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战争的战略和作战层面：第一部分 - DTIC
战争，就像高卢战争一样，分为三个部分。1982 年版的 PM 100-5 向陆军介绍了这种三部分结构，1986 年版在此基础上将战略、作战艺术和战术定义为“准备和进行战争的广泛活动分工”。这种划分并非像凯撒的情况那样仅仅是为了组织方便。相反，它承认战争是一项复杂的工作，需要从最高决策层到基本执行层的协调。如果没有这样的划分，正如格伦·K·奥蒂斯将军所指出的那样，“即使作为专业人士，我们也会互相交谈。”中间或作战层是这一结构中的关键位置。简而言之，指挥官在这一层的基本任务是确定最有可能产生实现战略目标的军事条件的行动顺序（如下页图表所示）。换句话说，作战指挥官在评估对手并决定如何使用战术力量完成一系列行动时，必须不断与战略层面进行互动。正是这种互动使战略成为战争战役层面的关键。这一级别的指挥官和参谋必须认识到，正如两千年前的马库斯·图留斯·西塞罗所做的那样，“如果没有明智的内部决策，军队在战场上的价值就很小。”从更现代的角度来看，德国在二战中的战役和战术辉煌经常被积极地引用到战争战役层面。人们很少注意到的是，这种辉煌并不能取代健全而有条理的
数字时代的女性领导力：敏捷性、适应性和流畅性
不断扩大的性别差距，特别是在领导角色方面，阻碍了经济增长。数据显示，女性在就业领域担任领导角色的比例存在不平衡 12 。数字化颠覆和工业革命 4.0 预计将导致女性失业率上升，从而进一步扩大性别差距。行业阻碍雇用女性担任领导职务，特别是在科技领域，包括缺乏女性榜样和合格的新人才。COVID-10 加剧了现有的社会和经济不平等，使亚太经合组织 (APEC) 鼓励包容性增长和共享繁荣的使命比以往任何时候都更为重要，特别是在妇女的经济参与方面 3 。该项目旨在为惠及 APEC 经济体的能力建设活动提供有关女性数字领导力的经验教训。该项目旨在通过提高女性的数字素养并提供学习和交流知识以及发展数字领导力经验的平台，为缩小领导层的性别差距做出贡献。这是必要的，因为这场大流行导致了对第四次工业革命技术的依赖，这增加了失业的风险，而亚太经合组织经济体的女性失业风险更高。提供再培训和技能提升计划可以帮助女性获得所需和适销对路的技能，适应这些变化。4 这项举措符合《拉塞雷纳妇女与包容性增长路线图》，该路线图的重点是改善妇女在各级决策层获得领导职位的机会，并支持妇女在不断变化的工作世界中的教育、培训和技能发展。此外，还制定了《女性领导层代表比例个人行动计划》（IAP），以实现女性在领导层中公平的比例，因为这是促进经济增长的必要因素5。因此，为了实现这一目标，马来西亚在妇女、家庭和社区发展部的领导下，与其战略合作伙伴一起开展了一项基于会议的计划。该计划包括：a) 会前调查； b) 为期两天的在线会议，主题为“数字时代的女性领导力：敏捷性、适应性和流畅性”。该会议于 2021 年 10 月 20 日至 21 日在
使用ROS2 -trepo
在工业用例中，重型移动机器通常用于农业和移动地球。自动化这些机器可能是一项复杂的任务，鉴于用例，自动化水平和环境，可以引入许多不同的建筑问题。在设计自主单元时，可以遵循许多导航和控制范例，例如反应性，审议，基于行为和混合动力。本文探讨了在托盘拾取的用例中实现混合控制体系结构。目的是识别导航系统的不同组件，并以分层体系结构的形式将其分为混合导航系统，该架构可以采用决策层进行广义任务部署。决策可以与许多工具一起使用，例如Petri-Nets和有限的州机器。最近几年从游戏行业部署了一种称为行为树的事物，试图通过利用最小的过渡规则和树结构中的节点之间的状态来提高开发系统组件的可重复性。论文的目的是使用ROS2作为中间件解决方案部署系统，以通过ROS2平台应用程序分发馈回馈电和命令。的目的还是在ROS2中不同解决方案的大生态系统中识别算法软件包和框架，这可以使部署自动企业重型移动机系统更快，更容易。机器控制器暴露了行为树节点可以利用的接口来实现动作的基础。与分层体系结构设计，ROS2和行为树结合使用，可以识别机器的原语和动作，并将它们绑定到机器的功能上，以便在行为树中使用简单的行为使用更复杂的任务部署（例如托盘拾取），并具有分层的体系结构。最后，在论文中，对实现系统体系结构中的成功托盘进行关键组件的性能进行了评估。由于该应用程序主要取决于路径以下的性能，定位，状态估计和操纵器轨迹跟踪，因此它们正在评估中。最后，鉴于Tar-Get Machine中的分布式控制系统中的体系结构和系统部署，在托盘采摘系统中进行了成功的尝试。但是，鉴于系统中的速率主题较高，RCLPY实现表现出CPU性能的性能瓶颈和差可扩展性。
人工智能的采用和系统范围的变革
在过去十年中，人工智能 (AI) 已成为一种潜在的通用技术 (Cockburn 等人 (2019))。在机器学习进步的推动下，各个领域的预测成本开始加速下降 (Agrawal 等人 (2018a))。这引发了一些有趣的问题：人工智能将在哪些领域得到采用，以及它对就业和企业的潜在颠覆性影响 (Gans 和 Leigh (2019)、Frey 和 Osborne (2017)、Brynjolfsson 和 McAfee (2017))。到目前为止，我们对人工智能采用的概念主要在任务或决策层面上运作 (例如，Frank 等人 (2019)；Acemoglu 和 Restrepo (2018))。例如，为了预测人工智能对就业的潜在影响，已经进行了大量练习，旨在识别受人工智能威胁的工作、构成威胁的工作的任务以及自动化对工作场所的更普遍影响（Webb（2020）；Brynjolfsson 和 Mitchell（2017）；Brynjolfsson 等人（2018）；Felten 等人（2018））。尽管如此，一些人质疑这种任务级别的关注是否合适。Bresnahan（2020）认为人工智能是一种信息技术，传统上这种技术需要组织重新设计才能全面采用。这在早期 IT 的采用模式中显而易见（Bresnahan 和 Greenstein（1996）；Bresnahan 等人（2002）；Aral 等人（2012）；Dranove 等人（2014））。 Bresnahan (2020) 质疑了可以在任务层面分析 AI 采用情况的观点，而与任务所在的组织环境无关。Bresnahan 将组织的模块化程度确定为 AI 采用的预测指标。当一个组织是非模块化的时，改变一个部分的决策性质（就像采用 AI 时会出现的情况一样）可能需要改变其他地方的决策和实践。他认为，整个非模块化组织都需要进行调整，这可能会阻碍 AI 的采用。相反，Bresnahan 预测 AI 将主要在现有的模块化组织中采用，并且只有在其他组织被重新设计为模块化时，AI 才可能被采用。我们建立了一个模块化在 AI 采用中的作用模型。我们考虑一家公司，其价值来自两个决策（类似于任务）的结果。模块化是指公司从一个决策中获得收益的程度，即使这两个决策没有正确对齐。在基线模型中，决策者不知道外部状态，因此不知道正确的操作。因此，他们选择最有可能正确的操作。无论模块化程度如何，决策者都没有必要进行沟通。他们总是做同样的事，而且通常是正确的，但并非总是正确的。
人工智能的应用：对人类潜力和劳动密集型经济的好处和限制——对疫情肆虐的印度工业的实证调查
摘要目的——本文旨在研究人工智能（AI）在现代组织中的使用程度；理解人工智能应用背景下未来工作的变化性质；研究人工智能对国家经济的影响，特别是就业市场。鉴于劳动密集型印度经济的严峻形势，本文旨在展示人工智能将如何影响或与人类智能或劳动力共存。设计/方法/方法——对人工智能在不同行业的实施及其对就业市场的影响的研究尚处于起步阶段。文献资料匮乏。因此，本研究采用定性方法，以便更好地理解研究问题，正如 Bhattacherjee (2012) 所证实的，采用解释范式（定性分析作为数据分析，例如来自访谈记录的数据）是研究社会秩序的更有效方法，它是通过“对所涉及参与者的主观解释来实现的，例如通过采访不同的参与者并使用他们自己的主观观点调和他们之间的反应差异”。样本选择：所采用的选择技术是有目的的抽样。本研究的受访者是来自不同公司的总经理和人力资源部。共采访了来自不同行业的 14 名高级专业人士，其中 7 人同意接受采访。采访了七位高级人力资源专业人士，主要是来自石油和天然气行业、制造业、医疗保健、建筑、媒体、电力和能源以及零售业等不同行业的总经理和人力资源人员，以了解他们如何在各自的领域使用人工智能。纳入标准：（1）一般来说，研究涵盖的人员来自公司的决策层，因此他们能够提供战略视角以及人工智能实施的日常影响。（2）受访者对其所属的行业有足够的了解。（3）受访者在处理人力资源管理和国民经济整体评估工具及其管理程序方面具有合理的行业经验。采用叙述方式，以便更好地理解研究问题并了解他们对各自公司实施人工智能的看法。进行了半结构化的开放式访谈，以引导围绕研究问题的讨论。讨论摘录在本文的下一部分中。通过电话采访了受访者，每位受访者都分享了自己的故事。数据分析：然后通过在线转录网站 otter.ai.com 转录叙述。该网站规定的常用关键词为：AI、策略、学习和实施。必要时，本研究还使用网站上提供的期刊、文献中的二手数据来了解全球 AI 的实施情况。调查结果——一个国家，政府本身承认其 90% 的劳动力属于非正规部门，并且明显存在多方面的严峻数字鸿沟（Huberman，2001；DiMaggio 等人。，2001；Guillen，2006；Servon，2002），其中印度农村和城市之间的数字鸿沟差距很大（Dasgupta 等人。，