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认知分析启用业务模型创新的负责任人工智能：多层感知器神经网络估计
认知分析采用和分析复杂和异质的数据源产生了模仿人脑自然智力的更深入的见解。认知分析启用的人工智能（AI），该人工智能（AI）促进业务模型创新（BMI）以促进医疗保健系统的效率，这是一个新生和理论的领域。在医疗保健管理系统中，利益相关者与AI的互动，尤其是与负责的AI相关，以优化BMI并提高业务绩效，这受到了多种警告的影响。使用技术接受模型（TAM）和社交网络理论（SNT）作为我们的概念焦点，我们通过多层观察神经网络进行了经验研究，以了解负责AI通过利益相关者的参与导致业务模型创新（BMI）的程度。我们的贡献是新颖的，它表明，支持认知分析的负责人AI对创新至关重要，医疗保健利益相关者表现出强大的重新定向和创新其现有BMI的强大倾向，以提高业务绩效。它对创新，AI和认知分析文献具有重要意义。关键字：认知分析，RAI，创新责任，商业模型创新（BMI），医疗保健，利益相关者，多层人物感知者神经网络（MLP NN）
数字媒体中AI艺术的社会政治话语分析
图和表列表4 1。简介5 1.1方法和方法6 1.2研究框架7 1.3主题的相关性7 2。背景8 2.1机器与艺术家之间的协作演变9 2.2 AI ART的概述数字媒体11 3。文学评论13 3.1 GAN和创造力13 3.2非人类和艺术作品16 3.3 AI生成的与人类艺术品。对AI的负面偏见17 3.4艺术家关系关系将如何发展？18 4。理论框架20 4.1。演员网络理论（ANT）作为理论方法20 4.1.1艺术过程中的Actor-Network理论（ANT）22 4.2。媒体传播23 5。研究方法25 5.1话语分析25 5.2抽样27 5.3样本分类29 5.4研究范例31 6。道德考虑33 7。研究人员的职位34 8。分析35 8.1。作者身份和创造力37 8.2独创性和真实性39 8.3关于使用公共领域中使用代码的道德方式40 8.4第41条81 8.5技术神话42 9.讨论43 9.1数字媒体中AI艺术的表示44 9.2修辞策略46 9.3 POWER DYNAGIC 47 10。限制和进一步的步骤49 11.结论50参考文献52
描述美国的 SARS-CoV-2 突变
自 2020 年 1 月初首次测序以来，严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 一直在变异。这些基因变异已经发展成几个具有不同特性的不同簇。由于美国的病毒感染患者数量位居全球首位，因此了解美国的 SARS-CoV-2 至关重要。通过基因分型、序列比对、时间演变、k 均值聚类、蛋白质折叠稳定性、代数拓扑和网络理论，我们发现美国 SARS-CoV-2 有四个亚株，其中五种最主要的美国 SARS-CoV-2 突变最早在中国（2 例）、新加坡（2 例）和英国（1 例）发现。接下来的三种最主要的美国 SARS-CoV-2 突变最早在美国发现。这八种最主要的突变属于两个不相连的组。第一组由 5 个同时发生的突变组成，占主导地位，而另一组由 3 个同时发生的突变组成，逐渐消失。我们的分析表明，女性免疫系统在应对 SARS-CoV-2 感染方面比男性更活跃。我们发现，ORF8 上的一个主要突变 27964C > T-(S24L) 具有异常强烈的性别依赖性。基于对刺突蛋白上所有突变的分析，我们进一步发现，美国四种 SASR-CoV-2 亚株中有三个变得更具传染性。我们的研究呼吁美国采取有效的病毒控制和遏制策略。
国际关系网络分析
摘要 国际关系研究将网络视为一种特殊的组织模式，有别于市场或国家等级制度 + 相反，网络分析允许调查和测量网络结构——代理之间持久关系模式的新兴属性，可以定义、支持和约束这些代理 + 网络分析既提供了识别和测量网络结构属性的工具，也提供了一套通常来自国际关系之外的背景的理论，将结构与结果联系起来 + 网络分析通过以三种不同方式定义网络权力来挑战国际关系中的传统权力观：访问、经纪和退出选项 + 两个问题对国际关系尤为重要：行为体通过加强和利用其网络地位来增加权力的能力，以及网络权力的可替代性 + 网络分析在国际关系中的价值已在对国际网络的精确描述、对网络对关键国际结果的影响的研究、在国际关系背景下对现有网络理论的测试以及新数据源的开发中得到证明 + 部分或全部然而，错误地引入网络分析可能会导致结论无用、断言未经证实以及措施毫无意义 + 提出了未来将网络分析应用于国际关系的三部分议程：引入工具包以深化国际网络研究；测试国际关系领域现有的网络理论；使用网络分析工具测试国际关系理论 +
研究文章区块链技术对会计和审计职能的影响：来自沙特阿拉伯的证据
该研究调查了采用区块链技术对沙特组织会计和审计职能的影响，以深入了解其优势并确定对该技术的认识水平。该研究调查了采用区块链的所有理论，例如代理、信息、机构和网络理论。所有这些理论都证实了区块链技术能够通过透明度、信任、信息传播、消除交易成本和智能合约来最大限度地降低成本。该研究使用结构化问卷的原始数据和 Alpha Cronbach 测试来验证问卷的可靠性。使用最小二乘回归模型来检验研究的假设，结果证实区块链技术对会计职能产生了积极和适度的影响，因为调整后的 R 平方记录为 47.9%。此外，结果提供了合理的证据表明区块链技术对审计职能产生了积极影响，因为调整后的 R 平方记录为 60.1%。该研究还证实，区块链技术可以显着提高沙特组织金融交易的效率、准确性和安全性。此外，该研究还证实，区块链技术是实时数据管理和降低风险的宝贵工具，可能会改变未来会计和审计的工作方式。该研究对现有文献做出了增量贡献，因为它证实了区块链技术在提高会计和审计职能质量方面的积极作用。然而，在沙特组织中应用该技术还为时过早。然而，该研究为包括监管者、从业者和学者在内的多个利益相关者提供了富有洞察力的发现。
供应链整合，竞争优势，环境动态和肯尼亚大规模制造公司的绩效
强烈的竞争压力迫使公司超越其邻国以获得竞争优势。对公司的可行行动正在接受供应链整合。但是，人们担心实施供应链集成是否会增强公司绩效。因此，这项研究的主要目的是调查肯尼亚大型制造公司的供应链整合实施和绩效的链接。特别是，研究研究了连接供应链集成，竞争优势，环境动态与公司绩效的链接。这项研究是基于四个理论的；基于资源的观点，资源依赖理论，系统理论和网络理论。使用主要数据应用了横截面描述性研究设计。该研究的受访者是负责采样公司中供应链功能的人。从200家公司的样本量中，获得了94份可用问卷，导致回答比例为47％。主要数据分析方法是部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）。研究发现，供应链的整合，竞争优势和环境动态对企业绩效具有显着的综合作用。该研究确认，可以通过实施供应链整合来加强肯尼亚制造公司的绩效。这有助于在一定程度上解决辩论，以使组织整合其供应链操作是否有效。这些结果也与基于资源的观点一致，即集成内部操作是一种罕见的，不可实现的，有价值的，有价值和不完美的资源。此外，该研究的结果有望向
全局PM2.5暴露和不平等
在计算机科学和人工智能不断发展的景观中，模糊图理论和拓扑指数的整合为决策过程提供了强大的框架。模糊图，其特征是它们处理不确定性和不精确的能力，扩展了传统的图形概念，从而使复杂网络的更细微的表示。本研究探讨了模糊拓扑指数在梯子和网格图中的应用，这些阶梯和网格图是网络理论中的基础结构。梯子图，类似于梯子的梯级，以及代表网状结构的网格图，通过模糊图理论的镜头进行分析，以提取有意义的见解，有助于决策。模糊拓扑指数与这些图形结构的融合为评估网络鲁棒性，优化路线和增强整体系统可靠性提供了强大的工具。本文深入研究了传统拓扑指数的探索，例如randić索引以及模糊的拓扑指数和模糊的Zagreb索引，专门用于梯子和网格图。我们通过机器学习技术分析上述图表，并提供全面的统计分析。我们发现梯子和模糊阶梯图之间以及网格和模糊的网格图之间存在很强的相关性。我们的发现表明，如果已知梯形图和网格图中的拓扑索引的值，那么我们可以准确地预测梯形图和网格图的模糊拓扑索引的值。使用机器学习技术对清晰和模糊图中的拓扑指数进行分析是一种创新的方法，不仅可以节省时间，而且还提供了更全面，更精确的评估。
基于图形的运动想象脑机接口脑电图频谱动态递归量化分析
摘要 — 尽管不断进行研究，但基于脑机接口 (BCI) 的通信方法尚不是一种有效可靠的手段，严重残疾的患者可以依赖这种手段。迄今为止，大多数基于运动想象 (MI) 的 BCI 系统使用传统的频谱分析方法来提取判别特征并对相关的基于脑电图 (EEG) 的感觉运动节律 (SMR) 动态进行分类，这导致性能相对较低。在本研究中，我们调查了使用递归量化分析 (RQA) 和基于复杂网络理论图的特征提取方法作为提高 MI-BCI 性能的新方法的可行性。这些特征植根于混沌理论，探索了 MI 神经反应背后的非线性动力学，作为对 MI 进行分类的新信息维度。方法：将六名健康参与者执行 MI-Rest 任务时记录的 EEG 时间序列投射到多维相空间轨迹中，以构建相应的递归图 (RP)。从 RP 中提取了八个基于非线性图的 RQA 特征，然后通过 5 倍嵌套交叉验证程序与经典光谱特征进行比较，以使用线性支持向量机 (SVM) 分类器进行参数优化。结果：与经典特征相比，基于非线性图的 RQA 特征能够将 MI-BCI 的平均性能提高 5.8%。意义：这些发现表明，RQA 和复杂网络分析可以为 EEG 信号的非线性特征提供新的信息维度，从而提高 MI-BCI 性能。
合作社在AWKA北部政府地区Okoye的经济中的角色和贡献
摘要该系统评价旨在通过研究文献中的新兴趋势来增强加纳供应链管理（SCM）实践的当前理解。分析考虑了过去20年中发表的43份同行评审的文章，以确定SCM理论的特征，SCM组件，研究类型，方法和贡献。结果表明，加纳SCM实践的先前研究主要集中在特定属性上，例如供应链（SC）风险计划和管理，通信和信息共享，质量，战略供应商合作伙伴，库存和物流管理。但是，检查了基准测试，客户关系和需求预测。此外，关于SCM实践的研究集中在制造，银行和金融，农业价值链，卫生和盟友以及零售和中小企业等行业。该研究还表明，虽然定量研究方法越来越兴趣，但定性研究方法在该领域仍然很普遍。结果进一步强调了各种SCM理论，即基于资源的观点，交易成本理论，代理，SC运营参考（SCOR），网络理论，创新理论的扩散，应急理论和服务需求逻辑，是了解加纳工业中SCM实践，绩效及其关键因素的重点领域。这项研究为行业从业人员提供了实用的见解，以更好地了解SCM部署，设计和实施步骤，并为加纳SCM理论和实践的未来研究方向提出建议。这些包括探索其他领域和行业，以更全面地了解该国的SCM实践。关键词：供应链管理，供应链要素，客户关系，概念评论，加纳
创伤性脑损伤后的急性认知缺陷可预测人类默认模式网络会出现类似阿尔茨海默病的退化
创伤性脑损伤 (TBI) 和阿尔茨海默病 (AD) 是两种常见的神经系统疾病，但人们对其神经和认知方面的共性了解甚少。据推测，TBI 相关的神经生理异常程度反映了类似 AD 的神经退行性病变，因为 TBI 会增加患 AD 的可能性。然而，预测 AD 风险仍然具有挑战性，部分原因是急性创伤后后遗症和慢性 AD 样退行性病变之间的功能关系仍然难以捉摸。本文利用功能性磁共振成像 (fMRI)、网络理论和机器学习 (ML) 研究老年轻度 TBI (mTBI) 在多大程度上会导致默认模式网络 (DMN) 中静息态活动发生类似 AD 的改变。我们发现，该网络包含一些模块，这些模块的 AD 样创伤后退化程度可根据患有脑微出血的老年 mTBI 患者的急性认知 28 缺陷准确预测。除了建立老年 mTBI、认知障碍和 AD 样功能 30 退化之间的预测性生理关联外，这些发现还推动了准确预测 mTBI 患者沿着 AD 样功能轨迹长期偏离正常状态的目标。老年 mTBI 与功能性大脑连接中的 AD 样变化的关联早在受伤后约 6 个月就存在，这对公共健康具有重大意义，因为 TBI 在老年人中患病率相对较高。34