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_V11 组织文化对转向服务化战略的影响.docx
摘要 目的：回顾与服务化和文化相关的论文，通过确定成功过渡到基于服务化的商业模式的关键文化特征/因素来制定框架。 设计/方法/方法：进行了系统文献综述 (SLR)，确定了有关服务化、文化和变革管理框架的相关论文。根据所审查的论文，对关键文化特征/因素进行了进一步分析。 发现：从相邻的变革文献中综合出初步的组织文化框架，以促进向服务化的转变。确定可能影响这种转变的贡献维度。随后进行进一步的实证研究。 原创性/价值：服务型战略的成功实施在很大程度上受到组织文化的影响。通过应用理论框架，管理人员对贡献维度的认识将改善这些努力。
基于GNSS技术的滑坡多因素监测系统设计
地质灾害存在灾变孕育过程和致灾模式复杂、早期识别和监测预警难度大、风险防范技术支撑不足等问题，因此国家防灾减灾战略对地质灾害监测技术装备的需求很大。三维空间监测关键技术可以集成降雨、土壤含水量、倾斜、孔隙水压力、应力等滑坡因素监测技术，实现专业监测技术体系的一体化。在该技术体系中，将各监测点的多种信息处理转化为时间序列问题，利用数据融合技术，综合成一组综合信息，由点到面对滑坡进行直接监测预报[1]。滑坡监测的主要任务是结合变形监测与诱发因素监测，掌握滑坡变形破坏的特征信息，分析其动态规律，实现监测在空间、时间和尺度上的信度与效度[2]。
OTC市场小上限列出的合规算法 -
因此，像我们这样的其他公司，我们是合成生产商。大多数是合成生产商的公司，它们以甲烷作为原料开始，并使用微波血浆，并将气体转化为粉末。我们在爆炸综合上拥有专利。我们是唯一的爆炸生产者。因此，我们将碳氢化合物气体泵入具有氧气的钢腔中。，我们用电极的火花点燃它，并在几毫秒内获得石墨烯粉末。实际上，这种粉末基本上是您可以想到的任何材料，无论是储能设备，碳纤维，树脂，您都可以命名，我们可以提高强度，我们可以提高电导率。我们可以通过这种材料将科幻小说带入生活。，我们只在石墨烯将能够做的东西上划出表面。因此，在一个全新的行业中，这是一个非常激动人心的时刻。有一些教育与我们的客户一起教他们对石墨烯可以做的事情。但是，这家公司的可能性和增长潜力确实是无限的。
2025-2026本科招生公告
管理与金融C，F•管理与人力资源C，F•管理与信息技术C，F•管理与营销C，F•战略管理C，F•管理研究经济学C，F•管理研究经济学（HBA）C，F•全球领导力•管理与国际业务（CO-OP）（CO-OP）（BBA）（BBA）（BBA）（BBA）。 等级要求：中高80年代OUAC计划代码：TXB管理与国际业务（仅合作）C，F•数学（HBSC）。 等级要求：高80年代；高80s（合作）OUAC程序代码：TXS数学δC，F••综合流δC，F•统计流δC，F•教学流δC，F•音乐行业和技术（HBA）约为。 年级要求：70年代中期OUAC计划代码：TXW音乐行业与技术***•医护人工（HBSC）约 等级要求：低80S OUAC程序代码：TSI辅助医学**δ§BIO，C/F/M； （rec ch）•管理与金融C，F•管理与人力资源C，F•管理与信息技术C，F•管理与营销C，F•战略管理C，F•管理研究经济学C，F•管理研究经济学（HBA）C，F•全球领导力•管理与国际业务（CO-OP）（CO-OP）（BBA）（BBA）（BBA）（BBA）。等级要求：中高80年代OUAC计划代码：TXB管理与国际业务（仅合作）C，F•数学（HBSC）。等级要求：高80年代；高80s（合作）OUAC程序代码：TXS数学δC，F••综合流δC，F•统计流δC，F•教学流δC，F•音乐行业和技术（HBA）约为。年级要求：70年代中期OUAC计划代码：TXW音乐行业与技术***•医护人工（HBSC）约等级要求：低80S OUAC程序代码：TSI辅助医学**δ§BIO，C/F/M； （rec ch）•
为 K-12 设计 AI 学习体验
人工智能 (AI) 素养是一个快速发展的研究领域，也是 K-12 教育的重要补充。然而，对设计用于教授 K-12 人工智能素养的工具和课程的支持仍然有限。需要进行更多跨学科的人机交互和教育研究，以调查 (1) 目前如何在学习体验中实施一般人工智能素养，以及 (2) 在特定的 K-12 学习环境中教授人工智能素养需要哪些额外的指导方针。在本文中，我们分析了一系列 K-12 人工智能和教育文献，以展示如何成功应用人工智能素养的核心能力，并将它们组织成一个教育工作者友好的图表，使教育工作者能够有效地为他们的课堂找到合适的资源。我们还确定了未来的机会和 K-12 特定的设计指南，我们将其综合成一个概念框架，以支持研究人员、设计师和教育工作者创造 K-12 人工智能学习体验。
什么是人工智能素养？ 能力和设计考虑
摘要 人工智能 (AI) 正越来越多地融入面向用户的技术中，但公众对这些技术的理解往往有限。需要进行更多的 HCI 研究，以调查 a) 用户需要哪些能力才能有效地与 AI 交互并批判性地评估 AI，以及 b) 如何设计以学习者为中心的 AI 技术，以促进用户对 AI 的理解。本文通过基于现有研究提供 AI 素养的具体定义，朝着实现这两个目标迈出了一步。我们将各种跨学科文献综合成一组 AI 素养的核心能力，并提出了一些设计考虑因素，以支持 AI 开发人员和教育工作者创建以学习者为中心的 AI。这些能力和设计考虑因素被组织在一个从文献中主题衍生的概念框架中。本文的贡献可用于在 HCI 社区内开启关于 AI 素养的讨论并指导未来研究。
支持组织决策的人工智能配置中的人类能动性
人类智能与人工智能 (AI) 的融合对于在组织决策中发挥优势正变得越来越重要。这需要了解人机协作配置以管理协作智能。然而，现有的关于人机协作的文献缺乏结构，并且在人类智能 (HI) 对人工智能协作的贡献以及人工智能系统如何在决策过程中配置方面支离破碎。本文进行了有组织的文献综述，以整合现有文献的见解。我们确定了协作智能中涉及的六种人类机构，并将研究结果综合成六种人机协作配置，并用矩阵框架进行解释。通过阐明人机协作的复杂性，该框架阐明了对 HI 和人工智能在决策中的相互交织作用有细致理解的必要性，这对设计和实施用于组织决策的人工智能系统具有重要意义。
说明表格 n-342（2023 年修订版）
任何个人或企业纳税人，只要有资格申请在单个纳税年度内安装并投入使用的 10 个或以上系统或系统分配份额的可再生能源技术所得税抵免，均可提交综合表格 N-342。综合表格 N-342 的顶部用大写字母印有“COMPOSITE”字样，用于报告表格 N-342C（表格 N-342 综合附表）的总金额。有关提交综合表格 N-342 的更多信息和说明，请参阅税务部公告号 2012-01 和表格 N-342C 说明。注意：未能正确提交和/或遵守综合提交的条款和条件（例如，提交综合表格 N-342 以申请在单个纳税年度内安装并投入使用的少于 10 个系统的可再生能源技术所得税抵免）可能导致不允许全部或部分抵免，并撤销综合提交的选择。