XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统化
自闭症特征和个体大脑差异
结果：社交障碍与功能效率呈正相关（r=0.47，p=0.006），无论是整体上还是在颞顶叶和前额叶皮质内。注意力定向延迟同样与更高的功能效率相关（r=-0.46，p=0.0133）。系统化与整体结构效率呈正相关（r=0.38，p=0.018），具体受颞极驱动；心智理论反应时间与右侧缘上回的结构效率相关（r=-0.40，p=0.0153）。局限性：这些关系的解释很复杂，因为“连接”一词有多种含义，包括功能性、结构性和计算性；当面对功能解剖学的个体差异时，群体功能解剖分区固有的近似性；并通过作为大脑结构和功能相关性的几项调查和实验行为测量的有效性、敏感性和特异性。
阿根廷：人工智能和应用经济
为了估算阿根廷的核心应用经济工作岗位数量，我们使用了在其他国家/地区应用的相同方法，通过系统化流程结合多种信息来源。第一步是搜索当前公开的招聘信息，寻找需要应用经济技能的工作。3 接下来，我们验证搜索结果，确保所选的招聘信息与阿根廷的应用经济招聘活动相对应。然后，我们将应用经济招聘信息数据转换为核心应用经济工作岗位的估计值，使用国际劳工组织对阿根廷信息和通信技术 (ICT) 专业人员数量的估计值。最后，我们使用间接和溢出工作的保守乘数来估计整体应用经济工作岗位。4（有关基本方法的更详细描述，请参阅“欧洲的应用经济：领先国家和城市，2017 年”和“印度的应用经济”。）5
1 计算机集成制造系统
计算机集成制造 (CIM) 涵盖了产品开发和制造活动的方方面面，所有功能均借助专用软件包执行。各种功能所需的数据以无缝方式从一个应用软件传输到另一个应用软件。例如，产品数据是在设计过程中创建的。这些数据必须从建模软件传输到制造软件，且不得有任何数据丢失。CIM 尽可能使用通用数据库和通信技术来集成设计、制造和相关业务功能，从而将工厂或制造设施的自动化环节整合在一起。CIM 减少了制造过程中的人为因素，从而摆脱了缓慢、昂贵且易出错的环节。CIM 代表着一种对制造企业活动进行全面而系统化的方法，旨在大幅提升其绩效。
俄罗斯经济现代化的当前方面
本研究的目的是确定和系统化小型企业（组织）活动的评估（定性）指标，以研究制成品（主要加工的含有DM的原材料）的质量水平。目前，可以注意到对此类组织活动的评估有效性不足。首先，这是由于活动依赖于客观因素，例如缺乏稳定的立法、监管框架和国家监管机制相互矛盾且不够完善。上述因素导致消费者对制成品的质量以及总体上对二次原材料（废金属）初级加工领域的组织（中小企业）的工作信心持续低迷。问题还在于缺乏经济合理的指标命名法来评估（确定）此类组织的活动及其产品质量。解决方案——制定选择和形成表征小型企业活动及其生产产品的指标命名法的提案。
企业战略和战略发展...
摘要：市场环境的动态变化和所有经济部门竞争的加剧，凸显了对实施的战略政策和企业组织战略进行改进的必要性。这对管理团队来说是一个挑战，需要制定战略并实施政策，以提供可持续的竞争优势，并与在实践中应用战略管理工具的能力有关。本报告追踪了有关战略和战略管理实质的科学讨论，这些讨论涉及它们支持企业组织可持续发展的能力。重点是企业组织战略管理的细节。在调查的基础上，管理者对实施战略管理和实施战略的理解与对相关问题的科学思考之间的一致性水平。我们试图系统化措施和建议，以提高企业战略和战略管理的质量。
医学合成数据中隐私和实用性指标的范围审查
合成数据的使用是一种有前途的解决方案，可在解决隐私问题时促进与健康相关数据的共享和再利用。但是，在系统地评估合成数据的隐私和实用性的标准化方法上仍然没有共识，这阻碍了其更广泛的采用。在这项工作中，我们介绍了评估合成健康相关数据的当前方法的全面审查和系统化，重点介绍了隐私和实用性方面。我们的发现表明，有多种方法可以评估合成数据的实用性，但是在哪种情况下，没有共识是最佳的。此外，我们发现本综述中包括的大多数研究都不评估合成数据提供的隐私保护，以及那些通常会大大低估了风险的隐私保护。
医学合成数据中隐私和实用性指标的范围审查
合成数据的使用是一种有前途的解决方案，可在解决隐私问题时促进与健康相关数据的共享和再利用。但是，在系统地评估合成数据的隐私和实用性的标准化方法上仍然没有共识，这阻碍了其更广泛的采用。在这项工作中，我们介绍了评估合成健康相关数据的当前方法的全面审查和系统化，重点介绍了隐私和实用性方面。我们的发现表明，有多种方法可以评估合成数据的实用性，但是在哪种情况下，没有共识是最佳的。此外，我们发现本综述中包括的大多数研究都不评估合成数据提供的隐私保护，以及那些通常会大大低估了风险的隐私保护。
评估人脑和人工神经网络之间的分层对应关系：评论
简单的摘要：受人脑启发的人工神经网络已在多个任务领域表现出人类水平的表现，这使他们令人兴奋地将他们恢复了有关人脑的神经科学家的可能性。但是，由于结构和计算的固有差异，人工神经网络无法直接与大脑进行比较。在这里，我们回顾了迄今为止研究人员所采取的多种方法来评估两者之间的对应关系，该方法跨越了多个分析（节点，层，网络和行为）。在调查这些方法时，我们注意到了一些发现的见解，它们的局限性以及未来的研究领域，这些研究领域正在迅速发展，几乎没有建立的标准和实践。我们的目的是提供系统化的概述和指导，以在此新兴领域建立一个纯粹的理论和方法论框架。
