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World File Search System系统化
安全管理的系统化、量化方法
20世纪70年代之前，无论是研究者还是企业，安全管理主要关注事故预防。1970年以后，随着故障树、事件树等系统安全技术的建立，安全管理被广泛应用于安全管理。SMS这一术语首次在论文中提出（Kysor，1973）。与此同时，一些专门的安全组织相继成立，如美国职业安全健康管理局（OSHA）、美国健康与安全执行局（HSE）、世界安全组织（WSO）等，发布法规、收集事故信息，提高安全管理意识。20世纪80年代，壳牌、埃克森美孚、帝斯曼等多家企业都建立了自己的安全管理体系，这其实就是其正式安全管理框架的雏形。1990年以后，随着支撑SMS发展的众多技术的不断完善，SMS逐渐成熟。例如，新的计算机技术有助于开发安全信息系统，为风险控制和安全相关数据分析提供先进的方法。一般来说，安全管理经历了三个阶段：个人风险管理、强化培训和事故调查；技术、法规和事故调查；企业管理安全方法和日常运营数据收集与分析。
形态学中的熟悉，一致性和系统化
语言学习涉及暴露于不一致的系统 - 即存在多种模式或方法以标记某些含义的系统。不一致的系统通常会随着时间的流逝而变化更加规律 - 它们被系统化。然而，一些最近的研究报告说，学习者倾向于在输入中再现不一致，从而导致语言学习机制基本上是防腐剂的模型。我们使用一种新颖的范式进行了人工语言学习实验，以扩展我们对语言学习中系统化与保留机制的理解。参与者被教给两个数字标记系统，要么完全一致（系统的概率P为1.00）或不一致（一个系统的P = 0.875，另一个系统的p = 0.125，依此类推，依此类推，依此类推，依此类推，P = 0.75和P = 0.625）。一个标记系统是一个复数标记系统。另一个是一种类型的罕见的单态标记系统。在概括新项目时，参与者总体上产生的定期输出模式比较不一致的条件更一致，而对复数标记条件的输入状况要比单人标记的条件更多。对于单次标记条件，参与式的变化要比复数标记的变化要大得多。有些人系统地朝着更熟悉的模式系统化，有些是针对不太熟悉的模式系统化的，有些人与概率匹配没有显着差异。我们展示了一个具有两个免费参数的模型如何在任何给定情况下都可以在其系统化的倾向上有所不同。我们分析了与当前统计学习模型相关的变化，表明保存群岛学习模型以及所有具有单个自由参数的模型都无法捕获我们的结果。我们还讨论了对语言变化理论的影响。
创新产品 - 系统化的巴黎大区
当今社会面临的重大挑战以及全球范围内持续不断的数字化转型，迫使我们的企业、社区、决策和治理方式进行自我重塑。这些根本性的变革有时会因科学和技术进步而加剧，而科学和技术进步的更新周期不断经历着前所未有的变化。因此，创新成为企业的首要步骤，不仅要确保它们在现有市场中生存，还要更好地定位自己在未来的新兴市场中的位置。超过 115 家创新公司都是系统集群的成员，它们在这个创新目录中展示了自己的产品，并参与了法国和全球工业市场和服务的数字化转型。
系统化供应链战 - 航空大学
空中力量思想家必须使用以对手的供应链的运营和动态为中心的系统观点重新考虑对现代军事力量的物流支持的攻击。，这样的重新评估变得越来越重要，鉴于重大战争的回归，可能是可能的大战可能是可能的，乌克兰战争经验在经济战争和拦截方面，异源空中力量的兴起以及负担得起的大型机力的潜力。该分析的重点是目标系统（当代供应链），认为是以半张开，多元因果和分散为特征的受限复杂性系统类型。将包括拦截，工业网和经济战在内的二十世纪重要的二十世纪空中力量理论纳入二十一世纪的系统理论方法，可以推动考虑当代在运营，战略和宏伟的战略水平上应用空中力量的方法。t
资产发现框架 - 系统化 (SoK) 论文
摘要 — 资产发现是任何组织网络安全工作的基础。事实上，在保护 IT 基础设施之前，必须准确知道哪些资产属于该基础设施。虽然从业者通常依赖一组相对较少的知名技术，但有关该主题的学术文献却非常丰富。特别是，互联网测量研究界在过去五年中设计了许多资产发现技术来支持许多测量研究。在本文中，我们通过构建一个全面捕获如何找到网络标识符和服务的框架来系统化资产发现技术。我们从最近的安全和网络学术文献中提取资产发现技术，并将其放入系统化框架中。然后，我们演示如何将该框架应用于资产发现工作流的几个案例研究，这有助于研究的可重复性。这些案例研究进一步为研究人员和从业人员提供了机会，让他们能够发现和识别比传统技术所能发现的更多的资产。
新技术和人工智能在系统化智力活动成果方面的未来应用
摘要。本文探讨了使用分布式账本技术（区块链和人工智能）来系统化知识成果权利以便随后进行商业化的前景。作者描述了分布式账本技术的主要特征，并回顾了与使用区块链技术有关的各种法律问题。作者得出了关于使用区块链和人工智能技术作为快速预防和消除知识产权侵权行为的措施的前景的结论。他们还表达了对知识产权商业化过程的看法，并减少了与将知识产权对象纳入分布式账本系统有关的冲突数量。本文是在俄罗斯联邦高等教育和科学部资助下编写的，研究范围为“为发展知识成果权利核算和处置的理论和应用法律结构（模型）提供科学和方法论支持（技术转让）”
有系统化的生成，评估和结合机器学习算法的临床变体分类
人类基因组项目1,2和临床基因组学3,4的承诺是为医疗保健提供个性化和可行的见解，包括筛查建议，生殖指导和治疗决策。虽然在许多疾病领域取得了巨大的进步，但剩下的挑战是我们对整个基因组中遗传变异的有限理解。临床变异分类是确定DNA序列变体是否可能增加给定疾病的风险的过程。要建立风险，至关重要的是要证明一种或多个遗传变异与临床表型之间的密切相关性。然而，在人群中检测到的大多数变体，并且在接受遗传分析的个体中观察到极为罕见（观察到的人数少于10,000人中的十分之一）。6-9在一个人中发现了数百万个稀有的中性或良性变体，必须将这种挑战与潜在的引起疾病的变异区分开来。鉴于这些挑战，采用赔率比和病例对照研究的经典方法对高通量临床变异分类的实用性有限。相反，解决此问题的强大方法利用多种正交证据，这些证据单独或弱，但是当组合时，可以提供足够的信心，以表明变异可能与疾病有关。
通过肯·威尔伯（Ken Wilber）的整体理论的镜头对AI治理进行系统化
我们将肯·威尔伯（Ken Wilber）的整体理论应用于AI治理，证明了其在当前多方面的AI治理景观中系统化多种方法的能力。通过分析道德考虑，技术标准，文化叙事和监管框架，通过整体理论的四个象限，我们为治理需求提供了全面的观点。这种方法将AI治理与人类价值观，心理健康，文化规范和强大的监管标准保持一致。整体理论对互连的个人和集体经验的重视探讨了与AI相关问题的更深层方面。此外，我们建议将整体理论用作文献评论的方法，以克服在AI治理的传统评论中经常看到的分散的理解。
将不同偶联产品合成的不同概念和计算相应应变设计的单一框架系统化
图1用于生长耦合应变设计的不同计算方法的特征生产信封或产量空间。（a）典型的生产信封（双重）优化技术。在最坏的情况下，原始方法OptKnock（Orange）可能包含磁通量向量，而没有产物合成的最大生长速率，这是由OptKnock（蓝色）的继任者避免的。（b）用MCS计算的应变设计的典型产量空间，要求所有通量状态的产物产量最低。（c）具有固定最小产品合成和生长速率比率的应变设计的生产包膜。r BM：增长率； R P：产品合成率； Y P / S：产品产量； Y BM / S：生物质产量< / div>