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World File Search System商业智能
商业智能，机器学习，深度学习和人造街
人工智能有望像所有领域一样在教育部门中产生根本性的变化。在这项研究中，它的目的是揭示教师对人工智能的看法以及人工智能在教育中作为演员的影响，他们将在教育中使用人工智能。在此框架内，该研究的模式被确定为在安纳托利亚中部一所大学教育学院的不同部门学习的九名教师。用描述性技术分析了半结构化访谈表中收集的数据。的发现表明，教师候选人通过归因于人类的特征来定义人工智能，对人工智能有虚假的概念，并不时将人工智能视为威胁。人工智能将对教育经济产生积极影响，但是教学专业和教育机构的意见面临着灭绝的危险，并且有人建议它将对学习产生负面影响。建议在教育，国家政策，人工智能教育，人工智能课程/课程中的模块和控制中准确有效地使用人工智能。在研究的局限性和发现的框架内，研究人员通过与不同利益相关者对教育的定性和定量研究来增加教育中人工智能的积累；另一方面，向从业人员提出了诸如建立国家政策文件和立法之类的建议。
Fermatean Fuzzy Topsis方法及其在智能城市上下文中基于商业智能的策略中的应用
随着智能城市的扩展，商业智能（BI）的使用已成为资源优化，提高效率并提高公民生活质量的重要工具。BI使公司通过分析大量城市数据来做出更好的战略决策，从而帮助它们在动态的智能城市环境中保持竞争力。这项研究利用内容分析和Fermatean Fuzzy Topsis（FF- TOPSIS）方法在智能城市的背景下根据商业智能进行了基于商业智能的策略。最初，通过内容分析确定了相关标准，随后，根据这些标准制定并进行了五种策略。结果表明，“基于IOT的智能网络的开发（S2）”排名最高，因为它在优化资源管理和增强城市服务绩效方面发挥了重要作用，从而为智能城市的发展做出了巨大贡献。“工艺自动化和机器人系统的部署（S5）”排名第二，因为它提高了效率并减少了人类错误。 “无缝访问数据和服务的云平台集成（S3）也被证明非常重要，排名第三，因为它提供了对数据和服务的无缝访问。”人工智能部署用于预测分析和过程优化（S4）“排名第四，对于预测分析和过程优化至关重要，而“智能决策的大数据分析（S1）” - 尽管很重要，但排名第五，排名第五。城市经理应优先考虑物联网网络的发展，以充分利用其资源管理和效率提高的潜力。之后，对过程自动化和AI集成的关注可以显着提高公民的生活质量并降低城市成本。
从数据到见解：利用AI和互惠对称性的商业智能
本文探讨了商业智能（BI）如何使用AI和相互对称原则来从数据中获得可行的见解。目标是研究AI和相互对称性，在BI中使用以及它们对战略决策的影响之间的协同作用。使用了对AI，相互对称性，BI文献，研究文章和案例研究的完整综述。二级数据源进行汇总和评估，以解释这种综合方法的基本概念和方法。重大发现表明，互惠对称引导的AI驱动分析如何改善数据解释和洞察力产生。这种整合增强了决策，创新和行业运营。政策应解决道德问题，数据隐私问题和法律框架，以促进负责的AI采用和数据驱动的决策透明度。BI可以通过AI和相互对称性进行转换，以打开新的机会并获得竞争优势。这种综合方法强调了不断的创新和适应性，以最大程度地提高战略业务成功的数据潜力。
生成的AI：塑造商业智能和数据驱动决策的未来
引用：Jagjot Bhardwaj，Shantanu Awasthi，Pan Singh Dhoni。（2025）。生成的AI：塑造商业智能和数据驱动决策的未来。国际人工智能与机器学习杂志（Ijaiml），4（1），1-8。摘要链接：https://iaeme.com/home/article_id/ijaiml_04_01_001文章链接：https：//iaeme.com/masteradmin/masteradmin/journal_uploads/ijaiml/volume_issue_4_issue_1/ijaiml_aiml_04_04_04_04_011_pdf
Global Business Strategy in the Arena of Business Transformation and Innovation Development “ 数智化与创新发展中的全球商业战略 ” 短期研学活动
12：30-14：00 午餐（自理） 午餐（自理） 午餐（自理） 午餐（自理） 午餐（自理）
rmbi 1020-数据驱动决策的商业智能（2023-24春季学期）
商业智能是一门新学科，包括一组理论，方法和流程来分析业务数据，以改善组织的决策，业务计划和投射。本课程的目的是介绍商业智能原理，各种类型的数据分析技术，并讨论各种社会问题对使用商业智能的影响。该课程还重点介绍了使用商业智能的优势，局限性和影响的分析。主题包括商业智能策略，社会影响力的力量，数据收集和管理，机密性和隐私问题以及组织和人类的行为变化。还包括使用数据挖掘和统计工具的真实业务数据分析问题的案例研究。
通过商业智能和机器学习调查职业和运营工业安全数据
本文基于一个大型事件存储库，即由健康与安全执行官（HSE）于1986年开发的主要危害事件数据服务（MHIDAS）数据库，以提供有关涉及危险材料的主要危害事件的可靠数据来源。数据库包括五十年（1950年代1990年代）收集的9000多个报告。本文旨在提供对MHIDAS中报告的工业事件的新了解，并通过描述性和定量分析提出探索职业/运营事件的可能方式。因此，本文提出了实施商业智能（BI）工具，以促进动态数据可视化和机器学习（ML）算法，以从不同的数据条目中提取知识。因此，在设计MHIDAS数据模型之后，通过代表性的职业/运营事件来设计和补充一组BI仪表板，并通过ML驱动的事件进行了ML驱动的分类。
高级商业智能应用程序的量子计算增强AI系统
量子计算和人工智能的融合代表了一种具有前所未有的商业智能应用潜力的变革性技术范式。这项全面的评论批判性地研究了量子计算增强AI系统的革命性功能，以应对多个业务领域的复杂计算挑战。通过对新兴研究，实施框架和跨学科案例研究的系统分析，我们研究了量子计算的独特计算机制如何从根本上重塑数据分析，战略决策和预测建模。我们的全面检查表明，量子AI系统具有将计算复杂性降低多达90％的巨大潜力，将预测精度提高了60-75％，并提供了跨财务，后勤和战略性商业智能领域的前所未有的见解。该研究综合了来自多个技术领域的证据，突出了量子增强AI在解决以前棘手的计算问题方面的变革潜力。通过探索技术能力，实施挑战和未来的研究方向，本综述为理解高级商业智能应用程序中量子计算和人工智能的新兴相交提供了关键框架。
海外垂类AI专题(5)
• 微软四季度表示Azure收入的6%来自AI贡献，季度收入达10亿美金，实现了过去连续三个季度的翻倍增长； • ServiceNow四季度剩余履约义务cRPO +23%高于业绩会指引2pct，一半是由净新年度合同ACV驱动，其中主要因为客户AI兴趣浓厚； • Palantir表示AI拉动商业客户增长新周期，四季度商业收入同比+32%，远高于22年+15%的增长，尤其美国区商业收入同比增 长+70% ； • Crowdstrike四季度年度ARR同比+34%至34.4亿美元，净新增ARR增长快速，预计2028年AI原生安全平台TAM 2250亿美元；
成功策略：实施商业智能系统以提高组织绩效的理论模型
近年来，商业智能系统 (BIS) 的使用在全球范围内显著增加，旨在帮助组织应对竞争激烈的商业环境。尽管如此，由于实施过程中的挑战，许多组织仍难以充分受益于 BIS。这些挑战的一个主要原因是缺乏有效的衡量策略。本文旨在清晰地概述商业智能以及影响其在组织中成功实施的关键因素。通过对现有文献的回顾，本研究确定了有效使用商业智能系统所必需的最关键组件。它提出了一个在组织层面评估 BIS 性能的理论模型，该模型受到信息系统性能模型的启发。该模型表明，系统质量、信息质量、服务质量、关系质量和流程质量都在提高感知有用性和用户满意度方面发挥着至关重要的作用，从而为组织带来好处。通过整合相关文献的见解，本文详细介绍了如何评估组织内 BIS 的成功。研究结果强调了商业智能系统对组织绩效和决策过程的积极影响，有助于组织做出明智的决策。本研究的独特之处在于，它基于广泛的文献回顾，提出了一个用于评估组织中 BIS 成功的理论模型。此外，它还将信息系统成功模型的应用扩展到 BIS 领域，用于分析管理层的绩效。