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类癌综合征：临床前模型和未来的治疗策略
1 Department of Medical Biotechnology and Translational Medicine, University of Milan, 20122 Milan, Italy 2 Laboratory of Geriatric and Oncologic Neuroendocrinology Research, IRCCS, Istituto Auxologico Italiano, 20100 Milan, Italy 3 Laboratory of Endocrine and Metabolic Research, IRCCS, Istituto Auxologico Italiano, 20100 Milan, Italy 4 Endocrine Unit, University Hospital “Gaetano Martino” of Messina, 98125 Messina, Italy 5 Department of Experimental Medicine, Sapienza University of Rome, 00161 Rome, Italy 6 Section of Endocrinology and Internal Medicine, Department of Medical Sciences, University of Ferrara, 44121 Ferrara, Italy 7 Department of Clinical Medicine and Surgery, University of Naples Federico II, 80138那不勒斯，意大利8内分泌科，临床和分子医学系，Sant'Andrea医院，ENETS卓越中心，萨皮恩扎·罗马大学，00189，意大利罗马00189 *通信：giovanni.vitale@@unimi.it;电话。： +39-02-6191-12023;传真： +39-02-6191-13033†在“确认”部分中提供了耐克的合作者。
释放亚特兰大创业增长潜力
过去十年，亚特兰大对大都市区创业精神的投资已成功为快速增长奠定了良好基础。最近成功的迹象包括微软、19 谷歌、20 和 Visa 等科技巨头新开设的卫星办公室。21 消费品巨头耐克也宣布建立一个技术中心，专注于其数字优先供应链战略、网络安全和人工智能/机器学习，以此在亚特兰大的创新生态系统中占据一席之地。22 这些新建的设施加入了大都市区 40 多个企业创新中心，其中 12 个是 2017 年之后开业的。亚特兰大在培育初创企业方面取得了成功，自 2019 年以来已诞生 7 家独角兽企业。1 所有这些都与其世界一流研究型大学的强大人才库和不断增长的知识产权库相得益彰。目前，超过 140,000 名学生 23 就读于全市各所大学，每年有超过 13,000 名学生从佐治亚理工学院、埃默里大学和佐治亚州立大学的技术重点课程毕业。
ARLN 响应计划 | 2023 年 7 月
根据美国疾病控制与预防中心 (CDC) 2019 年《抗生素耐药性 (AR) 报告》，美国每年发生超过 280 万例抗生素耐药性感染，导致超过 35,000 人死亡 1 。CDC 根据对人类健康的三个关注程度将抗生素耐药性威胁分为：紧急、严重和令人担忧。紧急威胁包括耐碳青霉烯类肠杆菌 (CRE)、耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌 (CRAB) 和耳念珠菌。严重威胁包括产超广谱β-内酰胺酶 (ESBL) 的肠杆菌和多重耐药 (MDR) 铜绿假单胞菌 1 。令人担忧的威胁包括耐红霉素 A 组链球菌 (GAS) 和耐克林霉素 B 组链球菌 (GBS) 1 。这些微生物都代表着对公共卫生的新威胁，因为它们可导致高死亡率的感染，具有高度传染性，并且很有可能在社区传播。针对这些微生物的治疗选择有限，而且可能还需要数年时间才能出现新的治疗药物。
全球商业战略比较研究
摘要 本文通过对两家运动服装公司进行比较，研究了其全球商业战略的制定和实施。分析采用战略管理方法，确定两家公司获得高于平均水平回报的全球商业战略设计。本文重点介绍了两家公司的资源、能力和竞争优势。本文还描述了一个有吸引力的行业，并指出了两家公司如何制定战略以获得更高的回报。因此，本研究的结果可以应用于希望在全球市场上竞争并获得高于平均水平回报的印度尼西亚类似公司。所采用的研究方法是描述性研究方法和定性分析方法。 关键词 全球商业战略、比较分析、运动服装公司 1. 简介 体育运动是当今最受欢迎的活动之一，尤其是在 COVID-19 大流行期间。除了保持身体健康外，人们还希望在锻炼时看起来时髦。运动服（如鞋子等）非常受欢迎，而且需求量很大。人们，尤其是年轻人，对运动服装和运动服饰很感兴趣，因为运动服装让他们穿着运动服时感觉更舒适、更放松 (Singhvi and Srivastava 2020)。因此，运动服装公司正在竞相提供最好的产品。在全球市场上竞争的一些知名运动服装公司的例子是耐克和阿迪达斯。
智能机器的崛起
目录 图片列表 iii 摘要 iv 前言 v 介绍 1 第 1 章：公共关系中的人工智能：对话才刚刚开始 5 第 2 章：什么是人工智能？我们为什么要关注它？ 12 历史与定义 12 人工智能技术与传播应用 16 公共关系专业人士为什么要关注人工智能？ 20 第三章：人工智能在社交媒体中日益重要的作用 24 社交媒体与大数据革命 25 受众聆听 27 案例研究：思科系统 27 使用情绪分析解读情绪 30 案例研究：耐克的“Just Do It”活动 33 完善影响力营销策略 38 数据隐私注意事项 41 第四章：从危机管理到“危机情报” 43 管理数字时代的危机 45 案例研究：英国红十字会 45 揭露社交媒体僵尸网络攻击 47 第五章：媒体关系和机器人记者的崛起 50 证明赢得媒体策略的价值 51 完善媒体关系策略 54 自动化新闻报道 55 案例研究：康宝莱 55 结论 59 参考文献 62 附录 A：公共关系专业人员的技术工具包 69
特邀编辑：供应链透明度：机遇、挑战和风险
1. 引言 随着消费者、监管机构和资本市场的压力越来越大，企业被迫披露更多有关其产品和供应链 (SC) 的信息 (Menon 和 Jain，2024 年；Wang 等，2024 年；Zheng 等，2024 年)。此外，研究社会和环境绩效对企业长期发展的影响已成为一个热门话题 (Chen 等，2021 年；Gualandris 和 Kalchschmidt，2016 年；Xu 等，2023 年)。供应链透明度 (SCT) 是可持续实践的一个重要方面，越来越受到学术界的关注 (Carter and Rogers，2008 年；Morgan 等，2023 年)。此外，许多公司已经开始了 SCT 实践。例如，全球领先的运动鞋和服装制造商耐克 (Nike) 启动了一个名为“制造地图”的项目，让消费者可以查看耐克产品的制造地点以及有关劳工标准和环境影响的信息 (Nike, 2024)。著名的西班牙时尚品牌 Mango 已将其三线制造商名单公布在网上，让消费者可以透明地了解品牌在可持续发展方面所做的努力 (Mango, 2022)。提高可持续发展对企业至关重要。具体而言，可持续发展可以向利益相关者传递积极信号，促进融资行为 (Shi et al., 2024)、深化伙伴关系 (Baharmand et al., 2021; Besiou and Van Wassenhove, 2020) 并提高整体绩效 (Jia et al., 2023)。此外，可持续发展还能增强组织识别和管理风险的能力 (Dubey et al., 2019)。例如，通过提高供应链内上游业务的可见性，企业可以更清楚地了解整个供应链的运作情况（Sadeghi 等人，2023 年）。这反过来又使他们能够制定主动战略，旨在降低中断的可能性并减轻此类中断对业务运营的不利影响（Tang，2006 年）。此外，供应链透明度有助于推进可持续的企业实践（Dahlmann 等人，2023 年；Kalkanci 和 Plambeck，2020 年）并减轻信息不对称（Lamming 等人，2001 年；Sadeghi 等人，2022 年）。透明度通常被认为是一种宝贵的特质；然而，在供应链和上游业务中，保持机密性同样重要。 Bai 和 Sarkis (2020) 认为，实施 SCT 要求企业披露其复杂、多层次的供应链信息，包括原材料采购、生产流程、供应链运营、合作伙伴关系和环境保护措施。因此，推行 SCT 可能会导致负面后果，例如竞争加剧、声誉受损以及法律和监管风险（刘等人，2024 年；Sodhi 和 Tang，2019 年）。本社论旨在总结当前 SCT 研究中的关键主题。然后，我们将这些关键主题综合成一个结构化框架，这将为后续研究提供有意义的参考。最后，我们对未来的研究空白和方向提出了一些独到的见解。
供应链管理中的区块链技术：系统评价和元
区块链是一项有前途的技术，其功能（例如不变性和分散数据库）。它在制药，金融和食品行业等各个领域都有应用。其心脏的核心是其特征，可追溯性，这是供应链中最需要的钥匙。但是，供应链总是被丑闻和争议所击中。在本评论的论文中，我们探讨了供应链管理（SCM）区块链技术（BT）的进步和研究差距。我们使用PRISMA框架进行了系统文献综述（SLR），并包括大量的灰色文献来减少出版偏见。我们发现，供应链的可追溯性和透明度是SCM中研究最多的目标。几乎没有任何关于供应链弹性的研究。此外，我们发现40％的论文是基于申请的。大多数文章都集中在BT的优势上，而不是对其进行批判性分析。这项研究将有助于确定差距和适当的措施，以便在SCM中有效实施BT。关键字：区块链技术，供应链管理，供应链透明度，供应链可追溯性1。简介：在那些不寻常的时期，冠状病毒大流行对小商业和大商业社区造成了严重破坏，供应链社区之间对传统的交换服务方式的不满。在全球范围内强加的封锁，这是商品和服务交易所采用BT的绝佳机会。bt是对等网络的同伴[1] [2]。它也将有助于遵守身体距离是必须的国家法律。这是其主要目标，信任和共识的各种技术的组合。它被视为革命性技术[3]。食品，纺织品和制药行业有许多丑闻。例如，马拉多斯木瓜[4] [6]和Welspun丑闻在纺织工业[7]等马拉多木瓜[4] [4] [4] [4]爆发等丑闻[4]。这些丑闻主要是由于供应链中的信息流不足，人为错误以及没有跟踪生产来源的机制。这些丑闻也涉及人类的剥削。耐克在亚洲的童工[8] [9]，2010年的富士康自杀丑闻[8] [10]是其中一些例子。
基于等级的密码学的模块作用
摘要。我们将通常的理想作用扩展到定向椭圆曲线上，以对定向（极化的）阿贝尔品种的（Hermitian）模块作用。面向的阿贝尔品种自然富含𝑅模型，而我们的模块作用来自富含封闭的对称单体类别的类别的规范功率对象构造。尤其是我们的作用是规范的，并提供了完全露出的对称单体作用。此外，我们给出算法以在实践中计算此操作，从而概括了等级1的常规算法。该动作使我们能够基于普通或定向的椭圆曲线，一方面基于同一框架，基于同一基础的密码学，另一方面是基于基于𝔽2定义的超强椭圆曲线的一个。特别是，从我们的角度来看，超高的椭圆曲线是由等级1模块的作用给出的，而在𝔽𝔽2上定义的曲线（Weil限制）由等级2模块作用给出。因此，等级2模块作用反转至少与超级同学路径问题一样困难。因此，我们建议将隐居模块用作密码对称单体动作框架的化身。这概括了更标准的加密组动作框架，并且仍然允许进行耐克（非交互式键换）。我们行动的主要优点是，大概，Kuperberg的算法不适用。与CSIDH相比，这允许更紧凑的密钥和更好的缩放属性。在实践中，我们提出了密钥交换方案⊗ -Mike（张量模块同基键交换）。爱丽丝和鲍勃从超高的椭圆曲线𝐸0 /𝔽𝔽开始，并在𝔽2上计算同一基础。他们每个人都会发送曲线的𝑗-至关重要的是，与Sidh不同，根本不需要扭转信息。由模块作用给出的它们的共同秘密是一个尺寸4主要是极化的阿贝利亚品种。我们获得了一个非常紧凑的Quantum Nike：仅适用于NIST 1级安全性的64B。
哪些结构的配置有助于供应链...
抽象目的 - 本研究探讨了供应链（SC）网络和复杂性引起的因素如何在供应链学习（SCL）行为中起作用。设计/方法/方法 - 模糊集定性比较分析（FSQCA）是一种新兴的配置分析方法，用于检查五个影响因素的复杂组合。使用两阶段的调查收集数据。首先，我们选择了七家具有SCL意识的典型公司。第二，问卷发送给了七家选定公司的合作伙伴，并从76家公司获得了156份有效的问卷。发现 - 利用主动权的新兴见解，我们发现SC网络和复杂性的多种配置导致了高SCL。具体来说，薄弱的领带是这种学习的必要条件，而牢固的联系也有利于这一点。此外，中等的SC复杂性有助于SCL。实践意义 - 这项研究丰富了我们对SCL的理解，并为SC管理从业人员采取措施改善它提供了新的见解。独创性/价值 - 这项研究解决了对文献中SCL先决条件的深入了解。它建立了基于偶然性理论的这种学习的综合和全面的理论框架。此外，本研究结合了Ambidextrous SCL（即创建能力和分散能力）。SC网络和复杂性理论提出了SCL能力的总体原型。纸质研究论文1.，2018a）。，2022）。关键字供应链学习，配置分析，模糊定性定性比较分析，供应链网络，供应链复杂性。引言当前动荡的商业气候意味着供应链（SC）需要具有强大的学习能力来应对危机，例如贸易战和大流行。这种学习能力对于SC的效率和有效性至关重要，例如提高敏捷性，解决复杂的问题以及采用新技术和商业模式（Ojha等人。但是，为了选择SC结构的配置以提高供应链学习（SCL）的能力，不同行业的重点公司采取了不同的行动。例如，可口可乐采用了当地采购策略来简化大流行期间的SC，而苹果，耐克和沃尔玛等公司则使其变得更加复杂（Xu等人。
![arxiv：2303.07529v2 [cs.cy] 2024年4月16日](/simg/4\4ea4f96a3e49d57f75686e6b7d1698fd3bd12b85.webp)
arxiv：2303.07529v2 [cs.cy] 2024年4月16日
在1990年代初对孩子们缝制跑鞋后，耐克首先拒绝了“供应商工厂的工作条件”，然后公众压力使他们在上游供应链中承担道德规范的责任[7]。在2023年，Openai回应了批评，即肯尼亚工人每小时支付不到2美元的费用，以从其ChatGpt模型中过滤掉创伤性内容，部分原因是它将工作外包给分包商，后者管理工人的付款和精神健康问题[1]。在该职位上，我们认为，鉴于政治经济学和内部关系结构AI生产，特别是检查上游的机会，AI伦理的政策干预必须将AI视为供应链问题。就像物理商品一样，软件是由许多人在“供应链”中的各种文本中开发的组件组成的。Widder和Nafus建议“将伦理和责任作为关系表面的链条特定地点，在这些链条中进行道德决策的特定地点” [25]。他们展示了在AI供应链下方的互动方式如何看待他们的道德责任：开发人员在连锁店中“高”的开发人员认为他们所做的过于“通用”，无法保证道德审查，但下游的那些人却感到无法恢复“道德债务”。以技术债务为类似，“道德债务” [9]是指可能造成下游伤害的未解决的局面，由后来与系统互动的开发人员或用户“支付”。公司AI道德政策声明经常审查设计，同时避免对下游业务使用的审查[13]。但是，AI伦理方法通常集中在开发的组件或其下游效果上，而不是其上游供应链。伦理设计原理和清单是不可能的 - 讽刺表明，满足“公平”，“责任”，“透明”设计原理的系统在用于伤害时显然是不道德的[17]，而其他系统则证明，在诸如深层蛋糕之类的情况下，在系统中固有的危害是固有的，因此在系统上是固有的。相关的是，诸如“设计隐私”和“设计数据保护”之类的问题是合法的（在某些司法管辖区），工程要求嵌入了整个开发生命周期的特定软件组件中的隐私问题[29]。但是，供应链框架将考虑该组件如何取决于隐私假设或与供应链中较早开发的依赖关系以及其下游用户的依赖关系的措施。Gürses和Hoboken指出，隐私研究和政策干预措施集中在供应链中的“技术消费”站点上，无视供应链上游软件生产的现代和急剧变化[14]。对人工智能的道德设计干预措施经常在下游思考，通常会借鉴设计未来的[2,8,20,27]，场景[30]或价值敏感的设计技术[23]，以考虑在部署和使用AI系统期间利益相关者的伤害如何发生。虽然有用，但我们认为在上游有没有探索的机会。