XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System沙鲁克汗
上升学者会议策略学生研究演示文稿尼基沙·阿尔辛多市纽约大学：巴鲁克学院尼基沙阿尔辛
上升学者会议策略学生研究演讲尼基沙·阿尔辛多市纽约大学：巴鲁克学院nikishaalcindor@gmail.com nikisha alcindor是博士学位。纽约市巴鲁克学院Zicklin商学院的学生。她专门从事战略管理，她的研究通过将人工智能和机器学习应用于决策和风险分析来研究合并和收购的成功率（M＆A）。Nikisha担任埃默里大学（Emory University）的化学学士学位和哥伦比亚商学院的MBA，担任莱昂·库珀曼学者（Leon Coperman Scholar）。摘要：战略管理中的学者长期以来一直表现出对首席执行官（CEO）特征（例如人格）的兴趣，例如合并和收购等战略决策（M＆A）（Chatterjee＆Hambrick，2011; Herrmann＆Nadkarni，2014年）。Upper echelons theory posits that CEOs and Top Management Teams (TMT) directly influence organizational decision-making based on their demographics, values, and personalities (Hambrick, 2007), with recent research focusing on how specific components of personality influence M&A in terms of completion (Aktas, de Bodt, Bollaert, & Roll, 2016; Malmendier & Tate, 2008) as well as post-acquisition performance （Renneboog＆Vansteenkiste，2019年）。但是，尚未全面概述人格的所有不同组成部分如何影响首席执行官的决策，尤其是在并购期间。那么，问题是，追求并购的首席执行官人格影响决策的条件是什么，以及哪些首席执行官人格特质将投资者的反馈纳入决策。本文通过调查CEO人格特质如何影响战略决策以及这些人格特质如何结合投资者的反馈来扩展上层梯队的研究。这项研究借鉴了人格文献，并探讨了个性五因素模型（McCrae＆Costa，1985）如何影响战略决策和并购成果。FFM性格特征是同意，尽职尽责，外向性，开放性和情感稳定性（神经质）。此外，我认为某些人格特征将导致不同的决定，并探讨某些人格对投资者对交易公告的反馈有何反应。随着2019年全球宣布的并购交易总额为3.37万亿美元，2007年宣布了4.9万亿美元的高价（合并，收购和联盟研究所，2020年），了解CEO的决策如何影响M＆A的结果是如何影响M＆A的重要性。使用SDC白金作为数据资源，本研究的样本集包括收购完成并购的美国上市公司的公司首席执行官。按照与Betton，Eckbo和Thorburn（2008）类似的抽样策略，样本集将包括具有多数利息，持续利息或部分利益的收购方。收购方必须在交易前拥有少于50％，并且在交易后处于50％或更多的控制位置。此外，交易规模将大于500万美元，以排除几乎没有影响的小额交易。在此分析中可以接受成绩单的问答部分，因为CEO使用日常语言回答这些问题。开放语言首席执行官人格工具（OLCPT）将使用机器学习和人工智能以7分的规模来衡量CEO人格特质（Harrison，Thurgood，Boivie和Pfarrer，2019年）。在问答答案（问答）中，收购方首席执行官的回答将在多年内进行分析，因为中年个性不会随着时间的流逝而变化（Harrison，Thurgood，Boivie和Pfarrer，2020年； Roberts，Walton，＆Viechtbauer，＆Viechtbauer，2006年）。该呼叫的这一部分中引起的应力更容易揭示外向性，从而可以很好地测量外向性（Dewaele＆Furnham，1999; Malhotra，Reus，＆Reus，Zhu，＆Roelofsen，2018）。初步结果表明，某些首席执行官人格特质会影响并购结果，并确定投资者反馈的纳入。
基于自主汗的可穿戴系统
早期训练，可用于增强/虚拟现实的exoskele-tons，假肢和交互式系统。[1–9] The continuous operation of these systems is juxtaposed with the reliable and sus- tainable energy sources, currently met through: a) energy harvesters based on mechanisms such as photovoltaics, [10–13] piezoelectricity, [14–16] triboelectricity, [14,17–19] and theremoelectricity, [20–22] etc.; b）诸如锂离子电池（LIB）[23-27]和超级电容器（SCS），[28-35]等的储能设备等。; c）延长电池寿命的低功率或附近的州外电子设备和算法，[36,37]等。（图1 A）。改编这些技术，各种可穿戴的物理，化学，生物和光学传感器，[3,33,38-43]近年来报告为自供电或能量自动造型，[15,33,44-47]可以依靠能量代理，[21,33,48–51] ElectroCeest（21,48–51] ElectroChemical（Elephemical）， [3,26,31–35,44,52,53,55-57]无线功率技术，[58–60]自动力传感器，[15,33,44-47]和结合能量生成器和EES的混合能源系统。[61]几篇评论文章详细介绍了这些技术，[47,62-68]在各自的主题中，例如自供电的Bioseners，[69]自动医疗传感器，[70]基于酶的体内设备，[71]和其他环境技术。[72]然而，很少有人关注生物相容性，安全性和潜在的环境影响这种能源自治系统，这是一个引起人们越来越多的利益的话题。许多当前的能量设备都使用有毒的材料和电解质，因为佩戴这些设备的个人的安全至关重要。使用可穿戴技术的激增以及同时朝零废物，可持续的信息和通信技术以及电子废物回收的同时推动，要求使用可持续材料来满足未来的能源需求。[73–75]在磨损的情况下，还有其他关于生物相容性的要求，以及允许可穿戴能力的新型形式（例如，伸展能力，灵活性，可洗）。例如，包括钴和镍以及易燃电解质（LIBF 4，LIPF 6，LICLO 4）在内的重金属的存在会引起毒性和污染。fur，在有机溶液和电极表面的反应过程中产生热量，这对磨损是有害的。[76]在这方面，由于其丰富的成分（图1b）用于能量发电的新方法，[40,77]储能，[35,78,79]和感应[80-82]（图1C）被认为是非常有吸引力的，因为它们的整合可能会导致完全的能量能量磨损系统。本评论文章介绍了基于汗液的设备的详细分析
篝畿20 ￣）25 鱼簪学科学院寄生虫病研克所
冯学胜 、郑秀娟、 司秋生、林云璐 (上海医科大学觅疫学教研室，上海200032，中国) 常 远 范佩芳、虞建良、张淑人 、刘新垣 (中国科学院上海生物化学研究所，上海200031，中国) 艮口 ] 提要 用蛋tt工狂方法对天然型重组白细胞介素 (rIL-2)~ 行改造，研{6|的两种新型 rtL一2， 125一Ser-rlL-2和125． Ala-rlL-2均能维持NK 细 胞及CTLL一2细胞的增殖或长期传代，这种作用可被 抗rlL-2的单克隆抗体破坏．新型rlL一2还能增强 NK 细胞的话性，并显着提高肝密搔润性淋巴细胞 (TIL)的抗癌活性．这说明新型rlL一2的生物举活性 与天然型flL_2基本一致．可应用于肿瘤的免疫治疫
博士沙伊莱什·纳亚克
1980 年毕业于巴罗达大学。1978 年他以科学家身份加入印度空间研究组织 (ISRO) 空间应用中心，随后升任海洋和水资源组主任。目前，他是班加罗尔国立高等研究院院长、德里 TERI 高等研究院院长、《印度遥感与生命学会期刊》主编以及新德里印度国际中心受托人。2008 年 8 月至 2015 年，他担任地球系统科学组织 (ESSO) 主席和印度政府地球科学部 (MoES) 秘书长。他主要负责构思、制定和执行许多国家级项目，涉及卫星数据在海洋颜色、综合沿海区管理、雪和冰川研究以及水资源方面的应用。有关印度海岸的详细信息的生成影响了用于规范沿海活动的沿海区域划分政策的制定，并有助于重组印度政府环境和森林部发布的《沿海管制区通知》。
艾琳·丽莎·阿佐·阿克帕鲁
我是一名积极主动的软件工程师，在前端和全栈开发方面拥有丰富的经验，擅长使用 ReactJS、Django 和 React Native 创建无缝 Web 和移动应用程序。凭借在人工智能驱动系统（包括机器学习引擎）方面的经验，我提供创新、可扩展的解决方案。我对技术充满热情，曾参与过应急响应系统和电子学习平台等项目，始终致力于将功能性与以用户为中心的设计相结合。
贝弗利·麦格鲁·沃克
地区书记员贝弗利·麦格鲁·沃克制定了一项计划，以增加福遍县的陪审员人数。她说：“被传唤出庭参加陪审团的公民人数令人不安。我们必须传唤比实际需要更多的人，才能让足够多的人出席所有需要陪审团的法院。”沃克女士说，陪审团出庭率约为 27%，这使得随机抽样调查变得更加困难
史蒂芬·科洛鲁克上校101司令，...
我们继承了一个以竞争，危机和全球冲突为标志的世界。即使是休闲观察者，冲突的特征也在迅速变化。当前的变化速度受到无人空中和地面系统，传感器，远程和自主系统以及电子战的扩散。很明显，在将来的战斗中，学习和做出决策的人比敌人做得更好。对战斗人员，更快地适应变化的人是生存和盛行的人。但是我们选择观察什么，我们如何学习以及我们需要做出什么决定？今天的透明战场（由无数传感器和视频记录下来）提供了丰富的信息。实际上，可用的数据太多，以至于筛选和辨别需要学习的内容比以往任何时候都重要。