导演寄语 2013 年,芝加哥公立学校 (CPS) 关闭了 40 多所学校,并决定遣返数千名芝加哥学生。当时,我一直在想“这能解决什么问题?我们怎么会落得如此境地?下一步该怎么办?”《退出策略》讲述的是那些身处这些对话前线的人的故事:那些精疲力竭的人;那些渴望为改变做任何事的人;那些对这一切麻木的人;那些总是安于现状、随机应变的人。我对这些我们从自己的教育经历和背景中了解到的真实的人感兴趣。学校关闭、社区暴力、教育水平低下都是这个国家当前重要而严肃的话题……而且这部戏很有趣,就像生活的荒谬一样。很难不去想热播的电视剧《阿伯特小学》——真实的人物,各种恶作剧,很多心酸的事,他们都面临着艰难的选择。
抽象的木质衰变真菌和细菌在自然生态系统中起着至关重要的作用,这有助于木质纤维素材料和营养循环的分解。但是,他们的活动在木材耐用性方面构成了重大挑战,影响了依赖木材作为建筑材料的行业。本评论研究了微生物的多样性破坏木材使用的室内和室外。此外,讨论了微生物鉴定的传统和先进方法,重点是基于DNA的,与培养的测序方法,近年来,其重要性大大增加。它还概述了木材保护的各种选项,从设计到化学木材保存和木材修饰方法。这应该说明结合对衰减生物的生态理解,精确识别和创新木材保护方法的重要性,以实现长期的木材利用。
这项工作在头部(VIH)框架中提出了一种新颖的声音,该框架集成了大型语言模型(LLM)和语义理解的力量,以增强复杂环境中的机器人导航和互动。我们的系统从战略上结合了GPT和Gemini Power LLM作为加强学习(RL)循环中的演员和评论家组成部分,以进行连续学习和适应。vih采用了由Azure AI搜索提供动力的复杂语义搜索机制,使用户可以通过自然语言查询与系统进行交互。为了确保安全并解决潜在的LLM限制,该系统将增强学习与人类反馈(RLHF)组件结合在一起,仅在必要时才触发。这种混合方法可带来令人印象深刻的结果,达到超过94.54%的成功率,超过了既定的基准。最重要的是,VIH框架提供了模块化可扩展的体系结构。通过简单地修改环境,该系统展示了适应各种应用域的潜力。这项研究为认知机器人技术领域提供了重大进步,为能够在现实世界情景下能够复杂的推理和决策制定的智能自治系统铺平了道路,这使我们更接近实现人工通用情报。
摘要:本文的目的是根据其活动的特殊性在知识经济中构建参与者的类型。到目前为止,几乎所有的研究人员都将自己的兴趣集中在组织及其管理上的知识经济中,忽略了主要基于无形资源的新经济和进步的参与者。这种类型学的主要标准是这些参与者在知识方面的定位,作为任何经济活动的无形资源。该类型学的整个频谱是由作曲家和消费者的最终演员定义的。作曲家创造知识并将个人知识转变为组织知识,而消费者则是那些使用它的人。之间,有所有者,管理员和表演者。作为扩展名,我们可能会将公民作为最终知识用户中的公民包括。此外,我们对所有这些参与者的特征进行了分析,这些特征在价值,目标,方法和结果方面。本文的贡献是从我们在理解知识经济的机制和动力学方面提供的新角度结果。关键字:知识;知识经济;知识资源;知识参与者;知识管理介绍2020年非常特别。因此,为了了解2020年的世界,接受发达国家在很大程度上存在于知识驱动和基于服务的经济中(North&Kumta,2018;Tomé,2012)。演员和过程(Edwards,2011年)。我们可能会说,Covid -19可以像当前的其他危机一样定义知识的重要性(Tomé等,2020) - 发生这种情况是因为存在大流行,一方面我们缺乏克服病毒的疫苗。另一方面,我们还缺乏有关如何缓解病毒的人类,财务,经济,社会和政治影响的社会知识(Surico&Galeatti,2020; Zhou,2020)。在这种新经济中,无形资产现在通常被视为决定性资产(Nonaka&Takeuchi,1995; Edvinson&Malone,1997)。无形资产可以从多种角度(知识管理,知识分子资本,人力资源发展,经济学,传统管理和社会政策(Tomé&Loureiro,2014年))和各个层面,即区域,组织和个人(Tomé,2016)。至关重要的是,对该主题的任何有用分析都必须解决技术,即从所有不同的角度来看,已经写了有关知识经济的无数论文。但是,很有趣的是,我们在文献中没有发现有关个人在知识经济中扮演的不同类型角色的任何分析。看来,该分析基本上是在组织以及这些组织内的知识发生的情况上进行的。,但似乎没有研究个人在知识经济中执行不同角色的可能性。这种情况有些奇怪,因为在管理和经济研究中,学者与经理,政策决策者,消费者和企业家打交道,是最重要的代理人。
Marina Antongiovanni是Baldi,Statia antongiovanni。 Greggorio I. Gregory I. Gavier I. Pizarro或Pradeep Koulgi,Pradeep Koulgi,Daniel Mueller V,B,B,B,Robert Mueller W,Ranjini Murial A,X,X,Sofia Nanni G和,Mauricio No,AA AA A. Prieto-Torres AB,Jaysree Ratnam和Jaysree Ratnam和罗伊·罗伊(Roy Roy Roy)的聚会,菲利普·鲁芬(Philippe Rufin),A,玛丽安娜·罗芬(Mariana Roffin)和马沙·桑卡兰(Mashah Sankaran),巴斯克·托雷斯(Basque Torres)AJ,AK,Srinas Vaidanatan Al,Maria Valleys A,Am,Am,An,An,Malika Virah-Sawmy a。 Tobias Kummer。
在本文中,基于离子电活性聚合物(IEAP)的三层微型激活器的电响应考虑了在微实施行为中出现的某些现象。分析了对充电和排放过程中测得的电流的详细研究。研究了简化的等效电路的电荷,时间构成,电容和电阻。结果表明,微型演员表现出低于1 V的施加电压的线性行为。除此之外,非线性出现并与放电过程有关,尤其是以非线性方式增加的相应电阻。在此阶段,取决于先前施加的电压的累积电荷在放电过程中未完全恢复。这项研究的结果通过实验和理论结果进行了说明。
这些方面的未来意义自然很难精确地预测。但是,在可预见的将来将它们驳回诸如“这将保持不变”或“这将永远不会构成任何事物”之类的陈述似乎越来越不合适,而在沟通和行为模式在全球范围内以及以前所未有的速度变化以及所有社会阶层的变化时(Sauter 2013,第20页,第20页)。以下讨论的起点是Engelhard/Hagen(2012)的报告,该报告通过对公共和私人研究机构的参与者的访谈,探讨了他们对DIY生物学运动的影响以及如何影响。首先通过RüdigerTrojok(2012)的简短专业知识进行了对该主题的首次加深,以及Christof Potthof(2013)的评论报告(2013年)(Gen-Ethisches netzwerke。V.)。最终阐述是由RüdigerTrojok在另一个短期专业知识(Trojok 2014)的过程中进行的,并在最终报告准备中作为ITAS员工进行了。
AI的最新进展彻底改变了材料科学和加速材料发现的财产预测。图形神经网络(GNN)由于能够表示晶体结构作为图形,有效捕获局部相互作用并提供出色的预测,因此脱颖而出。但是,这些方法通常会丢失关键的全局信息,例如晶体系统和重复单位连接。为了解决这个问题,我们提出了Cast,这是一个基于跨注意的多模式融合模型,该模型集成了图形和文本模式以保留基本的材料信息。cast使用交叉注意机制将节点 - 和令牌级的特征结合在一起,超过了依赖于材料级嵌入(如图形平均值或[Cls]令牌)的先前方法。掩盖的节点预测预处理策略进一步增强了原子级信息的整合。与Crysmmnet和MultiMAT等方法相比,我们的四个晶体特性(包括带隙)的性质预测的实现最大提高了22.9%。预处理是对齐节点和文本嵌入的关键,并且注意力图证实了其在捕获节点和令牌之间关系的有效性。这项研究强调了材料科学中多模式学习的潜力,为更强大的预测模型铺平了道路,这些模型纳入了本地和全球信息。
摘要:成熟的B细胞通过类开关重组(CSR)显着使免疫球蛋白(IG)生产多样化,从而允许遥远的“开关”区域的连接。CSR是由Activation诱导的脱氨酶(AID)启动的,该酶(AID)靶向在转录的靶向S区域的单链DNA中充分暴露的细胞糖苷,具有对WRCY基序的特定亲和力。在MAM-MALS中,富含G的序列还存在于S区域,形成有利于CSR的规范G-四链体(G4S)DNA结构。与G4-DNA(G4配体)相互作用的小分子被证明能够在B淋巴细胞中调节CSR,这要么积极地(例如核苷二磷酸激酶同工型)或负面的(例如RHPS4)。G4-DNA也与转录的控制有关,由于它们对CSR和转录调控的影响,富含G4的序列可能在B细胞恶性肿瘤的自然史上起作用。由于G4-DNA位于基因组中的多个位置,尤其是在癌基因启动子中,因此尚待澄清它如何更具体地促进生理学中的合法CSR,而不是致病性易位。G4结构在转录DNA和/或相应的转录本和重组中的特定调节作用似乎是理解免疫反应和淋巴结发生的主要问题。
供应链管理中的摘要,仓库起着至关重要的作用。在对商品需求不稳定的现象中,仓库充当预测需求波动和增加的缓冲。鉴于这一关键作用,监视仓库运营性能对于确保高效且连续的操作至关重要。根据Kolinski和Sliwczynski(2015)的说法,可以通过测量仓库的生产率来测量仓库运营性能。本文探讨了影响仓库生产率的因素,重点关注印度尼西亚乳制品农业行业仓库业务的利益相关者或参与者的观点。本研究中使用的分析方法是Mactor(联盟和冲突的矩阵:策略,目标和建议)分析方法由Lipsor潜在的(远见)战略性和组织研究实验室开发的分析方法。通过这项研究,希望它能有助于增加有关利益相关者或参与者在影响仓库生产力中发挥作用的知识。关键字:乳制品行业,仓库生产率,Mactor方法