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World File Search System变革性
第五次工业革命是迈向社会 5.0 的变革性一步
摘要：本概念论文旨在阐明第一次至第五次工业革命的出现、演变及其向社会 5.0 迈进的变革步骤。通过解释工业革命不同阶段的细微差别及其正面和负面的外部性，我们发现第五次工业革命可以被视为社会 5.0 出现或共同进化的变革步骤。通过研究社会 5.0 如何影响人类社会的各个方面（例如医疗保健的进步和预期寿命的提高；商业、经济、增长和工业；教育和技能；隐私和网络安全；智慧城市；劳动力和劳动力），我们得出结论，社会 5.0 应该通过坚持人类与技术的和谐融合来向前发展，以解决未来世界面临的紧迫问题。
大数据分析：对其在现代业务中的变革性作用的回顾
数据分析，强调其在战略规划，风险管理，运营优化和以客户为中心的计划中的重要性。战略规划将量子飞跃发展，因为组织利用预测分析来预测市场趋势。集成分析的见解与总体组织目标相吻合，推动了一种更加明智和前瞻性的战略倡议的方法。风险管理随着大数据分析的整合而变得更加主动，尤其是在欺诈检测和预防方面。实时处理大量数据的能力增强了警惕性，减轻与欺诈活动相关的财务风险Cenario对Cenario进行建模，以进一步赋予组织，以评估和解决潜在风险，然后再解决。运营优化成为一个焦点，因为分析发现制造过程，供应链和零售业务的效率低下。通过数据分析启用的零售中的实时决策，可确保对不断变化的市场动态和客户偏好的敏捷性和响应能力。以客户支持的个性化营销活动和预测分析来提高以客户为中心的计划。评论探讨了大数据分析如何使组织能够制定个性化的体验，增强客户满意度和忠诚度。全面的审查为寻求利用数据驱动时代大数据分析的变革潜力的组织提供了见解。关键字：大数据，商业智能，数据分析，现代业务，评论。这项研究封装了大数据分析在现代商业智能中的变革性旅程，强调了其在导航战略复杂性，降低风险，优化操作以及将客户放置在决策过程的中心的过程中的作用。_______________________________________________________________________________
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
沃霍尔之后的人工智能和变革性使用
最高法院最近在 Andy Warhol Foundation for the Visual Arts, Inc. v. Goldsmith 案中做出的裁决明确了转换性使用的范围以及这些使用在合理使用分析中的作用。这一重要案例对人工智能的合理使用分析具有重要意义。本文评估了版权法的合理使用原则与人工智能的典型来源和用途之间的相互作用。换句话说，本文将评估使用受版权保护的材料“训练”人工智能程序（人工智能输入）以及人工智能程序的产品（人工智能输出）是否可能根据 Warhol 框架被发现具有转换性。本文根据 Warhol 的分析框架评估了生成性人工智能应用的潜在合理使用分析。Warhol 案的核心问题是转换性使用的范围与衍生性使用的范围，后者取代了原始版权作品的市场。根据沃霍尔框架，使用受版权保护的材料“训练”人工智能程序及其产品是否可能被视为具有变革性，这是一个高度事实性的调查。本文的结论是，在大多数情况下，使用受版权保护的材料作为训练人工智能程序的输入本身就可能被视为变革性的合理使用。更困难的问题是如何分析人工智能的输出。合理使用必然是一个逐案调查的问题。鉴于沃霍尔和谷歌诉甲骨文等案件，
无私的供应链：变革性的飞跃向重生社会生态系统
[wid]，2022）危机。这些相互联系的危机一直在破坏全球供应链：极端天气事件中断了对现代经济学依赖的资源的访问，而它们造成的痛苦使我们暂停了集体，以反思供应链管理纪律所做的事情。Pagell和Shevchenko（2014）召集了可持续供应链管理的研究状态，该研究的重点是供应链的设计，协调和管理，“最低期望真正可持续的供应链的最低期望是维持环保性可行性，同时对社会或环境系统不受伤害，也没有损害。他们得出的一个重大结论是，研究提供了“有限的洞察力，即如何解决一个经济上可行的供应链，而在微型妈妈中，这种供应链不会造成任何伤害，甚至可能对社会和环境系统产生积极或再生的影响。”需要超越最小的伤害逻辑，并朝着供应链迈进，鉴于气候，生物多样性和不平等危机的加速，生态系统比以往任何时候都更加重要。A decade after Pagell and Shevchenko ' s ( 2014 ) article, research has examined important themes such as sustain- able sourcing (e.g., Wohlgezogen et al., 2021 ), circular supply chains (e.g., Dhanorkar et al., 2019 ; Lee & Tongarlak, 2017 ), and social and environmental upgrading in global supply chains (e.g., Castaldi et Al。，2023年； Gereffi＆Lee，2016年；生态学家研究了再生系统，但它们的框架是当地景观生态学的。强调再生思维和做的价值，但再生供应连锁店需要更多，呼吁管理人员认识，整体并有目的地为当地社区和自然生态系统做出贡献，以便其组织可以开始重建自然和社会资本（Konietzko等人，2023年；Muñoz＆Branzei，2021年）。再生供应链的独特方面是，它通过涉及创建和分发产品或服务的经济和物理交易来连接否则将与其他景观联系起来。建筑物的再生供应链需要多样化的供应链成员与各种地理位置（包括“全球北方”和“全球南部”环境），多个级别（本地和全球）以及跨时间和长期（短期和长期）（短期和长期）（例如，202; bansal et a a n of a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n af，all and and and a a g and and and and and and and（包括“全球”和全球的多个），; ev。不幸的是，我们仍然对再生供应链的设计，协调和治理一无所知。本文旨在邀请和激发有关组织方式的知识建设，以帮助社会生态系统繁荣发展，并促进公平的，有效的经济交流。
无私的供应链：变革性的飞跃向重生社会生态系统
[wid]，2022）危机。这些相互联系的危机一直在破坏全球供应链：极端天气事件中断了对现代经济学依赖的资源的访问，而它们造成的痛苦使我们暂停了集体，以反思供应链管理纪律所做的事情。Pagell和Shevchenko（2014）召集了可持续供应链管理的研究状态，该研究的重点是供应链的设计，协调和管理，“最低期望真正可持续的供应链的最低期望是维持环保性可行性，同时对社会或环境系统不受伤害，也没有损害。他们得出的一个重大结论是，研究提供了“有限的洞察力，即如何解决一个经济上可行的供应链，在微型妈妈中，这种供应链不会造成任何伤害，甚至可能对社会和环境系统产生积极或再生的影响。”需要超越最小的危害逻辑，朝着社会生态系统更加重要的供应链，考虑到加速的气候，生物多样性和不平等危机。A decade after Pagell and Shevchenko ' s ( 2014 ) article, research has examined important themes such as sustain- able sourcing (e.g., Wohlgezogen et al., 2021 ), circular supply chains (e.g., Dhanorkar et al., 2019 ; Lee & Tongarlak, 2017 ), and social and environmental upgrading in global supply chains (e.g., Castaldi et Al。，2023年； Gereffi＆Lee，2016年；生态学家研究了再生系统，但它们的框架是当地景观生态学的。强调再生思维和做的价值，但再生供应连锁店需要更多，呼吁管理人员认识，整体并有目的地为当地社区和自然生态系统做出贡献，以便其组织可以开始重建自然和社会资本（Konietzko等人，2023年；Muñoz＆Branzei，2021年）。再生供应链的独特方面是，它通过涉及创建和分发产品或服务的经济和物理交易来连接否则将与其他景观联系起来。建筑物的再生供应链需要多样化的供应链成员与各种地理位置（包括“全球北方”和“全球南部”环境），多个级别（本地和全球）以及跨时间和长期（短期和长期）（短期和长期）（例如，202; bansal et a a n of a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n af，all and and and a a g and and and and and and and（包括“全球”和全球的多个），; ev。不幸的是，我们仍然对再生供应链的设计，协调和治理一无所知。本文旨在邀请和激发有关组织方式的知识建设，以帮助社会生态系统繁荣发展，并促进公平的，有效的经济交流。
庆祝Rajeev K. Varshney教授的变革性研究Odyssey从基因组学到皇家学会的同伴
摘要教授Rajeev K. Varshney对作物基因组学，遗传学和农业的变革性影响是他的热情，奉献精神和不屈不挠的承诺，以利用基因组学的潜力应对全球农业社区面临的最紧迫的挑战。从印度的一个小镇开始，进入全球舞台，瓦尔什尼教授的学术和专业轨迹启发了许多活跃于研究的科学家。他的开创性工作，尤其是他将孤儿热带作物列为基因组资源丰富的实体的努力，这是有变革的。除了他的科学成就之外，瓦尔什尼教授被同事认可为典型的导师，促进了未来的研究人员的成长，建立机构能力并增强了科学能力。他专注于转化基因组学和加强农业改善种子体系，对农民的生活产生了切实的影响。他的技能在领先的研究中心的角色中最好使用，在那里他应用了专业知识来为作物改善提供新的愿景。这些努力现已被皇家学会（FRS）授予皇家学会认可。当我们在他的职业生涯中标志着这一重要的里程碑时，我们不仅庆祝瓦尔什尼教授的成就，而且还庆祝他的更广泛的贡献，这些贡献继续改变农业景观。
大型语言模型和人工智能即将对全球商业和教育产生变革性影响
最近推出的其他 AI 工具包括 Quora 的 Poe AI、Anthropic 的 Claude AI 以及 Elon Musk 的 xAI。亚马逊 AI 旨在帮助卖家撰写产品描述，而 GPT-5 正在接受测试。最近，微软扩大了与 Open AI 的长期合作伙伴关系，并宣布投资数十亿美元将 LLM 集成到其核心产品中，并加速全球 AI 突破 (Marr, 2023)。根据 Bender 等人 (2021) 的说法，随着从互联网上收集的文本量不断增加，只要 LLM 规模不断扩大与性能提升相关，这种趋势预计会持续下去 (Bender 等人，2021)。然而，根据 Ouyang 等人 (2020) 的说法，LLM 可能会产生不真实甚至有害的输出，这表明让语言模型变得更大并不一定能让它们更好地遵循用户的意图 (Wiggers, 2020)。这些发展引起了全世界的关注，并引发了有关这种强大的人工智能模型的伦理影响和潜在用途的讨论。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助