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2024年将采用的生成AI趋势
最幸福的Minds Technologies Limited（NSE：HAPPSTMNDS）是一家正念的IT公司，通过提供无缝的客户体验，业务效率和可行的见解，为企业和技术提供商提供数字化转型。我们通过利用一系列破坏性技术来做到这一点，例如：人工智能，区块链，云，数字过程自动化，物联网，机器人/无人机，安全性，虚拟/增强现实等。定位为“天生数字”。天生的敏捷'，我们的能力跨度产品与数字工程服务（PDES），生成AI业务服务（GBS）和基础架构管理与安全服务（IMSS）。我们在汽车，BFSI，消费品包装商品，电子商务，edtech，工程研发，医疗保健，高科技，制造业，零售，零售，零售和旅行/运输/旅馆等行业跨行业提供这些服务。该公司因其在公司治理实践方面的卓越表现而受到Golden Peacock和ICSI的认可。一个工作认证的好地方
影响人工智能采用的组织因素......
技术创新，特别是人工智能 (AI)，迅速改变了世界。目前，人工智能在世界各地的建筑行业还处于起步阶段，贯穿项目的整个生命周期。然而，南非等发展中国家的建筑组织仍然没有认识到采用人工智能等新兴数字创新来提高建筑行业绩效的必要性。本研究旨在确定推动建筑组织采用人工智能的组织因素。该研究采用定量调查方法，通过对行业专家进行滚雪球抽样来收集与采用人工智能相关的因素数据。利用来自 169 名受访者的数据，采用探索性因子分析来确定关键组织因素，以促进行业采用人工智能。此外，还采用验证性因子分析来证明各个构造之间的关系。该研究提出了推动组织人工智能的 17 个因素，分为四个部分：创新组织文化、基于能力的发展、协作决策和战略分析。然而，先前的研究已经确定了建筑和相关行业中人工智能的组织因素。本研究使用 EFA 和 CFA 展示了建筑行业中人工智能的组织因素，这种方法在 SLR 中提出的文章中没有使用。使用 CFA 可以改进构造的测量。因此，它增强了对构造的底层组件及其与建筑行业人工智能的关系的理解。
哪些因素影响人们对人工智能采用的态度
机器学习和相关技术的快速发展提高了人们对自动驾驶汽车、自主手术和人工智能 (AI) 其他用途的乐观态度。但这些技术的采用不仅仅是算法设计和训练方面的突破。世界各地的监管机构将不得不对围绕人工智能的法律和政策做出一系列选择。为了进一步了解他们将如何做出这些选择，我们利用了一个独特的调查对象——690 名美国地方官员——美国地方官员的代表性样本。鉴于美国的分散结构，这些官员将做出许多关于人工智能采用的决定，从政府使用到监管。结果显示，对自动驾驶汽车的支持程度高于自主手术。此外，那些在 COVID-19 大流行之前使用过拼车应用程序的人对自动驾驶汽车的支持程度明显更高。我们还发现，自我报告的对人工智能的熟悉程度与对人工智能在各种领域的应用的认可度增加相关，包括面部识别、自然灾害影响规划，甚至军事监视。与此相关的是，那些对采用人工智能表示更大反对的人似乎也更关心隐私和信息之间的权衡以及算法中的偏见。最后，受访者使用的解释逻辑因性别和之前使用人工智能的经验而异，我们通过定量文本分析证明了这一点。
感知对太阳能技术采用的影响
从全球来看，由于人口增长和经济危机，能源（尤其是化石燃料）的需求和价格正在上涨。肯尼亚政府花费大量资金进口化石燃料以满足其公民的需求。化石燃料的使用增加对环境产生了重大影响，包括碳排放增加。有必要使用太阳能技术（例如太阳能）来减少化石燃料对环境的影响。因此，需要更多地了解影响研究区域采用太阳能技术的因素。本研究调查了感知如何影响家庭采用太阳能技术。采用描述性研究调查方法。科诺因分县有 38,178 户家庭，共选择了 387 名受访者进行调查。采用分层随机抽样，从 Mogogosiek 选择了 80 户家庭，从 Boito 选择了 84 户家庭，从 Embomos 选择了 91 户家庭，从 Kimulot 选择了 64 户家庭，从 Chepchabas 区选择了 61 户家庭。采用目的抽样选择了七名关键线人。通过使用半结构化问卷收集原始数据。使用描述性统计和多元线性回归检查数据。研究结果表明，感知与家庭采用太阳能系统的相关性有限。关键词：Bomet、碳排放、化石燃料、绿色能源、太阳能
人工智能可穿戴设备采用的决定因素
波兰 摘要：可穿戴设备已成为人类生活的自然元素，决定了我们感知、理解和体验世界的方式。它们富含人工智能元素，将改变我们的习惯，将我们带入世界的数字维度——一个人与技术之间不间断互动的空间。因此，在消费领域有效使用人工智能可穿戴设备仍有新的想法。本文的主要目的是研究人工智能可穿戴设备接受度的决定因素，特别强调消费者与技术之间关系的强度和性质。UTAUT2 模型用于此目的。本文是对该领域先前思考和分析的延续；同时，它构成了对采用人工智能可穿戴设备相关问题的研究的初始阶段。 关键词：可穿戴技术、人工智能、消费者、增强智能、营销。
影响基于移动的 AI 采用的因素......
摘要 目的——本研究旨在为坦桑尼亚制造业中小企业 (SMEs) 采用基于移动的人工智能 (AI) 服务建立一个全面的框架。 设计/方法/方法——该方法包括进行文献综述，并使用移动服务接受模型和创新扩散理论 (IDT) 的组合作为理论基础。这种综合深入研究了当前关于技术采用、组织行为和创新扩散的知识，创建了坚实的概念基础。专家评审用于框架验证，以确保框架的准确性。 发现——本研究表明，影响坦桑尼亚制造业中小企业采用基于移动的 AI 服务的因素包括感知有用性、感知易用性、背景、个人主动性和特征、信任、基础设施、成本、移动性、权力距离、兼容性、可观察性和可试用性。 研究的局限性/含义——该框架提供了针对坦桑尼亚社会文化和经济细微差别的宝贵见解。然而，由于它针对坦桑尼亚制造业中小企业的特殊性，它的普遍性有限。实际意义——本研究概述的框架为中小企业领导者、政策制定者和技术实施者提供了宝贵的指导，帮助他们在采用过程中做出明智的决策。原创性/价值——本研究引入了一种理解技术采用的新视角。本研究侧重于坦桑尼亚的背景，对影响因素进行了细致的分析，这增加了其原创性和实际意义。
影响人工智能 (AI) 采用的因素...
随着技术的快速变化，数字技术已被引入会计领域，迫使企业进行适应。会计行业有望迎来数字化的新时代，这将改变传统的会计实践。会计师的角色将变得更具挑战性。有些人预测这项技术将取代会计师的工作，但会计师在数字经济中的角色仍然值得关注。在 COVID-19 期间，向在线运营的过渡对所有企业来说都是必不可少的，这迫使会计行业与其他行业一起采用这项技术。本研究旨在讨论人工智能 (AI) 如何在数字时代影响马来西亚的组织。本研究预计将纳入组织从传统会计方法过渡到人工智能驱动的会计系统的潜在原因，并分析其对公司效率的影响。
关于2017财年采用的新研究项目
在本研究中，我们通过观察分子水平的化学和电子态、评估微观和宏观尺度的粘合强度以及分子水平，研究了碳纤维复合材料粘合界面粘合力产生的机制。通过了解这一点并系统地了解工艺因素的影响，并评估新的表面改性方法，我们将研究如何获得超越现有技术和方法的粘合强度。
马里兰州无耕种采用的经济影响
结论许多人认为无休止是现场和场外福利的更有效的土壤健康保护做法之一。到目前为止，很少有研究重点是长期采用保护实践的经济结果。这是由于缺乏长期经济数据。但是，这项现场研究包括24年的数据。它表明，随着时间的流逝，持续的无耕作采用通过降低总体投入成本来产生积极的经济收益。这仍然可能几乎没有阳性效应。这项研究可以通过为农民和农业利益相关者提供数据驱动的证据，表明该实践的积极经济利益，来帮助鼓励采用无耕种（尤其是在大西洋中部国家）。
从生成AI采用的前沿见解
为了帮助业务，技术和公共部门的领导者跟踪生成AI变更和采用的快速步伐，德勤正在进行一系列季度调查。该系列基于Deloitte在企业报告中的AI状态，该报告每年连续五年发布。Wave One调查被对六个行业和16个国家/地区的C-Suite级别的2800多名董事进行。行业包括：消费者；能源，资源和工业；金融服务；生命科学与卫生保健；技术，媒体和电信；以及政府和公共服务。了解更多信息，请访问deloitte.com/us/ state-of-generative-ai。