在商业模式研究中,一个主要的方面是能够“读懂”企业如何赚钱并为客户提供比竞争对手更多的价值(Rappa 2000)。商业模式并不是对一个包含所有参与者、关系和流程的复杂社会系统的描述。相反,它描述了一个“商业系统”在实际流程背后创造价值的逻辑(Petrovic 等人,2001)。但创造价值并不是公司的关键问题。为了生存,公司需要从提供给客户的产品中获取价值。在市场竞争中,“交易中的每一方都试图为自己获取最大份额的价值,而最终的衡量标准就是公司利润”(Oli ń ski,Szamrowski 2016,第 41 页)。
Santanu Pattanayak 目前是高通公司研发部门的一名机器学习研究员,也是深度学习书籍《使用 TensorFlow 进行深度学习:用 Python 进行高级人工智能的数学方法》的作者。他拥有大约 12 年的工作经验,其中 8 年从事数据分析/数据科学领域。加入高通之前,Santanu 曾在 GE、RBS、凯捷和 IBM 工作。他毕业于加尔各答的贾达夫普尔大学,获得电气工程学位,并在印度理工学院 (IIT) 海得拉巴分校获得数据科学硕士学位。Santanu 是一名狂热的数学爱好者,喜欢参加 Kaggle 比赛,他在全球排名前 500 名。Santanu 在印度西孟加拉邦出生和长大,目前与妻子居住在印度班加罗尔。
摘要。在本研究中,实验测试了一个旨在推动人类操作员和无人机 (UAV) 团队之间互动的正式框架。目标是通过在线监控操作员的心理工作量 (MW) 和表现来控制代理之间的互动,从而提高人类的表现。所提出的解决方案使用应用于心脏特征的分类器进行 MW 估计。分类器输出作为人类 MW 状态观察引入部分可观察马尔可夫决策过程 (POMDP),该过程对人机交互动态进行建模,旨在控制交互以优化人类代理的表现。基于对操作员 MW 和表现的当前信念状态以及任务阶段,POMDP 策略解决方案控制应该向操作员建议或不建议哪些任务,假设无人机能够支持人类代理。使用一项实验对该框架进行了评估,其中 13 名参与者以不同的工作量水平执行了 2 次搜索和救援任务(有/无适应性)。根据文献,当使用自适应方法时,参与者感受到的 MW、身体和时间需求、挫折感和努力明显减少,他们的飞行得分也显著提高。这些发现证明了这种基于 POMDP 的自适应交互控制如何提高性能,同时减少操作员的工作量。
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20 软件质量概况。.............................463 21 协同建设。..................................479 22 开发人员测试 ....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。499 23 调试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。535 24 重构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。563 25 种代码调优策略。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。587 26 代码调优技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。609
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2。在有指导RNA的情况下与靶DNA结合,只要目标是原始的邻接基序的上游(5'),GRNA和cas9核酸内切酶都会形成Cas9:GRNA复合物。cas9核酸内切酶与靶基因组基因核基因座结合均由导向RNA中包含的靶序列介导,又介导了一个3碱基对序列,称为原始序列相邻基序或PAM。为了通过CAS9切割DsDNA,它必须立即包含由导向RNA靶向的位点下游(3')的PAM序列。在没有引导RNA或PAM序列的情况下,CAS9既不会结合也不会切割目标。Cas9同源物(请参见下表)具有不同的PAM要求。这些不同的PAM要求使研究人员能够针对许多不同的基因组基因座。
在全球南部,传统的非正式劳动形式继续持续存在。在大多数国家中,超过一半的工人被非正式地雇用为自己的帐户工人,临时工,合同工人,工业工人,工作人员,家庭工作人员,没有明确的雇主与雇主关系,他们没有从雇主那里获得任何劳动和社会保护。的确,在全球劳动力中,男人和女性都是自雇人士(ILO 2018a; Bonnet,Vanek and Chen 2019)。在过去的十年中,有一些尝试在全球南部进行非正式的正式尝试,但是这种方法和结果已经混合在一起,在一些拉丁美洲国家中有所进步。阿根廷,巴西,多米尼加共和国,厄瓜多尔和乌拉圭在2002年至2013年之间将非正式就业减少了10个百分点。这是该地区经济增长的结果,以及向工人及其雇主提供的立法和激励措施的形式化战略(ILO 2014)。
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成功部署人工智能 (AI) 取决于控制和信任。虽然在受监管的生命科学领域,控制已司空见惯,但信任必须通过数据赢得和证实。对于人工智能和大型语言模型 (LLM) 来说尤其如此。生成式人工智能和 LLM 是新兴技术,许多公司都采取了观望态度。在涉及生命的受监管行业中,这种谨慎是适当的。然而,人工智能发展迅速,在某些应用中显示出巨大的前景。无所作为将使组织处于竞争劣势。我们 Lionbridge 建议生命科学客户在谨慎与开放创新之间取得平衡。我们还相信,在语言成果方面,可以围绕 LLM 建立信任,特别是如果生命科学行业开始重新考虑其语言战略方法。