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知识经济中的演员：类型学
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。
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1 Jonathan Turley，Chatgpt错误地指责我对我的学生进行性骚扰。我们真的可以信任AI吗？，美国今日（4月） 3，2023），https：//perma.cc/l2ee-h98r。 2 ID。 有关OpenAi的介绍其产品，请参见介绍Chatgpt，O Pen AI（2022年11月30日），https：//perma.cc/5ckx-7zaq（“我们已经培训了一种称为Chatgpt的型号，该模型以对话方式进行交互。，美国今日（4月3，2023），https：//perma.cc/l2ee-h98r。2 ID。 有关OpenAi的介绍其产品，请参见介绍Chatgpt，O Pen AI（2022年11月30日），https：//perma.cc/5ckx-7zaq（“我们已经培训了一种称为Chatgpt的型号，该模型以对话方式进行交互。2 ID。有关OpenAi的介绍其产品，请参见介绍Chatgpt，O Pen AI（2022年11月30日），https：//perma.cc/5ckx-7zaq（“我们已经培训了一种称为Chatgpt的型号，该模型以对话方式进行交互。对话格式使Chatgpt可以回答以下问题[ - ]提出问题，承认其错误，挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。”3 Turley，前注1。这个措辞反映了Turley在《今日美国》中的著作； Chatgpt使用的确切措辞略有不同。4 ID。 5 ID。 6 Pranshu Verma＆Will Oremus，Chatgpt发明了性骚扰丑闻，并将一名真正的法律教授命名为被告W Ash。 p ost（4月 5，2023），https：//www.washingtonpost.com/technology/2023/04/04/04/chatgpt-lies（与作者一起文件）。 7 Karen Weise＆Cade Metz，当 聊天机器人幻觉，纽约州Times（2023年5月9日），https：//www.nytimes.com/2023/05/01/business/business/ai-chatbots-hallucination.html（作者文件） 名称和日期。 医学解释。 书籍的图。 互联网地址。 甚至从未发生过的历史事件。”）。 8康妮·林（Connie Lin），如何欺骗Openai的Chatgpt，f ast c o。4 ID。5 ID。 6 Pranshu Verma＆Will Oremus，Chatgpt发明了性骚扰丑闻，并将一名真正的法律教授命名为被告W Ash。 p ost（4月 5，2023），https：//www.washingtonpost.com/technology/2023/04/04/04/chatgpt-lies（与作者一起文件）。 7 Karen Weise＆Cade Metz，当 聊天机器人幻觉，纽约州Times（2023年5月9日），https：//www.nytimes.com/2023/05/01/business/business/ai-chatbots-hallucination.html（作者文件） 名称和日期。 医学解释。 书籍的图。 互联网地址。 甚至从未发生过的历史事件。”）。 8康妮·林（Connie Lin），如何欺骗Openai的Chatgpt，f ast c o。5 ID。6 Pranshu Verma＆Will Oremus，Chatgpt发明了性骚扰丑闻，并将一名真正的法律教授命名为被告W Ash。p ost（4月5，2023），https：//www.washingtonpost.com/technology/2023/04/04/04/chatgpt-lies（与作者一起文件）。7 Karen Weise＆Cade Metz，当 聊天机器人幻觉，纽约州Times（2023年5月9日），https：//www.nytimes.com/2023/05/01/business/business/ai-chatbots-hallucination.html（作者文件） 名称和日期。 医学解释。 书籍的图。 互联网地址。 甚至从未发生过的历史事件。”）。 8康妮·林（Connie Lin），如何欺骗Openai的Chatgpt，f ast c o。7 Karen Weise＆Cade Metz，当聊天机器人幻觉，纽约州Times（2023年5月9日），https：//www.nytimes.com/2023/05/01/business/business/ai-chatbots-hallucination.html（作者文件）名称和日期。医学解释。书籍的图。互联网地址。甚至从未发生过的历史事件。”）。8康妮·林（Connie Lin），如何欺骗Openai的Chatgpt，f ast c o。（2022年12月5日），https：//perma.cc/lu74- d2be（描述一个故事ChatGpt写了一个关于特斯拉的季度收入的文章，因为“措辞不平稳的文章，没有语法错误或言语混淆，但包含“随机数字的随机组合，与任何真实的Tesla报告都不相对应”）。
在沙特阿拉伯王国中对公众中糖尿病的知识，态度和实践：一项横断面研究
简介：黑色素瘤，一种高度侵略性的恶性肿瘤，其特征是快速转移和死亡率升高，主要起源于皮肤组织。虽然采取了手术干预，免疫疗法和靶向疗法，但对晚期黑色素瘤的预后仍然令人沮丧。在全球范围内，黑色素瘤的发病率继续升高，仅美国就报告了100,000例新病例和7,000例死亡。尽管下一代测序（NGS）促进肿瘤数据的指数生长，但目前的分析方法主要强调单基因分析，忽略了对复杂基因相互作用网络的关键见解。本研究旨在通过系统地探索黑色素瘤进展中的免疫基因调节动力学来解决这一差距。
使用IQVIA的解决方案和专业知识加速您的肥胖试验
肥胖试验很复杂，IQVIA在这里为您提供帮助。通过利用经验丰富的专家和高级患者招聘解决方案来最大化效率并提高试验速度，因此您可以更快地为患者带来治疗。
通过新的直线编译器从Sigma协议中普遍合并的非交互式零知识
摘要。非交互式零知识证明（NIZK）是阈值加密系统中的必不可少的构件，例如多党签名，分布式关键产生和可验证的秘密共享，允许当事方在不揭示秘密的情况下证明正确的行为。此外，普遍合并（UC）Nizks在较大的密码系统中启用无缝组成。构建Nizks的一种流行方式是使用Fiat-Shamir变换来编译交互式协议。不幸的是，菲亚特 - 沙米尔（Fiat-Shamir）转换的nizk需要倒带对手，并且不可直线提取，这与UC相反。使用Fischlin的转换具有直线提取性，但以基本协议的许多重复为代价，导致具体效率差且难以设定参数。在这项工作中，我们提出了一个简单的新变换，该转换将代数关系的Sigma协议编译为UC-NIZK协议，而没有任何重复的开销。
创建和策划综合知识基础
为机器提供有关世界实体及其关系的全面知识，这是AI的长期目标。在过去的十年中，大规模的知识库（也称为知识图）自动从Web内容和文本源构建，并已成为搜索引擎的关键资产。可以利用此机器知识来解释新闻，社交媒体和网络表中的文本短语，并有助于答案，自然语言处理和数据分析。本文调查了创建和策划大型知识基础的基本概念和实用方法。它涵盖了发现和规范实体及其语义类型的模型和方法，并将其组织成干净的分类法。最重要的是，本文讨论了以实体为中心属性的自动提取。为了支持长期生命周期和机器知识的质量保证，该文章介绍了构建开放式模式和知识策划的方法。有关学术项目和工业知识图的案例研究补充了概念和方法的调查。
一种支持自然修复的生态知识系统
•生态系统模型：状态和过渡模型（STM）用于合成有关不同生态系统类型的动态和管理选项的知识。可以在项目计划中使用STM，以识别当前的生态系统状态和状况。这些范围从具有低状态和低水平的生物多样性的高度修改状态到具有很高状况和高水平生物多样性的“参考”状态。STM还描述了通过恢复结构，功能和组成来改善生态系统条件所需的动作。专家提供建议，知识和数据，以创建反映区域生态系统动态的STM。•国家生物多样性评估系统（NBAS）：NBAS支持市场参与者，以使用全国一致的方法比较项目的潜在生物多样性益处。nbas将来自生态系统模型的信息与地面项目数据和国家空间数据集集成在一起，以评估项目站点对保护生物多样性的当前贡献，并预测项目活动预期的生物多样性福利。这包括预期如何改善生态系统的当地状况。更广泛的生物多样性益处包括对景观连接的贡献以及稀有或高度枯竭的生态系统的保护和恢复。这些因素被考虑在一起，以评估项目对生物多样性持续性的贡献。
神经元可塑性的生物学知识的多基因评分适度了青少年认知能力和皮质厚度之间的关联
Sorbonne Universit'E，E，Piti的儿童和青少年精神病学系，E-SALP ˆ etri etri'eere医院，法国巴黎，法国的Institut National de la Sant'E Et De la Recherche M´Edicale，Inserm u a10大学e Paris-Saclay，Ecole Normale Sup´ iRieure Paris-Saclay，CNRS，Center Borelli，Gif-Sur-Yvette； EPS BARTH的精神病学系，法国儿童和青少年精神病学和心理治疗系的Eps Barth´El´emy Durand，大学医学中心，von-Siebold-STR。5, 37075 G ¨ ottingen, Germany u Department of Psychiatry and Neuroimaging Center, Technische Universit ¨ at Dresden, Dresden, Germany v Centre for Population Neuroscience and Stratified Medicine (PONS), Department of Psychiatry and Neuroscience, Charit ´ e Universit ¨ atsmedizin Berlin, Germany w School of Psychology and Global Brain Health Institute, Trinity College爱尔兰X都柏林X人口神经科学与精确医学中心（PONS），脑启发智能科学与技术研究所（ISTBI）（ISTBI），Fudan University，Fudan University，上海，Y，生理学和营养科学系多伦多多伦多的位于加拿大M5S3G3
2中等研究：助产士的知识，观点和学习需求
标准公共系统，非接触模型标准私人系统，非接触模型公共，基于医院的连续性模型，基于社区的连续性模型私人诊所/系统，基于社区的连续性模型私人从事助产士教育研究/政策/管理其他（例如，性健康服务，医疗审助和原住民健康服务）