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World File Search System新颖性
人工智能与 IS 相遇研究人员：它能取代我们吗？
鉴于我们生活在一个数字化加速和人工智能 (AI) 快速发展的时代，AI 最终可能会使更多的工作任务自动化。然而，研究人员几乎没有批判性地分析过 AI 将如何自动化这些任务，以及它将比其他职业更多地自动化哪些职业。一些研究表明，AI 无法执行高度创造性和知识密集型的任务。然而，AI 算法已经生成了创意艺术作品，甚至艺术评论家也无法将其与人类绘制的画作区分开来。作为 IS（和大多数其他）研究人员，我们为自己工作的稀缺性、新颖性和创造性感到自豪。在此背景下，我们报道了第 40 届国际信息系统大会的一个小组，该小组讨论了 AI 是否能够并且将取代我们的主要活动、IS 研究，甚至 IS 研究人员本身。
已发布版本的引文 (APA)：Sadeghi, AH、Maat, APWM、Taverne, YJHJ、Cornelissen, R.、Dingemans, AMC、Bogers, AJJC 和 Mahtab, EAF (2021)。虚拟现实和人工智能用于肺段切除术的三维规划。JTCVS 技术，7，309-321。https://doi.org/10.1016/j.xjtc.2021.03.016 链接至 EUR 研究信息门户上的出版物
在过去的几年中，虚拟现实 (VR) 设备和软件越来越受欢迎，并且已被证明可以提高外科医生对患者解剖结构的理解。7-9 VR 平台比现有的 2D 或 3D 规划软件具有更多特性和功能，包括沉浸式和交互式操作、逼真的深度感知以及复杂解剖结构关系的可视化，外科医生可以随时应用这些特性来更真实地了解患者的解剖结构。8、10 此外，自动成像算法可以通过自动可视化感兴趣的解剖结构来创建更有效的规划。11、12 通过开发基于人工智能 (AI) 的沉浸式 3D-VR 平台作为传统 CT 成像的补充术前规划工具，可以为胸外科医生的武器库增添新颖性。
faa-niar-beta evtol电池掉落测试结果BD23A-01
▪目前通过降落测试的撞车道可供燃料电池和燃油箱进行调节。由于燃油箱的流行和飞机中电池系统的新颖性，Easa采用了这些燃油箱掉落测试要求，将电池系统用作起点。FAA也在追求这一道路，同时研究了更永久的方法。▪燃料系统的滴测试需要将50英尺的几乎填充的燃油系统置于一个不形成的表面上。在滴落后，监视燃油系统以泄漏或火灾。同样，电池系统应重新充电并从至少50英尺处掉落，然后监视气体或液体的泄漏以及火灾或爆炸。▪此测试程序和仿真研究将提供有关与FAA和行业相关的项目的信息：
中国已成为科学的超级大国
当然可以指标基于引用的指标。科学家可以并且确实可以找到方法来增加其他研究中提到其论文的数量，以及最近的一份工作文件，Qui Shumin，Claudia Steinwender和Pierre Azoulay，三位经济学家，他认为中国研究人员引用了他们的同胞，远远超过西方研究人员。，但中国现在以其他不容易被服从的基准来带领世界。它是由同名发布者创建的自然索引，该索引算出了出现在一系列享有声望的期刊中的文章的贡献。要被选为出版，必须由评估研究质量，新颖性和影响力的同伴评论家小组批准论文。当该指数首次启动时，2014年中国排名第二，但其
对埃及成年人的Covid-19疫苗和相关因素的态度和意图
广泛的疫苗接种对于共vid-19传输控制很重要[2]。尽管大流行，但疫苗安全和效率仍然存在全球不信任[3]。计划的行为理论解释了一个人是否遵守特定行为。涉及COVID-19疫苗，这取决于三个主要因素：个人对疫苗接种的一般状况，尤其是COVID-19疫苗，特别是Covid-19疫苗，“对疫苗的重要态度”的态度，对疫苗的行为控制，以及所谓的行为控制，这是指从事行为行为的二种景点[4]。在2020年4月，在大流行的早期，包括英国在内的七个欧洲国家中约有四分之一的成年人在可用时不知道或无法接受Covid-19-19 [5]。对Vacine新颖性和效果的关注以及可能的副作用一直是
波过程物理学和无线电工程系统
摘要 — 本文主要介绍了9～27 GHz频率范围内两种具有镜像通道抑制功能的宽带混频器的研制特点。该研究的目的是确定复杂多功能微波节点建模问题的最佳解决方案。讨论了本振放大器、低噪声放大器、混频器等功能单元的研制过程。对计算出的特性与制造的原型的测量结果进行了比较。还关注了混频器功能单元中的场效应晶体管、电阻器和电容器的制造技术。科学新颖性在于开发在单个晶体上包含多个功能单元的产品的独特性。由此设计出了两款具有镜像通道抑制功能的外壳式混频器，其性能指标可以替代国外ADI公司的同类产品。
基于数据增强的 YOLOv8 用于 MRI 脑肿瘤...
摘要。目的：本研究旨在使用 YOLOv8 架构和数据增强技术来检测脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体脑瘤。方法：本研究采用 YOLOv8 架构和数据增强技术来检测脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体脑瘤。该研究收集了一组 T1 加权对比增强图像。该数据集用于训练、验证和测试。应用预处理和增强来增强训练数据。结果：应用数据增强技术后，所有肿瘤类型的表现都显着改善。与增强前的结果相比，脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤的准确率、召回率和 mAP50 得分都有所提高。研究结果强调了该方法在增强模型在 MRI 扫描中准确检测脑肿瘤的能力方面的有效性。有增强和无增强的研究都遵循类似的程序：首先进行数据收集，然后进行预处理，然后进行或不进行增强。随后，将收集到的数据分成训练和验证子集，用YOLOv8架构进行训练。最后，通过测试评估模型的性能，以评估其在检测脑肿瘤方面的有效性。 新颖性：这项研究的新颖性在于YOLOv8架构和用于MRI脑肿瘤检测的数据增强技术。该研究通过展示基于深度学习的方法在自动化检测过程和提高模型性能方面的有效性，为现有知识做出了贡献。通过将YOLOv8与数据增强相结合，提出的方法提高了模型的准确性和效率。研究结果强调了这种方法在促进早期诊断和治疗计划方面的潜力，从而在脑肿瘤检测的背景下改善患者护理。 关键词：深度学习、物体检测、脑肿瘤、YOLOv8、数据增强 收到日期：2023年7月/修订日期：2023年7月/接受日期：2023年8月 本作品根据知识共享署名4.0国际许可协议进行许可。
Chemprint：一个用于增强药物发现的AI驱动框架
摘要：传统的高通量筛查（HTS）药物发现效率低下。具有临床治疗潜力的化合物的命中率通常为0.5％，最大最高为2％。深度学习模型使筛查率丰富至28％；但是，这些结果包括具有非治疗性相关浓度的命中，其训练集的新颖性不足以及化学空间有限。这项研究介绍了一种新颖的人工智能（AI）驱动的平台，伽利略和分子几何深度学习（Mol-GDL）模型，Chemprint。该模型部署了两个T分配的随机邻居嵌入（T-SNE）数据分裂，以在训练和适应性分子嵌入过程中最大化化学差异，以增强预测能力并导航未知的分子领土。进行回顾性测试时，Chemprint的表现优于五个模型的小组，用于难以放药肿瘤学目标，AXL和BRD4，AXL的AUROC平均得分为0.897，BRD4的AUROC得分为0.876，使用T-SNE分配的BRD4为0.826至0.826至0.885的基准分型，而T-SNE分开的平均得分为0.885。在一项零照片的前瞻性研究中，体外测试表明，通过针对AXL和BRD4提名的41种化合物中有19种在浓度≤20µm时表现出抑制活性，命中率为46％。19次命中报告的平均最高tanimoto相似性得分为0.36，相对于其训练组，得分为0.13（AXL）和0.10（BRD4），相对于这些目标的临床阶段化合物。这会导致以低治疗浓度和高化学新颖性的高命中率发现化合物文库。我们的发现表明，通过训练和测试具有最大差异性的训练和测试化学印记增加了测试的难度增强了模型的预测能力。综上所述，提议的平台设定了新的性能标准。
知识产权的使者知识产权公报2024/2 div>
（21）P-2022/0816（22）29.08.2022。 div>（30）HU 17.05.2022。 div>13699/22 (54) Production process of biodegraders in granulate, composed of liquid bio-sized powder, in order to increase carnivorous substance during food of plant (71) Agošton, Aršton, RS (72) Agošton, Arpad, Main 25, 24400 Senta, RS (57) Biodegrit in granulate is a product that would be used in agriculture for plant nutrition. div>报纸的新颖性是由生物有机物质的液体混合物制成的，并添加了天然无机物质粉（沸石），他得到了砂化肥。 div>该产品在植物的营养方面具有优势，并提高了与人造肥料有关的土地质量。 div>与土地水接触的颗粒正在缓慢地溶解并流入更深的土地层，并且很长一段时间以来植物采用营养。 div>这对于植物的适当生长和发育以及植物对疾病和害虫的耐药性非常重要，尤其是对于寿司。 div>（54）生产生物肥料在颗粒状的过程中，由液体生物有机物质与微生物和巨型匹配匹配，以增加摄入植物（57）生物培养剂在颗粒中的利用（57）是一种用于农业的产物，可用于饲料。 div>生产过程的新颖性是颗粒化的肥料是从生物有机物质的液体混合物中获得的，并添加天然无机粉（沸石）。 div>与人造肥料相比，该产品在植物营养和改善土壤质量方面具有优势。当颗粒与土壤中的水接触时，它们会慢慢溶解并流入较深的土壤层，并且养分在更长的时间内被植物吸收。这对于植物的适当生长和发育以及植物对疾病和害虫的抵抗至关重要，尤其是对干旱。
无人未来？生成式人工智能如何塑造人类众包的未来
摘要 生成式人工智能的快速发展有可能重塑组织创新，从而引发人们对人类解决方案在增强智能新时代的作用的不确定性。我们发起了一项众包挑战，重点关注可持续的循环经济商业机会，比较 GPT-4 和人类解决方案在生成新颖且有价值的解决方案方面的能力。挑战吸引了来自不同行业的全球各类解决方案。300 名评估员从 234 个人类和人工智能解决方案中随机选择了 13 个进行评估，共计 3,900 对评估员-解决方案对。我们的研究结果表明，尽管人工智能解决方案提供了更多的环境和财务价值（可能是由于倾向于与其训练中看到的核心模式保持一致），但人类的输出被评为更具创新性，包括新颖性分布右尾的极端结果。我们使用自然语言处理技术对丰富的解决方案文本进行分析，发现人类和人工智能响应在语义差异指标上存在相当大的重叠，但人类仍然表现出比人工智能更大的语言细微差别。这项研究阐明了人工智能在增强人类众包解决复杂组织问题方面的前景，并为可能采用综合人机人工智能方法解决创新问题奠定了基础。关键词：生成式人工智能、法学硕士、ChatGPT、创新、众包、创意生成、评估、新颖性、价值 我们感谢哈佛商学院研究员 Justin Ho、市场与组织研究项目 (PRIMO) 研究员 Stella Jia，他们支持该项目的数据分析，以及哈佛大学创新科学实验室 (LISH) 实验室经理 Kate Powell，她为研究协议提供了监督和协调。我们也感谢哈佛大学数据到可操作知识实验室和人机交互小组的反馈。我们使用 GPT-4 来辅助写作。所有错误都是我们自己的。