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挖掘许可证/公用设施定位
未能找到地下设施（水/下水道、电、煤气、电话、蒸汽/冷却水、控制电缆、石油/POL、有线电视）和环境/历史敏感区域（考古遗址、前固体废物处理场）可能会对人员和环境造成危险情况。更多信息可在陆军条例 AR 420-1 中找到。在营地或训练区内进行任何挖掘、开挖或土方工程之前，必须确定公用设施的位置。所有公用设施都必须正确标记。挖掘可能会造成侵蚀问题。这适用于在诺克斯堡进行土壤挖掘的所有组织。
挖掘许可证/公用设施定位
未能找到地下设施（水/下水道、电、煤气、电话、蒸汽/冷却水、控制电缆、石油/POL、有线电视）和环境/历史敏感区域（考古遗址、前固体废物处理场）可能会对人员和环境造成危险情况。更多信息可在陆军条例 AR 420-1 中找到。在营地或训练区内进行任何挖掘、开挖或土方工程之前，必须确定公用设施的位置。所有公用设施都必须正确标记。挖掘可能会造成侵蚀问题。这适用于在诺克斯堡进行土壤挖掘的所有组织。
从网络智能报告中挖掘时间攻击模式
摘要 - 从网络攻击中扣除要求从业人员对高级对手行为进行操作。网络智能智能（CTI）关于过去的网络攻击事件的报告描述了随时间的恶意行动链。要避免重复网络攻击事件，从业人员必须主动识别并防御反复出现的行动链，我们称这是时间攻击模式。在动作之间自动挖掘模式提供了有关过去网络攻击的对抗行为的结构化和可行的信息。本文的目的是通过从网络威胁情报报告中挖掘时间攻击模式来帮助安全从业人员对网络攻击的优先级和主动防御。为此，我们提出了Chronocti，这是一种自动化管道，用于开采过去网络攻击的网络智能智能（CTI）报告的时间攻击模式。要构建Chronocti，我们构建了时间攻击模式的地面真相数据集，并应用最先进的大语模型，自然语言处理和机器学习技术。我们将ChronoCTI应用于一组713个CTI报告，在其中我们确定了124个时间攻击模式 - 我们将其分为9个模式类别。我们确定最普遍的模式类别是欺骗受害者用户执行恶意代码来发起攻击，然后绕过受害者网络中的反恶意软件系统。基于观察到的模式，我们主张组织培训用户有关网络安全最佳实践，引入功能有限的不变操作系统以及执行多用户身份验证。此外，我们提倡从业人员利用Chronocti和设计对策的自动化矿化能力，以应对重复的攻击模式。
组学驱动的关键功能基因探索与挖掘，助力粮食和纤维作物改良
过去几十年来，随着新一代测序 (NGS) 技术、创新的生物信息学工具和大量可用生物信息的进步，组学技术的部署得到了令人难以置信的推动。备受瞩目的主要组学技术是基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和表型组学。这些生物技术进步使作物育种现代化，为开发具有改良性状的作物品种开辟了新视野。几种作物的基因组已被测序，并且已鉴定出大量与关键经济性状相关的基因。这些已鉴定的基因不仅为理解作物性状的调控机制提供了见解，而且还为协助作物的分子育种提供了实际依据。本综述讨论了组学技术在获取生物信息和挖掘与重要粮食和纤维作物（如小麦、水稻、玉米、马铃薯、番茄、木薯和棉花）的重要农艺性状相关的基因方面的潜力。还重点介绍了用于验证这些重要基因的不同功能基因组学方法。此外，通过组学方法发现的一系列基因被视为最新基因组工程方法进行基因改造的潜在目标，用于开发气候适应性作物，进而为确保全球粮食安全提供巨大动力。
使用机器学习和数据挖掘的人力资源中的预测分析
摘要人力资源管理信息系统（HRIS）由于当今的技术和全球技术发展而迅速发展。随着企业的数字化，它被广泛用于人力资源（HR）和HRIS的预测应用中。HR和HRI，更好地管理人力资源数据并做出更准确，更可靠的决策对企业至关重要。在该领域，数据挖掘和机器学习方法用于通过预测分析揭示管理决策中数据之间的有意义的关系和趋势。两种方法在人力资源领域都非常重要，对于企业将数据集转换为有用信息非常有效。它可以帮助企业了解趋势，这些趋势可以通过使用分析能力来实现更准确和可靠的业务决策。在本研究的范围内，对Bursa汽车行业的一家公司的白领雇员使用HRIS系统的使用进行了研究。通过统计和数据挖掘，研究了人力资源信息系统对公司和信息技术基础设施的成本，时间节省和战略影响，根据该部门工作，年龄，性别和教育水平的差异和关系。KNIME和SPSS统计计划，这些程序是机器学习工具。HRIS结果，并提出了建议以将来的计划。关键字：人力资源管理，人力研究信息系统，数据挖掘，机器学习，汽车，分类，刀具，IBM SPSS统计1.介绍由于全球技术发展，企业更喜欢像在所有部门和领域一样以人力资源管理和信息学为导向技术。今天，人力资源（HR）经历了重大的转变，从就业和业务流程到在建筑工地上实施应用程序，需要使用人力资源信息系统（HRIS）。hris是一个集成的计算机系统，包括获取，存储，分析和分发有关企业人力资源的宝贵信息[1]。使用HRI进行企业的行政流程也提高了做出的决定的可靠性[2]。不仅要监视和管理HRIS人力资源功能和流程
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
IArch：深入挖掘考古数据的人工智能工具
摘要 — 人工智能 (AI)，尤其是机器学习 (ML)，在考古学中的应用正在蓬勃发展，开辟了文物分类、遗址位置预测和遗迹分析等新的可能性。这方面的主要挑战之一是缺乏精通机器学习的合格考古学家。在本研究中，我们介绍了 IArch，这是一种无需特定编程技能即可让考古学家进行可解释人工智能 (XAI) 数据分析的工具。它特别允许执行数据分析以验证现有的数据支持假设或生成新假设。该工具涵盖了应用 ML 的整个工作流程，从数据处理到解释最终结果。该工具允许使用监督和无监督 ML 算法，以及 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 技术为考古学家提供对预测的整体和个体解释。我们通过蒙古草原上的匈奴墓地（公元前 100 年 / 公元 100 年）的数据证明了它的应用。
AcaFinder：抗 CRISPR 相关基因的基因组挖掘
摘要 抗 CRISPR（Acr）蛋白由（原）病毒编码，以抑制其宿主的 CRISPR-Cas 系统。编码 Acr 和 Aca（Acr 相关）蛋白的基因通常共定位以形成 acr-aca 操纵子。在这里，我们提出 AcaFinder 作为第一个 Aca 基因组挖掘工具。AcaFinder 可以 (i) 使用关联理论 (GBA) 预测 Acas 及其相关的 acr-aca 操纵子；(ii) 使用 HMM（隐马尔可夫模型）数据库识别已知 Acas 的同源物；(iii) 获取潜在原噬菌体、CRISPR-Cas 系统和自靶向间隔区 (STS) 的输入基因组；(iv) 提供独立程序（https://github.com/boweny920/AcaFinder）和 Web 服务器（http://aca.unl.edu/Aca）。 AcaFinder 被用于挖掘 16,000 多个原核生物和 142,000 个肠道噬菌体基因组。经过多步过滤，鉴定出 36 个高置信度的新 Aca 家族，是已知 12 个 Aca 家族的三倍。七个新的 Aca 家族来自人类主要肠道细菌（拟杆菌门、放线菌门和梭杆菌门）及其噬菌体，而大多数已知的 Aca 家族来自变形菌门和厚壁菌门。通过分析 Acrs 和 Acas 的操纵子共定位，揭示了它们之间复杂的关联网络。相同的 aca 基因可以与不同的 acr 基因重组，反之亦然，从而形成不同的 acr-aca 操纵子组合，这在进化过程中似乎很常见。
对基于 AI 的质粒注释工具进行基准测试，以便从哥斯达黎加维里拉河的宏基因组中挖掘抗生素抗性基因
摘要 — 生物信息学和人工智能 (AI) 是快速发展的工具，它们促进了移动遗传元素 (MGE) 的注释，从而能够预测污染环境中的健康风险因素，例如抗生素抗性基因 (ARG)。本研究旨在评估四种基于 AI 的质粒注释工具 (Plasflow、Platon、RFPlasmid 和 PlasForest) 的性能，通过使用定义的性能参数来识别从哥斯达黎加维里拉河获得的一个沉积物样本的宏基因组中的 ARG。我们从样本中提取并测序完整的 DNA，组装宏基因组，然后使用每种生物信息学工具进行质粒预测，并使用抗性基因标识符网络门户进行 ARG 注释。计算了评估质粒的每个 ARG 预测结果的灵敏度、特异性、精确度、阴性预测值、准确度和 F1 分数。值得注意的是，Platon 在评估的工具中表现最高，获得了优异的分数。相反，Plasflow 似乎难以区分染色体和质粒序列，而 PlasForest 在处理小重叠群时遇到了限制。RF- Plasmid 表现出较低的特异性，并且其分类单元依赖的工作流程表现不佳。我们建议采用 Platon 作为抗性基因组研究的首选生物信息学工具
指导挖掘和供应链标准。 ...
标准在矿产供应链中的人权和环境尽职调查中变得越来越重要。尽职调查衡量我们的过程，企业可以识别，预防，减轻和解释其如何解决其实际和潜在不利影响的过程（OECD 2011）。今天，存在各种选择在其为此目的的有效工具的能力上有很大差异。虽然标准的景观将继续发展，但梅赛德斯 - 奔驰试图帮助供应商确定其目的的适当标准。以下指南仅关注标准的结构能力，以充当有效的尽职调查工具。内容和标准被排除在审查之外。取而代之的是，我们意图指出标准是否通过其治理和程序来确定和减轻人权和环境风险。