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World File Search System管理决策
1 环境管理决策框架...
表 1：决策框架由一个模板支持，该模板记录并概述了每个阶段的结果或结论摘要。模板中嵌入了指南，描述了应包含的内容。该模板旨在成为一份摘要文档，其中包含指向所有支持信息的明确链接，以证明所做决策。
EEC1000 |幼儿教育简介 秋季2024课程描述ART2401C |版画2 战略计划2021-2026 课程描述Man4720 |战略管理决策| 4.00学分，学生将学习的设计，计划和实施 供应链管理 - 采购管理集中度应用科学学士学位|代码：P9301 | 120个学分CIP（1105202032）有效
课程说明EEC1000 |幼儿教育简介| 3.00学分本课程将提供从出生到8岁的幼儿教育的概述。学生将对家庭和社会对幼儿的影响有所了解，一种基于关系的响应式计划计划计划的方法计划原理，游戏在学习中的作用以及教育神经科学在幼儿时期的重要性。（需要在幼儿中心的二十小时学习）。
管理决策树学生调查
COLLEGE MAJORS THAT REQUIRE CALCULUS Actuarial Science, Accounting, Agribusiness, Anthropology, Architecture, Astronomy, Astrophysics, Aviation (Bachelor of Science), Biology, Biochemistry, Bioinformatics, Biomedical Science, Botany, Business (Bachelor of Science), Chemistry, City and Regional Planning, Computer Science (Bachelor of Science), Data Analytics (Bachelor of Science), Earth Science, Economics, Engineering, Environmental Science, Finance, Forensic Science, Forestries, Fisheries, and Wildlife, Geology, Information Science, Logistics Management, Marketing (Bachelor of Science), Mathematics, Math or Science Teacher, Microeconomic Theory, Neuroscience, Nutrition Science (Bachelor of Science), Operations Management, Physics, Physiological Optics, Public Health, Pre-Health Professional (Doctor, Veterinarian,药房），心理学（理学学士），房地产和城市分析
人工智能对不确定和快速变化条件下管理决策的影响
注释。本文致力于人工智能对管理决策的影响问题。人工智能使您可以自动执行许多常规管理任务，从而腾出时间进行战略规划和创造性决策。这在快速变化的环境中尤其重要，因为对市场挑战的响应速度是关键。研究人工智能对管理决策的影响很重要，因为它有助于了解公司如何在面对不确定性和快速变化的情况下更有效地运营，从而提高效率和竞争力。本文的目的是分析人工智能在管理中的作用及其对不确定语言决策的影响。这项研究基于使用许多一般的理论方法、原则和方法。为了实现目标并解决研究任务，使用了以下方法：理论，特别是理论数据的概括、比较、综合——确定人工智能在管理中的作用及其对不确定语言决策的影响。值得注意的是，现代商业环境的变化是由外部环境的高度动态性和不稳定性引起的。这是由于该国目前面临的挑战，这些挑战加剧了竞争，并鼓励企业使用新技术和业务流程管理工具，以找到战略发展的最佳方向。确定人工智能正在成为面对不确定性和快速变化时做出管理决策的不可或缺的工具。它使公司能够更好地了解市场，快速适应新条件并提高其流程效率。然而，成功实施人工智能需要考虑道德方面、数据质量和员工培训。值得注意的是，在不确定和快速变化的条件下，在管理过程中实施人工智能可以显著提高决策质量并提高组织的竞争力。为了成功实施，明确目标、确保数据质量、选择合适的工具和培训员工非常重要。适当的规划、工具的选择、有效的数据管理，最重要的是员工培训是关键因素
课程描述Man4720 |战略管理决策| 4.00学分，学生将学习供应链管理 - 采购管理集中度应用科学学士学位|代码：P9301 | 120个学分CIP（1105202032）有效
供应链管理 - 采购管理集中度应用科学学士学位|代码：P9301 | 120学分CIP（1105202032）有效术语：2024年秋季（2247）供应链管理是一个跨学科领域，强调各种业务功能，设施和活动的跨职能整合，并试图管理这些活动以增强公司的竞争优势。供应链管理科学学士学位（BAS-SCM）旨在提供供应链的知识，同时探索风险，运营，经济，经济学，监管问题，变更管理，预测，资源分配，库存计划，库存管理，库存管理，库存管理，客户交付，客户交付，售后支持和其他功能以及其他功能和其他功能。
理解行为策略：《管理决策》的历史演化视角
摘要 目的——本文旨在追溯行为策略 (BS) 领域的历史发展，该领域将心理学应用于战略管理。主要目的是提供对这一研究流派的历史演变以及相关未来轨迹的背景理解。这项工作是“半个多世纪的管理决策”庆祝和非正式期刊部分的一部分。 设计/方法/方法——我们将管理决策 (MD) 中产生的 BS 文献视为管理思想演变的代表，MD 是管理领域最古老、运行时间最长的学术出版物。通过系统文献综述 (SLR) 流程，我们通过 MD 网站和 Scopus 收集了 97 篇 BS 文章样本，这些文章自 MD 成立 (1967 年) 至今 (2024 年)。在分析方面，我们采用了反身主题分析方法来综合主要的 BS 主题，然后从历史角度阅读文献发展的三个“时代”。期刊范围之外的选定国际文献被视为对这一历史分析的补充。发现 – 从历史上看，在 BS 领域，人们的兴趣从规则转移到合理管理战略决策过程，研究导致认知错误的原因，了解如何避免偏见以及为剧烈变化做好准备。本文还确定了未来研究可以研究的六个未来研究轨迹，即“积极启发法”、“情境嵌入的心理过程”、“非传统思维”、“认知进化触发因素”、“去偏见策略”和“应对新战略挑战的行为理论”。研究局限性/含义 – 本研究的局限性在于它只关注 MD 来研究 BS 的历史演变，从而忽略了其他期刊的重要贡献。因此，MD 的编辑偏好影响了结果。仍然需要对 BS 领域进行全面的 SLR，需要更广泛的期刊覆盖范围来减轻选择偏差并加强领域评估。原创性/价值 – 这篇文章是第一个提供 BS 领域历史演变观点的文章，补充了关于这一研究流的其他几篇评论。这填补了管理思想演进研究的空白。关键词 行为策略 管理史 策略 决策 偏见 理性 认知 论文类型 文献综述
MN2196管理决策的数据分析
1。审查数学和统计数据：人口均值和差异，样本平均值和方差，均值和方差的特性，推理的基本要素，对数形式的方程式解释。2。线性回归模型：因果关系问题，人口模型，采样过程，估计器和估计值，普通最小二乘模型（OLS）模型，OLS模型3的假设和特性。多重回归：省略的可变偏差问题，多元回归模型，假设和多元回归模型的属性。4。推论：作为随机变量，假设检验（假设和方法，T-检验和F检验），p值，置信区间的估计器。5。功能形式：虚拟变量，将离散变量转换为虚拟变量集，二次模型，具有交互的模型，使用虚拟变量来探索功能形式。6。线性回归的局限性：省略的可变偏差，非随机抽样，测量误差，外围观察结果，异性恋性。7。实验：实验室，现场和自然实验，内部和外部有效性。8。开发时间变化：样本类型（横截面，时间序列，重复的横截面和面板数据），第一差异模型，单个固定效果模型，时间固定效果模型，差异差异差异模型。9。仪器变量：仪器变量是减轻省略的变量偏差，减少形式估计值，两阶段最小二乘估计的方法。
已发布版本的引文（哈佛）：Biloslavo, R、Edgar, D、Aydin, E 和 Bulut, C 2024，《VUCA 环境中的人工智能 (AI) 和战略规划流程：研究议程和指南》，管理决策。https://doi.org/10.1108/MD-10- 2023-1944
摘要目的——本研究展示了人工智能 (AI) 如何在动荡、不确定、复杂和模糊 (VUCA) 商业环境中塑造战略规划流程。该研究采用了 Cynefin 框架的各个领域，探索了人工智能的变革潜力，并提供了有关组织如何利用人工智能驱动的解决方案进行战略规划的见解。设计/方法/方法——这篇概念论文通过整合多个文献流中的现有知识，理论化了人工智能在 VUCA 世界中战略规划过程中的作用。采用“模型论文”方法提供了一个理论框架，可以预测所考虑概念之间的关系。结果——本文重点介绍了 Cynefin 框架在管理战略决策过程的复杂性方面的潜在应用、人工智能在战略规划不同阶段的变革性影响、人工智能在 VUCA 中需要支持的战略规划特征以及人工智能在不确定的商业环境中集成所带来的挑战。原创性/价值——本研究在 Cynefin 框架的指导下，率先对人工智能在 VUCA 商业环境中战略规划中的作用进行了理论探索。因此，它丰富了学术论述，拓展了知识边界。关键词 人工智能、战略规划、VUCA、Cynefin 框架 论文类型 概念论文
渔业管理决策的社会和经济影响评估 - 最终报告 (MMO1384)
© 海洋管理组织 2024 您可以根据开放政府许可的条款，以任何格式或媒介免费使用和重复使用本出版物中的信息（不包括徽标）。 请访问 www.nationalarchives.gov.uk/doc/open-government- licence/ 查看许可证，或写信至： 信息政策团队 国家档案馆 基尤 伦敦 TW9 4DU 电子邮件：psi@nationalarchives.gsi.gov.uk 有关本出版物的信息和其他副本可从以下地址获得： 海洋管理组织 兰开斯特宫 汉普郡法院 泰恩河畔纽卡斯尔 NE4 7YH 电话：0300 123 1032 电子邮件：info@marinemanagement.org.uk 网站：www.gov.uk/mmo 免责声明：本报告为海洋管理组织 (MMO) 证据库做出了贡献，该证据库是通过 MMO 和外部专家开展的大量研究活动和方法开发出来的资源。本报告中表达的观点不一定反映 MMO 的观点，也并非旨在表明 MMO 将如何根据给定的事实采取行动，或表明对一种研究活动或方法的偏好。MMO 对所含信息的准确性或完整性不承担任何责任，也不对内容的任何使用负责。引用本出版物时，请引用：MMO (2024)。渔业管理决策的社会和经济影响评估——最终报告。ABPmer 和 RPA 为海洋管理组织制作的报告，MMO 项目编号：1384，2024 年 5 月，63 页
人工智能与管理决策
摘要 本文的主要目的是探索人工智能在管理决策中的整合这一主题的全球趋势。文献计量数据和信息主要从 2000 年至 2023 年进行，以确定这些年进行的研究范围。数据是从 Lens 数据库收集的，并使用 VOSviewer 分析了来自不同平台的 1,770 份出版物。研究结果显示，2023 年的出版物数量最多，且大多来自期刊。最活跃的作者是孙秉真，有 6 篇文献，研究最多的主题分别是人工智能和知识管理。在该领域的顶级期刊方面，《商业伦理学杂志》名列前茅，前 10 名期刊中的大多数都来自 Springer、Talor and Francis 和 Science Direct 等知名出版商。该领域产量最高的三个国家包括美国、中国和英国。大多数出版物出现在 COVID-19 大流行的高峰期，对该领域做出贡献的国家分布包括发达国家和新兴国家。虽然学者们对在 2019-2023 年发表论文的兴趣日益浓厚，但研究人员发现，涉及不同国家和地区的合著和文献计量耦合仍然缺乏多样性。2016-2019 年的文献计量耦合案例比 1988-2023 年的任何一年都多。因此，建议开展更多研究来解决阿拉伯和非洲地区等不同国家合著和文献计量耦合的稀缺问题。还可以在新兴国家开展更多研究，以跟上发达国家的趋势，并获得更多合作机会。