发布日期:2024 年 11 月 1 日 喀布尔日期:2024 年 12 月 17 日 摘要:本研究深入研究了人工智能 (AI) 和大数据分析对企业管理的影响。人工智能和大数据分析使决策和战略规划过程更加有效、快速和数据驱动,从而为企业提供了显着的竞争优势。该研究强调了人工智能和大数据分析如何使企业能够更好地分析客户行为、预测市场趋势并提高运营效率。研究结果表明,数据驱动的决策过程为企业提供了战略优势,增强了客户满意度和品牌忠诚度。然而,该研究还解决了数据安全、隐私问题、高实施成本以及对训练有素的人员的需求等挑战,为如何有效管理这些问题提供了见解。此外,该研究评估了人工智能和大数据分析对企业管理的长期影响,强调了培养数据导向管理文化的必要性。建议未来的研究重点关注人工智能和大数据分析的不断发展的应用,并强调将这些技术整合到战略规划和决策过程中的重要性。这项研究揭示了人工智能和大数据分析在推动可持续增长和增强企业竞争优势方面可以发挥的重要作用。关键词:人工智能、大数据分析、决策、战略规划、企业管理 Özet:在分析过程中,YZ 和 YZ 的分析结果将根据其重要性进行评估。 YZ 已经完全分析,我已经制定了战略计划,并且已经完成了日常工作。恰里什马,YZ 已经完全分析了我的分析,并进行了分析,并进行了一些操作。保加利亚语的实际情况是,我的策略是通过使用策略来实现的。 Ancak、veri güvenliği、gizlilik、yüksek maliyetler 和 personel eğitimi gibi uygulama zorlukları da ele alımakta、bu zorlukların üstesinden gelmek için öneriler sunulmaktadır。 YZ 已将其彻底分析,并对其进行了彻底的分析。 Gelecek araştırmalar için YZ ve büyük veri analitiği uygulamalarının gelişen yönlerine odaklanılması önerilmekte ve işletmelerin stratejik planlama ve karar alma süreçlerine bu teknolojilerin entegrasyonunun önemine dikkat çekilmektedir。布恰利什玛,揭示了人工智能和大数据分析如何有效帮助企业实现可持续增长并提高竞争力。关键词:人工智能、大数据分析、决策、战略规划、企业管理
1967 年至 1979 年间,共出台了五项太空法条约。此后再无新条约,在可预见的未来也预计不会有新条约。虽然国际规则制定经历了数十年的僵局,但航天机构和商业公司开展的太空活动却一直在开辟新天地。结果是,尽管治理市场不断增长,但规则供应不足。显然存在制度创新的需求,这正在激发制度创业精神,甚至激发各种“治理供应商”之间的竞争。随着利益相关者和专家建立各种论坛(“治理中心”),建议、采用或游说一系列规则和标准,太空治理正趋向于多中心模式。结果是太空治理的分散化、渐进式演变。例如,2020 年 10 月,由美国牵头、由八个国家签署的《阿尔忒弥斯协定》旨在创建一个半独立的太空治理生态系统,有可能为子孙后代治理人类太空栖息地奠定基础。本文分别基于国际法、国际关系和政治经济学的去中心化治理、“碎片化”、“体制复合体”和“多中心治理”理论,认为在太空活动监管背景下,多中心治理既是不可避免的,也是有利的。本文认为,自下而上的太空治理发展将比自上而下的治理体系更全面、更灵活、更现代化。本文部分借鉴了埃莉诺·奥斯特罗姆的诺贝尔获奖研究,认为接受和促进多中心主义,并将更多的治理建设工作转向这个方向,同时减轻不利影响,将加强国家和非国家行为者的太空治理和太空探索。本文进一步否认太空治理是或应该以太空是“全人类的领域”、“人类的共同遗产”或“全球公域”为基础。
GPT(生成式预训练 Transformer)模型站在最前沿,预示着机器学习和人机交互的新时代的到来。随着这些模型越来越多地融入我们的数字生活,出现了一个令人着迷的发展:GPT 在为用户解决问题时有可能参与元认知过程。人工智能向元认知思维的转变不仅重新定义了机器学习的界限,而且为增强解决问题的能力开辟了前所未有的途径。让我们深入探讨这场元认知革命,探索其含义、挑战以及它对用户与 GPT 交互的变革性影响。
印度在2047年接近其100年的独立里程碑时,创业公司Mahakumbh主题是“ India Startup India @ 2047-展现了Bharat的故事”,庆祝了植根于印度遗产的创新精神,并由最先进的技术推动。它体现了赋予基层企业家,将传统与技术融合并建立可持续,包容的生态系统的大胆愿景。一起,我们正在塑造一个Bharat,初创企业推动变革,激发进步并创造创新的遗产。
美国的医疗保健差异仍然是一个关键的挑战,不成比例地影响了服务不足的人群,例如种族和少数民族,农村社区和低收入群体。这些差异表现在获得医疗服务,疾病患病率的变化和健康状况较差的情况下表现出来。人工智能(AI)的出现和大数据通过实现更精确的数据驱动干预措施来解决这些系统不平等的变革潜力。AI算法可以分析大量数据集,以发现隐藏的模式和相关性,识别高危人群并以前所未有的准确性来预测健康结果。大数据来自电子健康记录(EHR),健康的社会决定因素(SDOH)和实时健康监测设备,可全面了解患者健康和社区级别的差异。本文探讨了如何利用AI和大数据来减少美国的医疗保健差异,重点是制定有针对性的策略,以改善服务不足人群的医疗保健获取,质量和成果。通过整合预测分析,机器学习模型和自然语言处理,医疗保健提供者可以更好地分配资源,个性化治疗计划和简化护理协调。此外,AI驱动的工具可以帮助识别医疗保健系统中的偏见,从而确保更公平的护理分配。本文还讨论了诸如数据隐私,算法偏见和数字鸿沟等挑战,如果不解决,这可能会加剧差异。解决方案包括道德AI框架,包容性数据实践和社区参与,以确保技术采用同等地受益。最终,人工智能和大数据有望彻底改变医疗保健服务,从而使其更加公平,高效和响应边缘化社区的需求。
在考虑包含部分遗漏内容的录音的可采性时,初审法院必须采用两部分分析。法院必须首先确定遗漏是否具有过度偏见;也就是说,遗漏是否对录音的可信度产生不利影响。这是一种客观分析,应侧重于提供录音的证据目的。如果初审法院自行决定遗漏具有过度偏见,则必须考虑遗漏是否使全部或部分录音值得信赖,并仅隐藏录音中不可信的部分。在本案中,法官认为录音不可信,因为它
与其他形式的基础设施不同,部分数字基础设施不符合公共和私营部门之间民主控制和合作的共同原则。当我们在本报告中将数字称为基础设施时,是为了强调我们的很大一部分通信、工作生活、休闲生活、学校生活、公共机构和其他重要社会功能都与大型科技公司的平台、社交媒体、应用程序、云解决方案和其他数字解决方案相关。在丹麦这样一个彻底数字化的国家,这种依赖性使我们变得脆弱,尤其是当其他形式的供应和协调越来越依赖数字基础设施时。例如,当大型科技公司的 IT 崩溃扰乱航空旅行和医院系统时,当网络攻击影响其他形式的供应时,我们就会看到这种情况。
评估的目标(TOE)是由硬件和软件组成的网络设备。脚趾提供网络流量管理功能,例如本地交通管理和访问策略管理。脚趾由软件版本17.1.0.1组成,包括APM,构建17.1.0.1- 0.61.4,安装在以下硬件设备之一上:●I4000型号系列,包括i4600和I4800●i4800●i5000型号系列,包括I5600,I5800型和I5820型和I5820-DF●I77000型号,包括i5820-DF●II77000型号,包括I58200型号,包括I5600型号 i7820-DF ● i10000 model series, including i10600, and i10800 ● i11000-DS model series, including i11600-DS, and i11800-DS ● i15000 model series, including i15600, i15800 and i15820-DF ● C2400 with B2250 ● C4480 with B4450 ● R4000 model series, including R4600 and R4800●R5000型号系列,包括R5600,R5800,R5900和R5920-DF●R10000型号系列,包括R10600,R10800,R10900和R10920-DF●R12000型号,包括R12600DS,R12800DS和R12800DS和R12900DS,包括R12600DS批次批次●R12800DS● hypervisors ● VMWare ESXi 8.0.0.10100 ● Hyper-V 10.0.20348.1 on Windows Server 2022 Standard ● KVM qemu-system-x86 v1:6.2+dfsg-2ubuntu6.6 on Ubuntu 22.04.1 LTS The TOE hardware appliances above are delivered via common carrier from an au- thorized subcontractor.脚趾软件是从F5网站下载的。安全目标[ST]声称与网络设备版本2.2e [NDCPP]的协作保护配置文件完全符合。在评估期间考虑的NIT技术决策的清单可在ST中获得。ST在ST中有11个假设关于安全用法和脚趾的操作环境。脚趾依靠这些来应对九种威胁,并遵守ST中的一个组织安全政策(OSP)。在第4章假设和范围的澄清中描述了假设,威胁和OSP。评估已由ATSEC信息安全性AB进行,并于2024年SEP-23进行了。评估是根据第3.1版,版本5和IT安全评估的通用方法,版本3.1,版本5。评估符合评估保证级别EAL 1的要求,ASE_SPD.1安全问题定义和NDCPP评估活动[SD NDCPP]。ATSEC信息安全AB是根据瑞典共同标准评估和认证计划的常见标准的许可评估设施。ATSEC安全AB,以进行常见标准评估。
多样性和真实性 [“图8.1”](“Kitchin 2014”)。目前,量化全球数据量并不是一件简单的事情。根据国际数据组织的研究——“2020 年的数字宇宙”(“https"://bit. ly/3b4xgyy”),2020 年的数据量将达到约40 万亿千兆字节(“或 40 泽字节”)。有趣的是,大多数数据是在过去两年内生成的,到 2020 年,预计每个人每秒将生成 1.7 Mb(“https"://bit.ly/3fEQsH”),或每天生成 146,880 GB,到 2025 年每年将生成 165 泽字节(“https"://bit.ly/3b4xgyy”)。相比之下,特别是,海洋科学在过去十年中也经历了数据爆炸式增长(“Brett 等人2020”;Guidi 等人2020”)。例如,海洋微生物组的 DNA 测序自 2010 年以来产生了几百 TB 的原始数据,或世界上第一张海底数字地图