XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System研究的
对研究的研究的定量评估...
收到：2023年9月28日接受：2023年12月17日发表：2024年2月1日摘要：在行业4.0的迅速发展的景观中，人工智能（AI）纳入人力资源（HR）实践已成为提高组织效率的关键因素。这项研究研究了人力资源部门内AI采用的多方面含义及其对组织运营效率的总体影响。在工业4.0时代，以高级自动化，连通性和数据驱动的决策为特征，AI技术在重塑传统的HR功能方面发挥了越来越重要的作用。本研究旨在定量评估AI驱动的人力资源实践影响员工招聘，保留，发展和整体人力资本管理的程度。通过分析来自不同行业的各种组织的数据，本研究旨在识别与人力资源中AI集成相关的模式，趋势和最佳实践。研究方法涉及调查，数据分析和案例研究的结合，以收集和分析有关人力资源实践中AI采用的定量数据以及随后对组织效率的影响。关键绩效指标（KPI），例如员工生产力，成本效益和战略一致性，以确定人力资源中AI与组织成功之间的相关性。初步发现表明，AI驱动的人力资源实践正在促进更简化和数据知识的决策过程，从而使组织能够做出与知名度更高的人才相关的选择。这项研究所获得的见解将有助于指导组织通过AI集成来优化其人力资源功能，从而使他们能够适应和壮成长4.0景观。此外，这项研究有助于更深入地了解AI，人力资源实践和组织效率之间不断发展的动态，这对行业4.0背景下的战略决策和政策制定产生了影响。
可适应性研究的基于研究的量子力学材料
我们已经开发了一本完整的免费教学材料集合，以帮助教师创建一个以学生为中心的量子力学（QM）课程，该课程吸引了学生，同时支持他们共同发展感知和计算技能。我们的材料基于学生对量子力学的理解的研究，并旨在适应各种教学环境和教师风格或偏好。它们是为旋转的第一个教学范式而设计的，其中包括一组学习目标，概念（“点击”）问题，会议前调查以及作业和考试问题，以及来自三个不同机构的三位讲师的示例讲义。在这项工作中，我们描述了上限中的主动学习的外观，并描述了每个教学工具并提供了一些代表性的示例。我们还讨论了如何在我们的每个机构中使用这些材料，以说明如何在不同机构中使用它们。v C 2023作者。所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据创意共享归因（cc by）许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。https://doi.org/10.1119/5.0109124
ABCD研究的结果
在本文制备中使用的数据可用性数据是从NIMH数据存档（NDA）中举行的青少年脑认知发展SM（ABCD）研究（https://abcdstudy.org）中获得的。这是一项多站点的纵向研究，旨在招募10,000多名9-10岁的儿童，并在成年初10年以来关注他们。ABCD研究®得到美国国立卫生研究院和其他联邦合作伙伴的支持。 U01DA041106, U01DA041117, U01DA041028, U01DA041134, U01DA050988, U01DA051039, U01DA041156, U01DA041025, U01DA041120, U01DA051038, U01DA041148，U01DA041093，U01DA041089，U24DA041123，U24DA041147。支持者的完整列表可在https://abcdstudy.org/federal-partners.html上找到。可以在https://abcdstudy.org/consortium_members/上找到参与站点的列表和研究调查人员的完整清单。ABCD联盟研究人员设计并实施了研究和/或提供数据，但不一定参与本报告的分析或撰写。本手稿反映了作者的观点，可能不会反映NIH或ABCD财团调查员的观点或观点。ABCD数据存储库会随着时间的推移而增长和变化。本报告中使用的ABCD数据来自http://dx.doi.org/10.15154/1520591（ABCD年度版本3.0）和http://dx.doi.org/10.15154/88873-ZJ65（ABCD年度版本5.0）。dois可以在https://nda.nih.gov/abcd/abcd-annual-releases.html上找到。致谢
增强研究的结果
摘要 认知网络或认知的概念框架代表了一种工作记忆系统，尤其是长期记忆阵列，其本质上旨在实现某些行为目的并由神经结构激活。尽管认知可用于大量系统，但当前的技术允许操纵中枢神经系统 (CNS) 来执行某些感觉和运动功能。皮肤的感觉和触觉是人类生存的先天机制，代表了我们通过触觉（大脑高级中枢主动触摸物体进行识别和感知）理解信息的自适应体感能力。体感由一组对各种刺激（热、触觉和机械）敏感的通道和受体识别，对生存、平衡控制、认知和疼痛调节至关重要。认知是一种尖端工具和模式，可提供理论资产、基于证据的实验方案、计算智能方案和直接经验模式的全景，有助于理解人类大脑的复杂功能。通过评估体感刺激后通过脑电图 (EEG) 收集的神经影像数据，可以获得认知反应和变化，从而使研究人员能够更好地了解旨在理解人类行为结果的新兴科学方法。触觉振动触觉触发技术 (VTT) 是一种新兴技术，它将体感模式融入压缩袖套中。eSmartr 智能压缩袖套（Srysty Holdings Inc.，加拿大安大略省密西沙加）采用 VTT 及其认知增强技术 (CBT) 模式，旨在优化神经通信，以改善身心健康。该技术还被融入到贴片、支架、服装（袜子）、腕带和其他递送途径中。正念健康被认为是体感干预的结果，它调节与认知网络相关的行为反应。目前，探索这些模式的研究有限，这表明需要研究新技术及其对体感通路和认知网络的影响。这项经 IRB 批准的研究旨在通过比较基线脑电图与在成年健康个体的右前臂或左前臂上放置包含 VTT 的袖子后的脑电图来探索前臂 VTT 刺激模式对认知网络的影响。材料和方法：对 20 名年龄从 17.6 岁到 41.9 岁不等（n=7 名女性，13 名男性）的 19 个头皮位置记录了 5 分钟内的基线脑电图。然后让受试者的优势手臂戴上 eSmartr 智能压缩袖 20 分钟，并再记录 5 分钟的脑电图。计算了 LORETA（低分辨率电磁断层扫描分析）逆解和表面 EEG 的功率谱分析。此外，对于 10 个不同的网络，计算了来自 88 个 Brodmann 区域的电流源。变量是 10 个频带（delta、theta、alpha-1、alpha-2、beta-1、beta-2、beta-3 和 hi-beta）中以 1 Hz 为增量的绝对功率和绝对电流密度。对每个人的所有 EEG 参数进行配对 t 检验，以及基线 EEG 和后续 EEG 之间的组配对 t 检验。结果：结果显示，在基线测量和后续“戴上袖子”测量之间，表面 EEG 和 LORETA 电流源均存在统计学上显着的 t 检验差异（P <0.01）。最大的差异是，在佩戴“袖套”的情况下，表面脑电图和 LORETA 电流源的 alpha 和 beta 频率功率均显著下调，如下图所示
研究的进行
在NIH的新版本中发布了有关研究指南（IRP）的指南，与我任命为壁内研究副主任一周年纪念日相吻合。对于美国国立卫生研究院的IRP来说，这是令人兴奋且非常繁忙的一年。随着我们从199日大流行中出来，有一种新的能量和热情来推动我们的研究人员的研究努力。NIH IRP进行的科学，临床护理，培训和职业发展有助于所有人的最佳健康和最大潜力。我们重视研究资源的独特稳定性，NIH的广泛和深厚的专业知识，其科学家卓越的高级标准以及IRP中的纵向整体审查方法，所有这些方法都促进了出色，严格，高风险，高风险，高风险，高风险，高风险生物疗法和生物行为的研究。我们还承认和重视，杰出，严格，有影响力的研究的持续表现需要在以尊重，文明，包容性，公平和访问为特征的环境中，以各种级别的专业知识和培训以及各个角色以及各个角色以及在每个角色中的所有参与者的访问。
多中心研究的结果
结直肠癌远处转移的主要靶器官是肝脏和肺（1）。结直肠癌肝转移（CRLM）是结直肠癌患者最常见的死亡原因。约15%～25%确诊的结直肠癌患者有同步性肝转移，另有15%～25%的患者在根治性切除原发病灶后会发生同步性肝转移。后一类患者由于绝大多数肝转移灶初期不适合做放射状（R0）切除术，必须接受一系列转化治疗，因此此类病变患者的总生存期（OS）较短（2-4）。相关研究显示，未接受治疗的肝转移患者中位OS仅为6.9个月，无法切除的肝转移患者5年生存率<5%。相反，如果肝转移瘤能够完全切除，或者患者能够达到无疾病证据（NED）状态，则中位OS为35个月，5年生存率可高达30%–57%（5，6）。
ABCD 研究的见解
目的：COVID-19 大流行的第一年是许多青少年生活中的重大压力事件，与学校、行为、社交网络和健康问题有关。然而，与大流行相关的压力对每个人来说并不相同，可能受到大流行前因素的影响，包括大脑结构和睡眠，这两者都在青少年时期经历了重大发展。在这里，我们分析了整个大流行期间感知压力水平的集群，并确定了与大脑结构和睡眠相关的大流行前风险因素，这些因素在 COVID-19 大流行的第一年持续处于高压力状态。方法：我们调查了美国 5559 名青少年（50% 为女性；年龄范围：11-14 岁）在大流行第一年（2020 年 5 月 - 2021 年 3 月）六个时间点的感知压力的纵向变化，这些青少年参与了青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究。在其中 3141 名青少年中，我们拟合了机器学习模型，以从结构性 MRI 脑部测量和自我报告的睡眠数据中识别出最重要的疫情前预测因素，这些预测因素与疫情第一年的持续高压力有关。结果：感知压力水平的模式在整个疫情期间各不相同，其中 5% 的人报告持续高压力。我们的分类器准确检测到了持续的高压力 (AUC > 0.7)。疫情前的大脑结构，特别是颞区皮质体积以及多个顶叶和枕叶区域的皮质厚度，可预测持续的压力。疫情前的睡眠困难和睡眠时间短以及更晚的青春期阶段也是持续压力的有力预测因素。结论：青少年在 COVID-19 疫情的第一年表现出不同的压力反应，有些青少年报告在整个第一年持续处于高压力状态。在大流行之前收集的几项大脑结构和自我报告睡眠测量数据表明，持续压力下的脆弱性显而易见，这表明除了大流行相关因素之外，其他先前存在的个人因素也与持续的高压力反应有关。
