2025 年 1 月 13 日星期一 7:00 + Joseph L. Cook Jr. rb Tom 和 Lisa Cook 12:00 ++ Francis、Joe 和 Jim Firment rb 妻子/妈妈 神奇勋章九日敬礼 2025 年 1 月 14 日星期二 7:00 + Charles Marino Jr. rb Massullo 和 Sabella 家族 12:00 Mattiussi 家族 rb ST 家族。安东尼九日敬礼 2025 年 1 月 15 日,星期三 7:00 Pro concealis oblitis rb 修士 12:00 H&B 卡罗尔·埃利亚斯 rb 安吉拉·昆泽 布拉格的婴儿耶稣 2025 年 1 月 16 日,星期四 7:00 + 丹尼尔·麦卡锡 rb 汤姆和丽莎·库克 11:00 圣时崇拜 12:00 ++ 托马斯和弗朗西斯·西卡提洛 rb 儿子 2025 年 1 月 17 日,星期五 7:00 ++ 弗朗西斯、乔和吉姆·菲尔门特 rb 妻子/母亲 12:00 ++ 威廉和玛丽·戈尔斯基 rb 家庭 神圣慈悲九日敬礼 2024 年 1 月 18 日,星期六 7:00 H&B TOF 11:00 圣时崇拜 12:00 + Andrew Furlong rb Fr. Ryan Furlong 4:00 守夜弥撒 ++ Rosemary & Howard O'Malley rb Tom & Lisa Cook
7 联合国教科文组织,“重塑文化政策”,(2015 年) 8 欧洲文化和创意溢出效应研究伙伴关系,“欧洲的文化和创意溢出效应:后续审查”,(2018 年) 9 需要注意的是,DCMS 并不将“艺术和文化”作为一个部门使用,而是将创意产业和文化部门统称为一系列子部门的总称,涵盖了被广泛理解为构成艺术和文化的内容。 10 创意产业联合会,“发展英国创意产业:创意企业需要什么才能蓬勃发展和成长”,(2018 年) 11 需要注意的是,英格兰艺术委员会的经济估计(CEBR,“艺术和文化产业对英国经济的贡献”,(2019 年))与表 1 中显示的 DCMS 数据不同。英格兰艺术委员会涵盖的“行业”较少,反映了其资助计划涵盖的艺术形式和子部门。
企业规划需要客观的第三方经济、政治、投资和行业趋势分析。AMI 提供此类分析,并通过定制的区域和行业特定预测演示文稿提供。
113空军基地是一种强大且反应灵敏的作战工具。它为部队提供持续支持,以便他们进行有效训练,并能立即响应共和国总统通过作战指挥所下达的命令。对于空军来说,113空军基地对《国防和国家安全白皮书》五大战略功能中的三项做出了重大贡献:威慑、保护和立即干预。
涉及人类与自动化系统交互的任务变得越来越普遍。由于人类行为的不确定性以及由于人为因素而导致失败的可能性很高,这种集成系统应在必要时通过调整其行为做出智能反应。设计高效交互驱动系统的一种有前途的途径是混合主动范式。在这种情况下,本文提出了一种学习混合主动人机任务模型的方法。建立可靠模型的第一步是获取足够的数据。为此,我们开展了一项众包活动,并根据收集到的数据训练学习算法,以对人机任务进行建模并使用马尔可夫决策过程 (MDP) 优化监督策略。该模型考虑了人类操作员在交互过程中的行为以及机器人和任务的状态。一旦学习了这样的模型,就可以根据代表任务目标的标准优化监督策略。本文中的监督策略涉及机器人的运行模式。基于 MDP 模型的模拟表明,不确定性规划求解器可用于根据人机系统的状态调整机器人的模式。机器人运行模式的优化似乎能够提高团队的表现。因此,来自众包的数据集是一种有用的材料
基于捐赠的众筹是在Covid-19大流行期间大量使用的。尽管大多数活动都是毫无争议的,但其他活动则传播了错误的信息或公共卫生。作为回应,像Gofundme这样的主流众筹平台限制了他们将举办哪些活动。这导致一些活动转向鲜为人知的众所周知的众筹平台。虽然对主流众筹平台上与健康相关的误解的研究正在增加,但对少数限制性平台(例如givesendgo)的群众资助知之甚少。这项研究的目的是审查Ivesendgo平台上与疫苗相关的众筹活动,以更好地理解:1)如何在Givesendgo上描绘疫苗; 2)这些运动在吸引财政支持方面取得了多大的成功。
在过去二十年中,随着数字技术使在线社区和人群成为强大的创新源泉,开放式创新 (OI) 势头强劲 (Butticè & Ughetto, 2023 ; Füller 等人,2009 ; Jaribion 等人,2023 )。通过开放式创新,组织正在“开放”其以前封闭的创新流程,可能允许入站和出站流动 (Chesbrough, 2003 )。在开放式创新中,一种特别流行的入站知识流是众包——将任务或挑战传播给一群人的过程,而不是将其指定给特定的、通常是内部的“代理人”(Afuah & Tucci,2023 年;Brunswicker 等人,2017 年;Cappa,2022 年;Howe,2006 年、2008 年;Mack & Landau,2020 年;Pénin & Helmchen,2011 年;Piazza 等人,2022 年)。通过参与众包,公司努力从组织外部的大量个人那里收集知识(Dahlander & Gann,2010 年)。这使他们能够快速产生大量新想法;然而,大量的新想法使得识别最有价值的想法成为比以前更具挑战性的任务(Hoornaert 等人,2017 年;Majchrzak 和 Malhotra,2020 年)。虽然组织专家为想法评估增加了宝贵的领域知识,但他们也是一种稀缺且昂贵的资源(Bell 等人,2023 年;Toubia 和 Florès,2007 年)。作为回应,公司越来越多地参与众包投票,让大量成本低得多的众包工作者参与想法评估(Brabham,2008 年;Chen 等人,2020 年;Howe,2008 年;Majchrzak 和 Malhotra,2020 年)。最近的研究表明,众包投票可以产生与专家评估相当的表现(例如,Magnusson 等人,2016 年;Mollick 和 Nanda,2016 年)。允许人群对想法进行投票不仅有助于克服组织注意力缺陷(Chen 等人,2020 年;Piezunka 和 Dahlander,2015 年),还可以增加人群参与竞赛的热情(Chen 等人,2020 年),有助于新企业的生存和获得种子资金(Quignon,2023 年),并增加随后在众包活动中产生的想法的数量(Chen 和 Althuizen,2022 年)。到目前为止,在创新管理研究中观察到的人群由组织外部的人组成(例如,有兴趣进一步改进产品的主要用户、参与挑战的竞赛参与者或受雇完成工作的零工)。虽然它们可以帮助组织获取组织内部无法获得的特定知识或大量能力,但让人类参与众包工作,尤其是众包投票,是有局限性的。作为人类,众筹投票者容易受到偏见的影响,他们的评价可能受到注意力限制、羊群效应(早期的评分会影响随后的积极评分,因为选民会遵循最初的评价)或相互投票行为(贝尔
下表显示了众神花园公园在相关企业的宝贵投入和上述假设下产生的总体经济影响。第一个表格显示了与就业和相关就业收入、当地经济的净增加值以及活动产生的总产出相关的直接、间接和诱发影响总额。结果显示,2022 年众神花园公园直接支持了 2,946 个就业岗位。间接(企业对企业)就业为 569 个就业岗位,诱发(更广泛的社区)就业为 540 个就业岗位。总体而言,众神花园公园在 2022 年为区域经济贡献了 4,055 个就业岗位。相关的总就业相关收入为 1.58 亿美元。如果我们对总劳动收入进行简单的除法计算并除以就业人数,平均年薪为 38,947 美元。这种计算是一种很好的可靠性检查,因为对于与该景点相关的(大多数)酒店职位类型来说,工资在合理范围内。
过去十年,系统和认知神经科学的研究呈指数级增长。系统神经科学专注于神经回路和系统的结构和功能,而认知神经科学则以认知背后的生物过程为中心。这两个学科使用的方法经常重叠(即行为测量)。这两个子学科使用的样本量通常由于所选方法涉及的时间、成本和侵入性以及目标人群的可用性而不足。例如,心理学研究的样本量中位数在 40 到 120 之间变化(Marszalek 等人 2011)。虽然这些数字可能足以检验一些假设,但它们通常动力不足(Button 等人 2013;开放科学合作 2015)。
摘要 众包具有巨大的潜力:例如,宏观任务众包可以为应对气候变化的工作做出贡献。宏观任务众包旨在利用群体智慧解决棘手问题等非平凡任务。然而,宏观任务众包需要大量劳动力,而且执行起来很复杂,这限制了它的效率、效果和用途。人工智能 (AI) 的技术进步可能会通过支持促进众包来克服这些限制。然而,要实现这一点,需要更好地理解 AI 在宏观任务众包促进方面的潜力。在这里,我们求助于舞蹈理论来发展这种理解。在宏观任务众包中,可供性帮助我们描述表征促进者和 AI 之间关系的行动可能性。我们遵循两阶段、自下而上的方法:初始开发阶段基于对学术文献的结构化分析。随后的验证和改进阶段包括两个观察到的宏观任务众包计划和六次专家访谈。从我们的分析中,我们得出了支持宏观任务众包中的 17 项促进活动的七种人工智能可供性。我们还确定了说明可供性的具体表现形式。我们的研究结果增加了学术界对宏观任务众包的理解,并推动了关于促进的讨论。此外,它们还帮助从业者确定将人工智能融入众包促进的潜在方法。这些结果可以提高促进活动的效率和宏观任务众包的有效性。