XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相结合
理论与实践相结合......
恐惧的空间分析以及对定居点实际犯罪的空间位置的调查 269 Péter Szutor：Pontfelhő 瘦身 – 简化 275 Zsolt Győző Török：空间参考系和地图的北向 283 Zoltán Utasi：专业领域和国家之间的数据标准化
数字孪生与人工智能相结合……
代理模型为科学和工程领域的计算带来了一场革命。在人工智能的支持下，代理模型可以提供高度准确的结果，并且与实际模型的计算机模拟相比，计算时间大大减少。代理模型技术已应用于众多科学和工程领域，能源系统建模就是其中之一。由于混合和可持续能源系统的理念在现代世界迅速传播，成为智能能源转变的典范，研究人员正在探索基于人工智能的代理模型在分析和优化混合能源系统中的未来应用。评估能源系统适用性的有前途的技术之一是数字孪生，它可以利用代理模型。这项工作提出了一个关于人工智能驱动的代理模型及其应用的全面框架/评论，重点关注数字孪生框架和能源系统。阐述了机器学习和人工智能在构建有效替代模型中的作用。之后，介绍了针对不同可持续能源开发的不同替代模型。最后，描述了数字孪生替代模型及其相关的不确定性。
将业务与技术相结合
Microsoft 和/或其各自的供应商不对作为服务的一部分发布的文档和相关图形中包含的信息是否适用于任何目的作出任何陈述。所有此类文档和相关图形均“按原样”提供，不提供任何形式的担保。Microsoft 和/或其各自的供应商特此否认与此信息有关的所有担保和条件，包括所有适销性担保和条件（无论是明示、暗示还是法定的）、适用于特定用途、所有权和非侵权性。在任何情况下，Microsoft 和/或其各自的供应商均不对任何特殊、间接或后果性损害或因使用、数据或利润损失而导致的任何损害负责，无论是在合同行为、疏忽或其他侵权行为中，还是因使用或执行服务中提供的信息而引起或与之相关。
将业务与技术相结合
Microsoft 和/或其各自的供应商不对作为服务的一部分发布的文档和相关图形中包含的信息是否适用于任何目的作出任何陈述。所有此类文档和相关图形均“按原样”提供，不提供任何形式的担保。Microsoft 和/或其各自的供应商特此否认与此信息有关的所有担保和条件，包括所有适销性担保和条件（无论是明示、暗示还是法定的）、适用于特定用途、所有权和非侵权性。在任何情况下，Microsoft 和/或其各自的供应商均不对任何特殊、间接或后果性损害或因使用、数据或利润损失而导致的任何损害负责，无论是在合同行为、疏忽或其他侵权行为中，还是因使用或执行服务中提供的信息而引起或与之相关。
理论与实践相结合......
14:50–15:00 Manó Kukár：Phase One Industrial 的空中解决方案 15:00–15:10 József Vízhányó：ArcGIS 的新趋势 15:10–15:30 László Bekő – Péter Burai – Alida Kiss – Csaba莱纳特 – 塔马斯·托莫尔 –
将人类专业知识与人工智能相结合
我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册中心预注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren、Curtis Langlotz 和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的几位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
将人类专业知识与人工智能相结合
∗ 我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册表上预先注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。† Agarwal：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：agarwaln@mit.edu。Moehring：普渡大学丹尼尔斯商学院，电子邮件：moehring@purdue.edu。Rajpurkar：哈佛医学院生物医学信息学系，电子邮件：pranav_rajpurkar@hms.harvard.edu。Salz：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：tsalz@mit.edu。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren 博士、Curtis Langlotz 博士和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 博士和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的几位放射科医生以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。
单元 1 将人力资源规划与... 相结合
协作的重要性：人力资源专业人员和业务领导者之间的协作对于成功将人力资源规划与业务战略相结合至关重要。人力资源专业人员需要深入了解组织的业务战略、目标和宗旨，以制定支持这些战略和宗旨的人力资源战略和计划。业务领导者需要与人力资源专业人员密切合作，以确保人力资源战略和计划与组织的业务战略保持一致，并支持实现组织的目标和宗旨。人力资源专业人员和业务领导者之间的协作可以提高员工的参与度和工作效率，提高员工保留率，并实现更好的整体业务成果。
将人类专业知识与人工智能相结合
∗ 我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册表上预先注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。† Agarwal：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：agarwaln@mit.edu。Moehring：麻省理工学院斯隆管理学院，电子邮件：moehring@mit.edu。Rajpurkar：哈佛医学院生物医学信息学系，电子邮件：pranav_rajpurkar@hms.harvard.edu。Salz：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：tsalz@mit.edu。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren 博士、Curtis Langlotz 博士和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 博士和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的多位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。
将人类专业知识与人工智能相结合
∗ 我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册表上预先注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。† Agarwal：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：agarwaln@mit.edu。Moehring：麻省理工学院斯隆管理学院，电子邮件：moehring@mit.edu。Rajpurkar：哈佛医学院生物医学信息学系，电子邮件：pranav_rajpurkar@hms.harvard.edu。Salz：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：tsalz@mit.edu。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren 博士、Curtis Langlotz 博士和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 博士和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的几位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。