰克逊维尔，三名无辜者被一名种族主义暴力极端分子杀害。除了杰克逊维尔，我们还会记住亚历山大、布法罗、查尔斯顿、夏洛茨维尔、克赖斯特彻奇、达拉斯、埃尔帕索、纳什维尔、匹兹堡、波威、尤瓦尔迪……不幸的是，科罗拉多州对这些悲剧再熟悉不过了——奥罗拉剧院枪击案、科罗拉多斯普林斯计划生育协会、阿拉帕霍高中、高地牧场 STEM 学校、博尔德 King Soopers 快餐店、科罗拉多斯普林斯 Club Q，当然还有哥伦拜恩。科罗拉多州预防定点暴力战略旨在预防未来发生悲剧事件以及随后的损失和苦难。科罗拉多州预防定点暴力项目由科罗拉多信息分析中心发起，采用创新的全社区方式预防定点暴力，这在本战略中得到了体现。该战略的核心是致力于合作和公平，认识到打击有针对性的暴力需要多学科的努力，将不同的合作伙伴聚集在一起，共同致力于建设一个安全可靠的科罗拉多州。该战略利用社区成员、专业人士和组织的集体力量。该战略采用了四步公共卫生方法来预防暴力，并解决了意识形态和非意识形态的有针对性的暴力问题。步骤包括：
基于多语言模板的医学教育的自动项目生成，由生成人工智能模型Chatgpt和Claude
目的：这项研究有两个主要目的。（1）使用基于模板的自动物品生成（AIG）生成多项选择问题（MCQ），并在评估医学教育中的临床推理技能方面评估这些MCQ的适当性； （2）提出一种使用人工智能（AI）基于现有模型的基于模板的AIG的医学教育中的模型生成新项目模型的方法。方法：这是一项方法论研究。为了第一个目标，我们遵循GIERL的三步基于模板的AIG方法来生成POIRE的MCQ项目。使用结构化形式评估了生成的MCQ的质量。为了第二个目标，我们提出了一个四步过程，用于使用英语中的父模板将其转换为新模板。我们通过使用两个医疗MCQ项目模型在Chatgpt和Claude中实现了此方法。结果：两位专家都发现自动产生的波兰问题清晰，临床声音，适合评估临床推理。关于模板转换，我们的发现表明Chatgpt和Claude能够将项目模型转换为新模型。结论：我们证明了基于模板的AIG成功实施，用于生成基于病例的MCQ，以评估医学教育中的临床推理技能。我们还提出了一种基于AI的方法，用于转换项目模型，以增强基于模板的AIG中的多样性。未来的研究应将AI生成的模型整合到AIG中，评估其考试的性能并探索其在各个领域的使用。
解码 - vit：手写数字字符串识别的视觉变压器框架
在数字化时代，手写文档识别具有多种应用，例如历史信息保存，邮政地址识别等。对无价文化宝藏的保护和分析在很大程度上取决于历史文档中手写的数字字符串识别。认可的主要挑战是写作风格的变化，噪声，扭曲和有限的数据。本文提出了一种新的方法，可以克服包含数字字符串的复杂，褪色和旧手写文档的困难。目标是创建一个可靠有效的系统，该系统自动识别古代手稿的数字字符串，有助于数字化记录。因此，本文提出了一个强大的视觉变压器框架，以识别手写数字字符串，而不会从较小数据集的未清洗图像中分割数字。所提出的方法是一个四步过程，包括预处理，通过象征化提取特征提取，使用视觉变压器的注意机制识别以及使用光束搜索解码器进行结果解码。将提出方法的性能与由卷积神经网络和长期记忆（CNN-LSTM）组成的混合方法进行比较。所提出的方法达到了56％的单词准确性，损失在更少的时间内低于0.6。结果表明，所提出的模型是一个快速学习者，可以在预期更少的时间内的实时场景中使用。这项研究的结果会影响邮政服务的数字化。在本文中还借助局部可解释的模型 - 不合Snostic解释（LIME）技术讨论了所提出的深度学习模型绩效解释。通过为实时应用程序提供软件即服务（SAAS）来概括所提出的方法的概括，以作为未来的研究方向。
人工智能用于临床预测
背景：临床预测是现代医疗保健不可或缺的一部分，它利用当前和历史医疗数据来预测健康结果。人工智能（AI）在该领域的整合显着提高了诊断准确性、治疗计划、疾病预防和个性化护理，从而改善了患者治疗效果和医疗效率。方法：本系统评价实施了一种结构化的四步方法，包括在学术数据库（PubMed、Embase、Google Scholar）中进行广泛的文献检索、应用特定的纳入和排除标准、提取数据以重点关注 AI 技术及其在临床预测中的应用，以及对收集到的信息进行彻底分析以了解 AI 在增强临床预测方面的作用。结果：通过对 74 项实验研究的分析，确定了 AI 显着增强临床预测的八个关键领域：（1）疾病的诊断和早期发现；（2）疾病过程和结果的预测；（3）未来疾病的风险评估；（4）个性化医疗的治疗反应；（5）疾病进展；（6）再入院风险；（7）并发症风险；（8）死亡率预测。肿瘤学和放射学是从 AI 临床预测中受益最多的专业。讨论：该综述强调了 AI 在各个临床预测领域的变革性影响，包括其在革命性诊断、提高预后准确性、辅助个性化医疗和增强患者安全方面的作用。AI 驱动的工具对医疗保健服务的效率和有效性做出了重大贡献。结论和建议：AI 在临床预测中的整合标志着医疗保健领域的重大进步。建议包括提高数据质量和可访问性、促进跨学科合作、注重道德的 AI 实践、投资 AI 教育、扩大临床试验、制定监管监督、让患者参与 AI 整合过程以及持续监测和改进 AI 系统。
大规模数据中心中的基于LSTM的资源和工作量的改进的预测方法
摘要 - 准确的工作量和资源预测是为了实现积极，动态和自适应资源分配，用于构建具有成本效益，能源良好和绿色云数据中心（CDC），为用户提供令人满意的优质服务，并为云提供者提供高收入。这很具有挑战性，因为CDC中急剧增加和大规模的工作量和资源使用的模式随时间而变化显着。当前的预测方法通常无法处理隐式噪声数据，并在工作量和资源时间序列中捕获非线性，长期和短期和空间特征，从而导致预测准确性有限。为解决这些问题，这项工作设计了一种名为VSBG的新型预测方法，该方法无缝且创新地结合了变分模式分解（VMD），Savitzky Golay（SG）滤波器（SG）滤波器，双向长期短期内存（LSTM）和GRID LSTM和GRID LSTM和GRID LSTM，以预测工作量和资源在CDC中的工作量和资源使用。vsbg在执行其预测之前，以四步骤的方式以四步方式整合VMD和SGFURTER。VSBG利用VMD将非机构工作负载和资源时间序列分为多种模式函数。然后，在VSBG中，这项工作设计了二次惩罚，用拉格朗日乘数将其最小化，并采用对数操作和SG滤波器来平滑第一个模式功能，以消除噪声干扰。最后，VSBG首次系统地捕获了具有两个Bilstm层的流量和复杂时间序列数据的深度和时间特征，在此之间，GridLSTM层在其中，从而准确地预测了CDC中的工作量和资源。具有不同现实世界数据集的广泛实验证明，VSBG在预测准确性和收敛速度上的整体最新算法都优于整体。
报告 365 - 交通研究委员会
1978 年，交通研究委员会发布了 NCHRP 报告 tB7，“快速响应城市交通估计技术和可转移参数”。该报告描述了简单规划分析的可转移参数、因素和手动技术。该报告及其默认数据已以各种形式广泛应用于许多交通研究中。该报告已成为宝贵的交通数据来源。然而，手动技术已被微型计算机规划模型所取代，参数和因素基于 20 世纪 60 年代和 70 年代初期的数据。在 NCHRP 项目 8-29 下，Barton-Aschman Associates, Inc. 使用更为当前的交通调查程序和数据更新了 NCHRP 报告 187 中提出的交通需求估计技术和参数。为了向从业者提供最可靠的信息，联邦公路管理局为后续工作 NCHRP 项目 8-29(2) 提供了资金。在这个项目中，Barton-Aschman Associates, Inc. 收集了更多数据，以验证初始项目中开发的出行生成率和出行分布摩擦因素。除了对四步出行需求流程及其通用扩展进行全面审查外，该报告还提供了可转移参数，以便在特定区域的数据不可用或需要检查其合理性时使用。材料主要侧重于较小城市地区的需求，但一些材料对其他地区也很有用。一般而言，大城市地区、不断发展的中型城市地区和严重的空气质量不达标地区将需要更复杂的程序。特定区域参数几乎总是比转移参数更可取，尽管为较小的城市区域开发它们可能不具成本效益。这些技术和参数被组织起来，以便于在许多广泛使用的旅行需求预测程序中使用。案例研究说明了如何在典型研究中应用这些技术和参数。那些有兴趣更深入地研究可转移参数的人应该访问 1995 年全国个人交通调查全球网站 http://www-cta.ornl.gov/npts。该网站允许任何人根据 1995 年 NPTS 数据开发本报告中的参数。
利用前馈的浅层电路进行状态准备
为了实现容错量子计算，我们需要在初始化量子设备后重复以下四个步骤。首先，我们执行 1 或 2 个量子比特量子门（如果可能的话，并行执行）。其次，我们对量子比特的子集进行综合征测量。第三，我们执行快速经典计算以确定发生了哪些错误（如果有）。第四，根据错误，我们应用校正步骤。然后，该过程对下一个门序列重复。这四个步骤对于实现容错量子计算至关重要。为了使这四个步骤成功，我们需要门的错误率低于某个阈值。不幸的是，当前量子硬件的错误率仍然太高，无法满足这一要求。另一方面，当前的量子硬件平台在设计时就考虑到了这四个步骤。在本研究中，我们利用这个四步方案，不是执行容错计算，而是增强执行 1 量子比特门和最近邻 2 量子比特门的短、恒定深度量子电路。为了探索这如何有用，我们研究了一个称为局部交替量子经典计算 (LAQCC) 的计算模型。在这个模型中，量子比特被放置在一个网格中，它们只能与它们的直接邻居交互；量子电路具有恒定深度和中间测量值；经典控制器可以对这些中间测量结果执行对数深度计算，并根据结果控制未来的量子操作。该模型自然地适合 NISQ 时代的量子算法和成熟的容错量子计算。我们展示了 LAQCC 电路如何创建恒定深度量子电路无法实现的长距离交互，并使用它来构建一系列有用的多量子比特操作。利用这些门，我们创建了三种新的状态准备协议，用于任意数量的状态、W 状态和 Dicke 状态的均匀叠加，这是 W 状态的泛化。此外，我们表明这种类型的模型包含不太可能被经典模拟的电路，并通过展示 QNC 1 的包含来限制该模型的功率
人工智能在六个领域的作用
背景：人工智能 (AI) 是医疗保健领域临床决策支持 (CDS) 系统的一股变革力量。它的出现受到医疗保健数据量不断增长和多样性的推动，为患者护理、诊断、治疗和健康管理提供了巨大潜力。本研究系统地回顾了 AI 在六个领域增强 CDS 的作用，强调了其对患者结果和医疗效率的影响。方法：进行了四步系统评价，包括全面的文献检索、应用纳入和排除标准、数据提取和综合以及分析。资料来源包括 PubMed、Embase 和 Google Scholar，自 2019 年以来以英文发表论文。选定的研究侧重于 AI 在 CDS 中的应用，最终审查了 32 篇论文。结果：审查确定了六个 AI CDS 领域：数据驱动的洞察和分析、诊断和预测模型、治疗优化和个性化医疗、患者监测和远程医疗集成、工作流程和管理效率以及知识管理和决策支持。每个领域对于改善 CDS 的各个方面都至关重要，从提高诊断准确性到优化资源管理。人工智能在 EHR 分析、预测分析、个性化治疗和远程医疗方面的能力表明了其在推动医疗保健方面的关键作用。讨论：人工智能通过提高诊断精度、预测能力和管理效率显著增强了医疗保健。它促进了个性化医疗、远程监控和基于证据的决策。然而，数据隐私、道德考虑和与现有系统的集成等挑战仍然存在。这需要技术人员、医疗保健专业人员和政策制定者之间的合作。结论：人工智能正在通过在多个领域增强 CDS 来彻底改变医疗保健，有助于提高效率、效果和以患者为中心的护理。然而，它应该补充而不是取代人类的专业知识。未来的方向包括道德人工智能发展、医疗保健人员的持续专业发展以及应对挑战的合作努力。这种方法确保充分利用人工智能的潜力，从而实现技术与人类护理的协同融合。
证券行业风险小组 (SIRG) - FS-ISAC
新的俄罗斯支持的威胁行为者 许多人想知道，与俄罗斯和乌克兰的冲突是否会引发俄罗斯政府的“网络战”。研究人员已经确定了一个名为“Ember Bear”的俄罗斯国家支持的威胁行为者，也被认为被称为 UAC-0056、Lorec53、Lorec Bear、Bleeding Bear 和 Saint Bear，很可能是一个情报收集敌对组织，曾针对东欧的政府和军事组织开展行动。该组织似乎将其在入侵期间获得的数据武器化，以支持旨在制造公众对目标机构的不信任并削弱政府反击能力的信息行动。在俄罗斯入侵乌克兰之前，Ember Bear 在 1 月份对乌克兰网络使用了 WhisperGate 擦除器恶意软件。尽管 Ember Bear 是一个国家支持的。威胁行为者，但它有所不同，因为它不能与特定的俄罗斯组织联系起来。其目标概况评估了意图。其策略、技术和程序 (TTP) 与俄罗斯 GRU 的其他网络行动一致。四步实现经过身份验证的零信任方法 许多组织在用户访问其系统时更加依赖零信任策略。虽然对用户进行身份验证是关键步骤，但评估用户的授权也同样重要。授权并不是什么新鲜事，但转向协调的授权方法可以提供集中的、总体的策略视图。策略建模过程中有四个不可或缺的步骤：识别应用程序、确定需求、考虑属性和编写策略。与任何零信任策略一样，组织永远不应信任，而应始终进行验证，以最终提供合理的访问决策。网络防御策略在公共云中是否安全？过去两年，利用公共云的大规模迁移取得了快速进展，许多组织都在努力保护其远程员工。虽然迁移到云为远程工作的员工提供了首选的安全方法，但配置错误以及对云资产和库存缺乏可见性是一个主要问题。根据云安全联盟 (CSA) 的一份报告，受访者表示，组织的云安全、IT 运营和开发团队之间仍然缺乏一致性，不仅在安全策略上，而且在策略的执行上也存在差距，导致这些关键领域的沟通存在差距。CISA 将漏洞添加到其积极利用的漏洞列表中 网络安全和基础设施安全局 (CISA) 增加了以下安全漏洞： (CVE-2022- 22960)，一个 VMware 漏洞，已于 4 月 6 日修补，该漏洞“由于支持脚本中的不当权限，允许攻击者将权限提升到 root 易受攻击的服务器”和 (CVE-2022-01364)，由于 V8 类型混淆弱点，允许远程代码执行。