Solutions to Grand Challenges Demand Innovation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In his talk, Panch considers the ever important question: How do we foster a culture of innovation?\n\nSethuraman Panchanathan is the chief research and innovation officer at Arizona State University. He is also the executive vice president of the ASU Office of Knowledge Enterprise Development, which advances research, innovation, strategic partnerships, entrepreneurship, global and economic development at ASU.\n\nPanchanathan was the founding director of the School of Computing and Informatics and was instrumental in founding the Biomedical Informatics Department at ASU. He also served as the chair of the Computer Science and Engineering Department. He founded the Center for Cognitive Ubiquitous Computing (CUbiC) at ASU, to develop person-centered tools and ubiquitous computing technologies for enhancing the quality of life for individuals with disabilities.\n\nPanchanathan was appointed by President Barack Obama to the U.S. National Science Board (NSB) and is Chair of the Committee on Strategy. He has also been appointed by U.S. Secretary of Commerce Penny Pritzker to the National Advisory Council on Innovation and Entrepreneurship (NACIE). Panchanathan is a Fellow of the National Academy of Inventors (NAI), the Canadian Academy of Engineering, and the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) among other prestigious organizations. He currently serves as the Chair of the Council on Research (CoR) within the Association of Public and Land-grant Universities (APLU).\n\nHis research interests are in the areas of human-centered multimedia computing; haptic user interfaces; ubiquitous computing technologies; and machine learning for multimedia applications, medical image processing, and media processor designs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle