Aamir Rashid 美国纽约市牙买加纽约城市大学 (CUNY) 商业与经济系、商业与信息系统学院、马来西亚瓜拉尼鲁斯苏丹扎纳尔阿比丁大学商业与管理学院 Rizwana Rasheed 马来西亚瓜拉尼鲁斯苏丹扎纳尔阿比丁大学商业与管理学院以及巴基斯坦卡拉奇 IQRA 大学工商管理系 Abdul Hafaz Ngah 商业、经济和社会发展学院,马来西亚登嘉楼大学,马来西亚瓜拉尼鲁斯,Noor Aina Amirah 运筹学与管理科学研究小组,商业和管理学院,苏丹再纳尔阿比丁大学,瓜拉尼鲁斯,马来西亚伊斯兰文明和可持续发展人工智能,苏丹再纳尔阿比丁大学,马来西亚瓜拉尼鲁斯
本文中表达的任何观点都是作者的意见,而不是Iza的意见。本系列发表的研究可能包括对政策的看法,但IZA没有任何机构政策立场。IZA研究网络致力于研究完整性的IZA指导原则。IZA劳动经济学研究所是一家独立的经济研究所,在劳动经济学领域进行研究,并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德意志邮政基金会的支持下,伊扎(Iza)拥有世界上最大的经济学家网络,其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究,决策者和社会之间建造桥梁。IZA讨论论文通常代表初步工作,并被散发以鼓励讨论。引用这种论文应解释其临时特征。可以直接从作者那里获得修订版。
Discovery Education, Inc. 佛罗里达州科学技术手册,Discovery Education 出品 - M/J Comprehensive Science 1,2024 年,2024 年版 4.6 87.2%
技术采用在数字商业领域发挥着至关重要的作用,使创业者能够有效地扩大业务规模。在数字经济时代,采用正确的技术可以推动增长并增强竞争力。本研究旨在了解技术采用如何促进创业者商业模式的扩大。采用混合方法,通过定量调查和对 200 名创业者的深入访谈收集数据。结果表明,云计算、电子商务平台和移动应用是最具影响力的技术,其中云计算推动了 30% 的业务增长和 20% 的成本降低。这些发现凸显了战略性技术采用对于寻求扩展业务的创业者的重要性。该研究为创业者如何利用数字工具实现可持续增长提供了实用见解,未来的研究应探索人工智能和区块链等新兴技术的长期影响。
12 个模块(72 小时)基于能力的培训 在线培训的参与者需要一台配有网络摄像头和麦克风的电脑 信息共享、讲义、资源、体验式学习 每个模块都有案例研究、角色扮演、内省工作 培训中包含案例咨询 NASW 颁发的 66 小时 CEH CASE 颁发的认可 TAC 证书
本政策文件旨在为巴基斯坦有关当局和实体提供有关采用电动汽车 (EV) 的指导说明。在实施本文所载的任何建议之前,必须遵循所有合法适用的程序,并依法获得所有必要的批准和批准。尽管在制定本政策文件时已尽职尽责并尽最大努力,但城市部门规划和管理服务单位 (私营) 有限公司 (城市部门) 对任何错误、遗漏或限制不承担任何责任。城市部门规划和管理服务单位 (私营) 有限公司、其附属公司或其任何员工或代表均不对所提供信息的完整性、准确性或充分性作出任何明示或暗示的陈述或保证。城市部门、其附属公司、员工或代表对因实施基于本文件的任何建议或行动而产生的任何直接或间接损失、费用或损害不承担任何责任。
企业研究中心是一家独立的研究中心,专注于中小企业的发展和生产力。企业研究中心是华威商学院、阿斯顿商学院、女王大学管理学院、利兹大学商学院和科克大学学院的合作伙伴。该中心由经济和社会研究委员会 (ESRC)、商业和贸易部 (DBT)、科学、创新和技术部 (DSIT)、Innovate UK、英国商业银行和知识产权局资助。感谢资助者的支持。本报告中表达的观点为作者的观点,并不一定代表资助者的观点。
该项目使用2023个横断面的公司级别数据,这些数据在标准普尔500年使用的技术中使用,以估算将AI用于企业的可量化好处,这是当今世界上的一个必不可少的问题,但由于其最近的出现而被忽略了。通过使用AI技术作为生产率的Cobb-Douglas OLS模型来对公司价值进行建模,从而估计了企业价值,从而估算了的综合效应,密集的边缘效应和特定部门的效应。 控制包括其他生产因素和特定于公司的特征,以减轻同时性的影响并省略可变偏差。 调查结果表明,公司的AI采用率增加了1%,可以与平均0.17%的业务价值联系起来。 这上升到0.2%,并且在已经使用AI的公司中更强烈地观察到。 医疗保健,能源,公用事业,财务和房地产部门对AI采用的敏感性。 提供了对结果的解释和讨论。 本文是对AI如何影响价值指标的公司级别测量的第一步,希望随着时间的流逝和更多数据,将获得更精确的估算和全面的看法。的综合效应,密集的边缘效应和特定部门的效应。控制包括其他生产因素和特定于公司的特征,以减轻同时性的影响并省略可变偏差。调查结果表明,公司的AI采用率增加了1%,可以与平均0.17%的业务价值联系起来。这上升到0.2%,并且在已经使用AI的公司中更强烈地观察到。医疗保健,能源,公用事业,财务和房地产部门对AI采用的敏感性。提供了对结果的解释和讨论。本文是对AI如何影响价值指标的公司级别测量的第一步,希望随着时间的流逝和更多数据,将获得更精确的估算和全面的看法。
2024 年 9 月 23 日 本研究项目获得了加拿大政府阿尔伯塔大学未来能源系统研究计划下加拿大第一研究卓越基金的支持。作者感谢编辑 Robert Metcalfe 和两位匿名审稿人的评论和建议。我们还要感谢 Reid Fortier、Bonnie Luo 和 Zack Moline 的研究协助,以及 Nicolas Astier、German Bet、Jenet Dooley、Naima Farah、Meredith Fowlie、Kristin Hayes、Jesse Jenkins、Ted Kury、Erin Mansur、Ignacia Mercadal、Mar Reguant、John Rust、David Sappington、Brandon Schaufele、Stefan Staubli、Frank Verboven、Frank Wolak、Joel Wood 以及 2022 年 ASSA 年会、IAEE 网络研讨会系列、落基山脉电力营、联邦能源管理委员会、罗格斯大学 CRRI 监管与竞争研讨会、汤普森河大学和佛罗里达大学的研讨会参与者提出的有益意见和建议。
药物基因组学 (PGx) 是根据患者基因定制药物治疗的实践,它有可能改善各种治疗学科的药物治疗效果。1–10 尽管如此,PGx 的临床应用在各个医疗系统中进展缓慢且不一致,这促使人们制定实施计划,将 PGx 知识转化为有效的临床干预措施。11 美国国立卫生研究院 (NIH) 资助的临床药物基因组学实施联盟 (CPIC) 已发布 28 项指南,帮助临床医生将基因结果转化为循证药物治疗建议 12,13;荷兰药物基因组学工作组 (DPWG) 和加拿大药物安全药物基因组学网络 (CPNDS) 也制定了类似的指导声明。14,15 此外,由 NIH 牵头的实践基因组学实施 (IGNITE) 网络正在进行实用的临床试验,以确定 PGx 实施策略在不同临床环境中的临床有效性。 9,16 这些资源推动了许多 PGx 实施方案的开发,尽管这些方案主要在资源丰富的学术医疗中心实施,并且在将预先 PGx 纳入常规临床工作流程方面取得的成功有限。17–31