XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemADOPTION
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。
推动英国采用人工智能
对我们来说，关键的事情之一是建立信任的能力。成为道德委员会深入研究的一部分对我们来说是当务之急，因为道德是我们产品基本价值的核心部分……深入研究需要投入大量时间，因此并不适合每家初创公司 - 但如果这可能成为您业务的差异化因素，我会推荐它。
在慈善事业中负责任地采用人工智能
重要的是，这些考虑因素不是技术领导者可以独自解决的。以人为本的人工智能需要在整个考虑过程中倾听关键利益相关者的意见，包括领导层、员工和受助者，他们可能会受到人工智能采用的影响或看到其使用的新潜力。此外，人工智能的使用是一个迭代过程，通常从一个试点项目开始，该项目包括开放的反馈循环、适应和扩展使用，只有当应用程序为组织及其人员提供真正的价值时才会开始。在该过程的多个点上，可以利用负责任的慈善人工智能采用框架来确保您在不断发展的路线图中纳入重要考虑因素。探索和采用人工智能不是一个线性过程，也不是一个孤立的过程。
追踪数字技术的采用
∗ 我非常感谢欧洲研究委员会 (ERC) 根据欧盟“地平线 2020”研究和创新计划提供的资金支持（资助协议编号 759733 - PLATFORM）。我感谢 BIS 工作论文系列的匿名审稿人 Daniel Bjorkegren、Pierre Dubois、Isis Durrmeyer、Daniel Ershov、Alipio Ferreira、Rosa Ferrer、Ana Gazmuri、Renato Gomes、Antoine Jacquet、Debi Prasad Mohapatra、Helena Perrone、Kevin Remmy、Mathias Reynaert、Stephane Straub 和 Tommaso Valletti 在本文的几个阶段提出的有益评论。我感谢第二届英国数字经济网络会议、EEA 2023 年夏季会议、IBEO 2023、计量经济学会 2023 年亚洲会议、CESifo 数字化经济学 2022、ISB 海得拉巴、竞争政策中心、国际清算银行、印度管理学院艾哈迈达巴德分校、NBER 数字化经济学研讨会、ICDE 2021、EBE 2021 年夏季会议、EUDN 博士研讨会 2021、EARIE 2021、华威大学博士会议和图卢兹经济学院数字化经济学博士研讨会的研讨会和会议参与者。我感谢印度国际经济关系研究委员会和 LIRNEAsia 向我提供所需的数据。这篇论文之前被发表为“解释印度智能手机的普及”和“数字技术的普及：印度智能手机的案例”。论文中反映的观点是我个人的观点，而不是 BIS 的观点。
丹麦的人工智能应用和生产力
2017 2018 2019 2021 63：信息服务活动 28.57% 51.16% 38.46% 74.58% 调查公司数量 42 43 52 79 58：出版活动（包括视频游戏和软件） 15.63% 15.38% 34.44% 69.23% 调查公司数量 64 65 90 78 62：计算机编程、咨询和相关活动 15.94% 19.03% 24.57% 57.10% 调查公司数量 251 268 350 303 69：法律和会计活动 14.67% 29.33% 22.45% 61.11% 调查公司数量 75 75 98 72 26：计算机、电子和光学设备 9.26% 18.18% 16.95% 46.43% 调查公司数量 54 55 59 56 70：总部活动；管理咨询活动 15.52% 21.88% 16.46% 56.86% 调查公司数量 58 64 79 66 47：零售贸易 6.94% 9.52% 13.43% 32.48% 调查公司数量 288 294 499 305 71：建筑和工程活动；技术测试和分析 4.85% 11.40% 12.41% 42.50% 调查公司数量 103 114 137 120 28：机械 8.97% 9.43% 9.50% 45.73% 调查公司数量 156 159 179 164 46：批发贸易 6.72% 6.65% 8.98% 35.87% 调查公司数量 506 496 657 513
人工智能的机遇与应用限制
3.4. 结果 ................................................................................................................................ 65 3.4.1. 总体观察 .............................................................................................................. 65 3.4.2. 社区情绪 .............................................................................................................. 65 3.4.3. 人工智能技术在建筑领域的前景 ............................................................. 69 3.4.4. 人工智能技术在建筑领域的制约因素 ............................................................. 71 3.4.5. 澳大利亚各州/领地人工智能技术的前景与制约因素 ............................................. 73 3.4.6. 与人工智能技术关系的前景 ............................................................................. 75 3.4.7. 与人工智能技术关系的制约因素 ............................................................................. 76
数字银行采用情况分析
在数字化时代，数字银行是银行服务的发展。银行创新导致了提供各种替代服务的创新，并提高了数字银行应用程序的交易便利性。本研究旨在讨论数字银行如何使用改进的 UTAUT2 方法使用服务功能。所用数据是印度尼西亚 Z 世代的受访者，他们在移动设备上使用数字银行服务。使用 PLS-SEM 进行数据分析。研究结果表明，绩效期望是决定行为意图和使用行为的最高变量。习惯和对服务提供商的信任也预测了意图，便利条件也直接影响 Z 世代采用数字银行时的使用行为。令人惊讶的是，努力预期、社会影响、享乐动机、价格价值和对互联网的信任并没有显着的关系，为此进一步解释了一些可能的原因。本文还讨论了理论和实践意义。
澳大利亚工业技术采用情况
这些数据并不表明企业正在降低技术优先级——事实上，84% 的企业仍表示他们目前正在积极采用技术。相反，这表明技术项目本身并不是最终目的，也不一定引领企业战略。技术投资是战略的结果，而不是单独的战略。它补充并支持企业的主要目标，而企业目前专注于开拓新市场和管理有限的劳动力。