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模糊的界限：人工智能如何重塑
根据给定的信用规范。人工智能提供更准确的信用评估和潜在借款人的还款能力，从而促进金融机构和贷方做出适当的决策。先进的机器学习和人工智能组合通过考虑各个维度的因素，以更短的时间和成本提供高精度的有关信用历史和评估报告的综合数据（Addo 等人，2018 年）。如果信用分析是由人进行的，那么很有可能出现偏见因素。在人工智能分析中，它完全由计算机和相关设备完成。因此信用评分
太阳能离网程序 - 批准的电池清单
1 ABL PL150 150AH 2 ABL PL200 200 AH 3 Amararaja Electronics Pvt。Ltd.部落太阳能150 AH 4 Amararaja Electronics Pvt。ltd。12v，100Ah 100 ah 5伊士曼汽车和电源有限公司addo 150 AH 150 AH 1伊士曼汽车和动力有限公司 EXIDE Indrustris Limited 6LMS100L 100 AH 12 EXIDE Indrustris Limited 6LMS200L 200 AH 13 EXIDE Indrustris Limited LMXT400,2V 400AH 400 AH 14 EXIDE Indrustris Limited 6LMS300L 300 AH 15 EXIDE Indrustris Limited LMXT500, 2V 500AH 500AH 16 EXIDE Indrustris Limited 6SGL100 100AH 17 EXIDE Indrustris Limited LMXT300 300AH 18 EXIDE Indrustris Limited 6SGL120 120AH 19 EXIDE Indrustris Limited 6SGL150 150AH 20 EXIDE Indrustris Limited SG200 200AH 21 EXIDE Indrustris Limited SG300 300AH 22 EXIDE Indrustris Limited SG400 400AH 23 EXIDE Indrustris Limited SG600 600AH 24 EXIDE Indrustris Limited SG800 800AH 25 Firefly International Energy Co. Sun 150TT 150 AH 26 HBL Power Systems Ltd PL100 100 AH 27 HBL Power Systems Ltd PL120 120 AH 28 HBL Power Systems Ltd PL150 150 AH 29 HBL Power Systems Ltd PL180 180 AH 30 HBL Power Systems Ltd PL200 200 AH 31 HBL Power Systems Ltd T500PSPV 500 AH 32 Jayachandran Industries Pvt.Ltd. JCIT500 150 AH 33 Jayachandran Industries Pvt。 Ltd. JCITS100 100 AH 34 Jayachandran Industries Pvt。 Ltd. JCIT120 120 AH 35 Jayachandran Industries Pvt。 Ltd. JCITS 180EH 180 AH 36 JAYACHANDRAN INDUSTRIES PVT。Ltd. JCIT500 150 AH 33 Jayachandran Industries Pvt。Ltd. JCITS100 100 AH 34 Jayachandran Industries Pvt。Ltd. JCIT120 120 AH 35 Jayachandran Industries Pvt。 Ltd. JCITS 180EH 180 AH 36 JAYACHANDRAN INDUSTRIES PVT。Ltd. JCIT120 120 AH 35 Jayachandran Industries Pvt。Ltd. JCITS 180EH 180 AH 36 JAYACHANDRAN INDUSTRIES PVT。Ltd. JCITS 180EH 180 AH 36 JAYACHANDRAN INDUSTRIES PVT。Ltd. jcits 200EH 200 AH 37发光技术
人工智能在改善
机器学习 根据作者 (Moghaddam 2019, p.25) 的说法，机器学习是人工智能最常见的用途，人工智能允许计算机自行处理数据。此外，根据研究人员 (Addo et al., 2020, p.22) 的说法，“机器学习研究算法的研究和构建，这些算法可以从数据中获利，并通过开发模型做出决策和预测。” 其主要目的是让系统做出不准确的预测。 机器学习是指机器通过使用数据来研究数据的能力。因此，无需编程即可执行特定任务。 机器学习用于教计算机识别模式，而无需任何定义的规则，等等。制定算法规则并做出预测。 Moghaddam (2019) 确定了三种类型的 ML，下面简要介绍： 这种监督学习的子类型依赖于现有数据来得出可预测的结论。 当 AI 代理在没有经过完成任务的训练的情况下给出可预测的结果时，就会发生无监督学习。强化学习是强化学习的一个子类型，它作为人工智能算法的训练器，检测奖励和惩罚，以便为任何障碍提供准确的解决方案。如上所述，图 2 描述了机器学习的分类。
抽象有效的库存管理技术对于优化供应链中商品流动至关重要。这项研究旨在确定
抽象有效的库存管理技术对于优化供应链中商品流动至关重要。本研究旨在确定过程创新对库存管理技术和供应链效率之间关系的调节作用。本研究使用了一种调查方法。收集的数据是横截面的，这意味着它是在一个时间点收集的。供应商关系管理对供应绩效有很大的积极影响。此外，员工承诺积极，并显着影响供应绩效。但是，员工承诺对供应商关系管理与供应绩效之间关系的影响在统计学上没有意义。有效实施时，库存管理技术可以看作是特定组织的独特资源。本研究旨在通过提供有关库存管理技术，过程创新和供应链效率的相互依存关系的经验证据来为现有的知识体系做出贡献。关键字：库存管理技术，供应链效率，过程创新引用：Ofori。I.，aidoo-acquah。K.，Addo，K。S.，（2024），“库存管理技术对供应链效率的影响。过程创新的调节作用”，《非洲采购，物流与供应链管理杂志》，2024，7（8）：pp.01-12。
能源转型分类
我们感谢以下外部审阅人员的宝贵贡献：Salifu Addo（加纳能源委员会）、Abeer Al-Aysah（阿联酋联邦竞争力和统计局）、Edi Assoumou（法国巴黎高科矿业学院）、Edito Barcelona（亚太能源研究中心）、Alessandro Bigazzi（英国能源安全和净零排放部）、Molato Celina（莱索托统计局）、Anjali DeAbreu-Kisoensingh（苏里南统计总局）、Fernando Diaz Alonso（欧盟统计局）、Almirante Dima（莫桑比克矿产资源和能源部、计划与合作局）、Zuzana Dobrotková（世界银行）、Manfred Gollner（奥地利统计局）、Stefan Gsänger（世界风能协会）、Ana Kojakovic（联合国粮食及农业组织）、Louis-Marie Malbec（法国 IFPEN）、 Saroj Rai (SNV)、Pablo Ronco (阿根廷能源部长)、Christoph Rouhana (联合国西亚经济社会委员会)、Behrang Shirizadeh (德勤，法国)、Leonardo Souza (联合国统计司)、Florian Steierer (联合国欧洲经济委员会)、Marek Sturc (欧盟统计局)、Adonay Urrutia (Dirección) General de Energía，Hidrocarburos y Minas，萨尔瓦多），Elizabeth Waters（英国能源安全和净零部）。
南非国家公园
山国家公园截止日期：2024年5月24日，南非国家公园正在寻找一个自我激励的海洋科学家，该海洋科学家位于桌山国家公园。候选人将有助于实施海洋保护区（MPA）管理计划行动，制定和实施MPA的监测计划，对海洋和河口的支持，支持海洋和数据分析以及开发资金提案，以进一步进一步在SANPARKS的六个MPAS中，Sanpaks的Custodianship：Namaqua：Namaqua，Robbenamm Soundains，Adde ando coast。对MPA的研究，监视和管理需要与不同社区，利益相关者和SANPARKS合作伙伴的接口互动。该职位也有望与这些MPA中的项目和计划有关的各种SANPARKS科学家，生物技术人员，公园管理人员和护林员进行牵连和互动。此外，现任者将与法国生物多样性机构（OFB）团队紧密合作，并将成为SANPARKS和OFB的主要和焦点联系点，以实施根据SA-France知识交易所和同伴与PEER-TOE-TO-PER-TO-PER-TO-PER-TO-PER-TO-PER学习合作伙伴的SANPARKS-of BB协作中指定的商定可交付成果。这个3年的固定合同职位将位于开普敦Tokai的Cape Research Center。
建议引用：Zhuo, Zelin；Larbi, Frank Okai；Addo, Eric Osei (2021)：将人工智能引入贸易和商业的益处和风险：以西非制造公司为例，Amfiteatru Economic Journal，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 23 卷，Iss。56，第 174-194 页，https://doi.org/10.24818/EA/2021/56/174
随着技术的创新，人工智能 (AI) 在商业领域的应用正日益成为主流，预计不仅企业家，消费者的商业交易数量也将不断增长。它推动了人们对如何利用人工智能来增强全球企业影响力的理解，即通过在线建立业务以接触境外客户。本研究强调了将人工智能引入贸易对商业行业运作方式和产品购物革命性影响的益处和风险。值得注意的是，本文的主要目的是探索人工智能融入商业的方式，以帮助了解其对现有/潜在客户的影响及其在销售过程中的效率。以四个西非国家的 2,903 家制造公司为样本，实证结果表明，基于价值的人工智能方法的采用在便利性、准确性和盈利能力方面均优于传统/人工搜索客户的产品交付。此外，商业中的人工智能方法通过多种现代化的客户服务机器学习方法（如自动内容创建、语音协助、图像搜索等）获得了竞争优势。显然，这表明人工智能系统在商业中的应用在信任、质量、开放性和安全性方面带来了显著的竞争优势。
*通讯作者：Ackah David，电子邮件：drackah@ipmp.edu.gh 摘要 本研究调查了供应链管理 (SCM)、l
* 通讯员：Ackah David，电子邮件：drackah@ipmp.edu.gh 摘要 本研究调查了供应链管理 (SCM)、物流能力、信息共享和组织绩效之间的关系。数据来自 [行业/部门] 的 120 名受访者，采用定量研究方法。分析结果表明，SCM、物流能力和信息共享都与组织绩效呈正相关。有效的 SCM 实践（包括集成、协作和战略规划）对于推动组织成功至关重要。物流能力（包括交付速度、可靠性和灵活性）对于提高客户满意度和整体效率至关重要。信息共享是有效 SCM 和组织绩效的关键推动因素，可促进协作、决策和创新。研究还发现，人口因素（性别、年龄、教育程度）对结构之间的关系影响有限。这表明研究结果普遍适用于不同的人口细分。总体而言，本研究的结果强调了有效的 SCM、物流能力和信息共享作为组织绩效的关键驱动因素的重要性。优先考虑这些因素的组织更有可能在当今竞争激烈的商业环境中取得可持续的成功。关键词：信息共享、供应链效率、流程创新、供应链管理、物流、组织绩效引用：Ackah, D., Addo, KS, K., Yornu, KI, (2024)，“信息共享对供应链管理、物流和组织绩效的影响”，项目管理科学杂志，2024，7(9)：第 16-33 页。DOI：https://dx.doi.org/10.4314/pmsj.v7i9.2