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通过统一的AI驱动的CRM解决方案驱动生活科学的客户参与
为了使生命科学组织超过HCP和客户需求，他们需要一种解决方案，该解决方案使用其客户数据创建高度个性化的观点。这使所有团队都可以在整个价值链中个性化客户体验。仅Exeevo CRM可以实现销售，营销，医疗和客户服务团队的统一解决方案。
功能神经影像多变量组分析的受试者间模式分析。统一的形式化
背景和目的。在医学成像中，群体研究必须克服个体之间存在的差异，以识别可用于诊断目的的不变图像特征。在功能性神经成像中，识别在群体水平上成立的神经编码原理的一个有吸引力的解决方案是受试者间模式分析，即从来自多个受试者的数据中学习预测模型并评估其对新受试者的泛化性能。尽管近年来它越来越受欢迎，但由于文献中明显缺乏正式定义，其广泛采用仍然受到阻碍。在本文中，我们精确介绍了针对功能性神经成像的多变量组分析的受试者间模式分析的第一个原则性形式化。方法。我们建议将受试者间模式分析构建为多源传导传递问题，从而将其置于几个定义明确的机器学习设置中并拓宽可用算法的范围。我们描述了两组使用几个开放数据集的受试者间大脑解码实验：一项涉及 16 名受试者的脑磁图研究和一项涉及 100 名受试者的功能性磁共振成像范例。我们通过进行模型比较来评估我们框架的相关性，其中一个大脑解码模型利用我们的形式化，而其他则不利用。结果。第一组实验证明了使用受试者标准化的大脑解码器与使用其他标准化方案的最先进模型相比具有优越性，证明了我们形式化的传导和多源组件的兴趣第二组实验定量表明，即使经过这样的转换，大脑解码器也更难以推广到新参与者而不是来自训练阶段可用的参与者的新数据，从而凸显了需要克服的转移差距。结论。本文将受试者间模式分析的第一个形式化描述为多源传导迁移学习问题。我们利用几个互补的功能性神经成像数据集上的概念验证实验证明了这种形式化的附加价值。这项工作将有助于推广功能性神经成像人群研究的受试者间模式分析，并为未来的方法创新铺平道路。
伊利诺伊州统一的资金机会通知（NOFO ...
A.计划说明意图意图的伊利诺伊州商务与经济机会部（“部门”或“ DCEO”）正在发布此资金机会通知（“ nofo”），以建立高影响力的学徒中介机构，专注于扩大整个伊利诺伊州的注册学徒计划。预计该部门将使用美国劳工部（USDOL）州学徒扩张计划和/或《劳动力创新与机会法案（WIOA）全州范围的活动计划提供资金，以支持高影响力的学徒中间人，这些活动将在建立，扩展和维持学徒计划方面表现出色。计划说明注册的学徒计划（RAPS）是由美国劳工部（USDOL）验证的工作准备模型，该模型结合了付费的在职学习（OJL）以及相关指导（RI），以逐步提高工人的技能水平和工资。RAPS也是一种以商业为导向的模型，它为雇主提供了招募，培训和留住高技能工人的有效方法。RAPS允许劳动力合作伙伴，教育者和雇主在培训计划中制定和应用行业标准，从而提高劳动力的质量和生产力。RAPS为寻求求职者提供了即时就业机会，可在完成培训时沿着职业道路提供可持续的工资并沿着职业道路提供进步。说唱的毕业生获得全国认可的便携式证书，他们的培训可以用于进一步的大专教育。学徒计划与其他类型的工作场所培训模型区分开：
统一的文本摘要方法
当前发生的社交媒体上基于文本的信息增加需要有效的汇总。减少文本数据是自然语言处理中最重要的任务之一，也称为文本摘要。本文通过排除的模型（包括提取模型，选择了一些整个句子和解释摘要的抽象模型）对排除和当前的摘要模型进行了文献综述。此外，它也解释了基本的统计模型，例如TF-IDF或LSA，机器学习和深度学习，并专注于基于变形金刚的模型，例如BERT或GPT，这些模型已提高了摘要质量。这些发现还显示了深度学习模型与其他传统技术之间的比较分析。摘要中的开放问题包括凝聚力，准确性和捕获长期依赖性，本文将混合动力和预训练的语言模型作为可能的解决方案。本文还指示了未来的研究领域，包括模型的效率，增强模型的事实内容以及模型的特殊目的应用。本评论为改进文本摘要方法提供了良好的背景，并使研究人员和从业人员了解当前正在做的事情以及将来可能受到影响。
创建统一的安全企业网络方法
企业使用数字解决方案的转型正在如火如荼地展开。这正在成为生存的必需品，尤其是对于 B2C 公司而言。根据 GlobalData 的研究，企业的最高战略重点是以客户为中心：78% 的受访者表示，他们的首要任务是通过既定计划在客户群体中建立信任和忠诚度并改善客户体验。技术现在在增强客户互动方面发挥着关键作用，允许客户根据自己的偏好通过不同的渠道与品牌互动。客户的期望也在发生变化，他们现在要求更快的响应，以及通过移动应用、电子邮件、联络中心、网站、短信和聊天应用（例如 WhatsApp）等一系列方式联系企业的能力。这使得企业必须收集有关其客户的信息并通过不同的渠道和接触点（例如店内互动、在线销售、外向营销和客户服务）进行互动。
v-petl基准：统一的视觉参数效率...
参数良好的转移学习（PETL）方法在将预训练的模型适应各种下游任务时显示出希望，而仅训练了少数几个参数。在计算机视觉（CV）域中，已经提出了许多PETL算法，但它们的直接就业或比较仍然不便。为了应对这一挑战，我们通过从图像识别，视频操作识别和密集的预测任务中选择30种不同，挑战性和综合数据集来为CV域构建一个统一的视觉PETL基准（V-PETL基准）。在这些数据集上，我们系统地评估了25种主要的PETL算法，并开源一个模块化和可扩展的代码库，以公平地评估这些算法。V-PETL台式在NVIDIA A800 GPU上运行，大约需要310 GPU天。我们释放所有基准，使其对研究人员更加有效和友好。此外，V-PETL台将不断更新新的PETL算法和CV任务。
保护业务支柱：使用 Rubrik 实现统一的 SaaS 数据保护
Rubrik (NYSE: RBRK) 的使命是保护全球数据。借助 Zero Trust Data Security™，我们帮助组织实现业务弹性，抵御网络攻击、恶意内部人员和运营中断。Rubrik Security Cloud 由机器学习提供支持，可保护企业、云和 SaaS 应用程序中的数据。我们帮助组织维护数据完整性，提供可承受不利条件的数据可用性，持续监控数据风险和威胁，并在基础设施受到攻击时恢复业务数据。
卡塔尔重申支持叙利亚统一的立场
卡塔尔首相兼外交大臣谢赫穆罕默德·本·阿卜杜拉赫曼·本·贾西姆·阿勒萨尼昨天参加了沙特阿拉伯在利雅得主办的叙利亚问题部长级扩大会议，阿拉伯和西方国家的外交部长以及地区和国际组织的代表也参加了会议。会议讨论了叙利亚的最新事态发展。卡塔尔首相兼外交大臣重申了卡塔尔支持叙利亚统一、主权和独立以及实现兄弟人民对体面生活和建立法制国家的愿望的立场。海湾合作委员会秘书长贾西姆·穆罕默德·阿布达伊维强调，海湾合作委员会国家致力于在各方面支持叙利亚，并优先改善叙利亚人民的生活和人道主义条件。他强调向叙利亚提供救济和发展支持，满足叙利亚人民的基本需求，协助流离失所者和难民返回家园，支持叙利亚恢复政治和安全稳定、经济恢复和发展，强调将为实现这一目标采取必要措施，并动员对叙利亚的人道主义和发展支持。
一种统一的方法和描述符，用于二维过渡金属二分法单层的热膨胀
我们介绍了使用各种实现技术和语言构建的裸机服务器的验证，该技术根据机器代码，网络数据包和椭圆形曲线密码学的数学规范来针对全系统输入输出规范。我们在整个堆栈中使用了非常不同的形式性技术，范围从计算机代数，符号执行和验证条件生成到对功能程序的交互式验证，包括用于C类和功能性语言的编译器。所有这些组件规格和特定于领域的推理技术都是针对COQ证明助手中常见的基础定义和合理的。连接这些组件是一种基于功能程序和简单对象的断言，无所不知的程序执行和基本分离逻辑，用于内存布局。此设计使我们能够将组件以最高级别的正确性定理汇总在一起，而无需理解或信任内部接口和工具而可以进行审核。我们的案例研究是一款简单的加密服务器，用于通过公开验证的网络消息翻转一些状态，其证明显示了总功能正确性，包括内存使用方面的静态界限。本文还描述了我们使用的特定验证工具的经验，以及对我们经历的工具和任务组合之间经历的生产力差异的原因的详细分析。
统一的 AI 框架揭示基因 1 之间的深层相互关系
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2020 年 12 月 1 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.11.30.404087 doi：bioRxiv 预印本