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组织创新作为中介因素 背景
在当今环境下，企业面临着越来越大的压力，需要展示他们对企业社会绩效 (CSP) 的承诺，并满足众多利益相关者的期望。本研究的目的是探讨 CSP 与大数据人工智能 (BDAI) 之间的关系，以及组织创新 (OI) 作为这方面的中介的作用。本研究采用了资源基础观 (RBV) 范式，该范式假设 BDAI 对 CSP 有积极影响，而 OI 介导这两个变量之间的相互作用。研究还表明，实施 BDAI 可以让组织收集和分析大量数据，从而改善决策、效率以及社会和环境绩效。大数据分析和人工智能的融合被称为 BDAI。此外，通过在组织内部建立创新文化并支持将 BDAI 应用于公司的运营，OI 能够充当 BDAI 和 CSP 之间的中介。本研究通过阐明 OI 作为该框架内中介的重要性，补充了有关 BDAI 和 CSP 之间关系的现有文献。该研究的结论可能对企业、政府决策者和学术界产生深远影响。企业可以通过实施 BDAI 和 OI 来改善其 CSP，政策制定者应鼓励企业利用 BDAI 和 OI 来改善其社会和环境绩效。通过分析各种因素对 BDAI、OI 和 CSP 之间联系的影响，研究人员可以更清楚地了解这种相互作用的性质。
IMCOM 信头 - 美国陆军驻地
2.士兵被转介到 AER 进行财务援助审议，并附上本备忘录和 CSP 士兵参与备忘录，表明指挥官批准参加。我不会为士兵推荐 CSP“需求”，也不会推荐是否应为以下选定费用提供 AER 援助。我只是在验证以下选定费用是否与上述 CSP 相关。
机构授权手册 - FedRAMP.gov
要了解准备情况评估的范围，机构可以查看 FedRAMP 中等 RAR 模板或 FedRAMP 高 RAR 模板。从高层次来看，准备情况评估主要关注技术控制实施的状态而不是文档的状态。虽然一些 CSP 在准备情况评估时可能已经制定了完整的系统安全计划 (SSP)，但完整的 SSP 并不是必需的。在准备情况评估期间，3PAO 会验证 CSP 满足特定联邦要求的能力（例如，使用 FIPS 140 验证的加密）、CSP 满足技术安全要求的能力以及 CSP 在变更管理和持续监控等领域的成熟度。
方差特征保留运动想象 BCI 的共同空间模式
方法：本研究提出了一种方差特征保持的 CSP（VPCSP），并通过基于图论的正则化项对其进行了修改。具体来说，我们在局部保留方差特征的同时计算投影数据的异常损失。然后，通过引入拉普拉斯矩阵将损失重写为矩阵，从而将其转化为与 CSP 等价的广义特征值问题。本研究在来自 BCI 竞赛的两个公共 EEG 数据集上评估了所提出的方法。改进的方法可以提取稳健且可区分的特征，从而提供更高的分类性能。实验结果表明，所提出的正则化显著提高了 CSP 的有效性，并且与已报道的改进 CSP 算法相比取得了显著更好的性能。
Microsoft Word - iJAMTMay2007_I1.doc - OPERATING-SYSTEM-SELECTION-USING-GAME-THEORY.pdf
本研究采用主要研究方法，通过考察加拿大上市公司，确定在加拿大环境下是否存在企业社会绩效 (CSP) 与企业财务绩效 (CFP) 的关系。实证研究结果表明，在使用基于会计的财务绩效衡量标准并应用于按盈利能力排名的加拿大前 1000 家公司时，CSP 与 CFP 之间存在正相关关系，通常 CFP 先于 CSP（尽管这并不排除相反方向的关系）。与按盈利能力排名的前 500 家公司（即删除“排名后 500 名”）相比，这种正相关关系并未得到证实。此外，在基于市场的财务绩效衡量标准（即股票表现）方面，这种正相关关系并未出现。此外，该研究指出了可能影响研究结果的两个问题，尽管此类影响的程度（如果存在）尚不清楚。其中第一个问题与 CSP 排名对盈利能力高的公司存在偏好有关。几乎所有排名靠前的 CSP 领导者都来自加拿大按盈利能力排名的前 500 家公司，近四分之三来自前 100 家公司。第二个问题是 CSP 排名方法本身可能存在偏见。这可能导致一些声誉更可疑的公司被列入排名，以及在所审查的三个排名中，CSP 领导者每年都缺乏连续性。这项研究为未来在加拿大背景下进行更详细的分析奠定了基础。关键词
职业技能支持计划（CSSP）援助补助金
您需要按顺序执行以下步骤。1. 填写 AER CSSP 备忘录并发送电子邮件至 ( usarmy.hood.id-readiness.mbx.dhr-fthood- csp@army.mil ) 2. CSP 办公室将验证请求。确保您的 CSP/个人实习参与包已提交给 CSP 办公室。3. 然后，您需要联系 Fort Cavazos 陆军紧急救援中心，电话为 254-287-8500/254- 288-6868/254-288-7292，与辅导员预约。（此次预约必须有验证备忘录）Sylvia.r.Gavin.Civ@Army.mil Shoemaker 中心，36000 号楼，德克萨斯州 Fort Cavazos。
太阳能热电厂的传热流体
随着聚光太阳能发电 (CSP) 技术的进步，选择有效的传热流体 (HTF) 对于优化热效率和储能容量仍然至关重要。本综述简要概述了 CSP 应用中最常用的 HTF——熔盐、合成油、纳米流体和气态流体，重点介绍了它们独特的热物理性质、应用和性能特征。虽然熔盐和纳米流体在高温存储方面前景光明，但高熔点、腐蚀和成本限制等挑战仍然存在。通过创新的 HTF 配方和增强的材料兼容性来解决这些限制对于最大限度地提高 CSP 效率和可持续性至关重要。未来对先进 HTF 的研究可能会显著提高 CSP 性能，支持向可靠的可再生能源解决方案转变。
观点 加速采用电信 AI 来提供自主网络
电信 AI 2 也是电信行业自动化的重要推动者。例如，一些 CSP 正在使用 AI 模型来分析大量数据。这些 CSP 通过这些模型获得的见解用于触发支持网络规划和优化、客户关怀/服务和营销等活动的自动化功能。不幸的是，CSP 无法访问高质量的数据集（这将使他们能够做出更准确的决策），因为他们使用的是具有专有接口的旧系统。这将限制他们将 AI 集成到其网络中的速度。CSP 需要检查他们实施 AI 的方法，以便尽快创造价值。他们还需要确定改进数据访问的方法，以实现更多的 AI 用例，这将有助于提高运营效率并有助于抓住新的收入机会。
大型域大小的采样lov。
𝑝代表每个约束的最大违规概率，而𝐷代表依赖关系程度，由约束可以与之共享变量的其他约束的最大约束数量给出。此情况（1）后来证明本质上是紧密的[SHE85]。随后的算法LOV'ASZ Local Lemma的工作试图通过有效的算法建设性地找到CSP解决方案。这导致了一系列研究[BEC91，ALO91，MR99，CS00，SRI08，MOS09，MT10]，最终在算法中达到了有效找到CSP解决方案（1）中的条件。在一起，这些贡献为CSP解决方案的存在/构建建立了尖锐的阈值。On the other hand, a considerable amount of work has been focused on the counting/sampling Lov ´ asz local lemma [ BGG + 19 , HSZ19 , Moi19 , GLLZ19 , FGYZ21a , FHY21 , JPV21a , JPV21b , HSW21 , GGW22 , QWZ22 , FGW22 , HWY22 , HWY23A，QW24]，旨在表征局部引理类型制度，在该方案下（大约）计数或（几乎均匀）采样CSP溶液的问题是可以处理的。硬度在[BGG + 19，GGW22]中导致表明，LLL的计数/采样变体需要更严格的条件𝑝𝐷2≲1，其中≲隐藏了低阶因子和构成。即使仅限于CSP的某些规范子类，例如𝑘 -CNF或HyperGraph Colorings也是如此。关于上限，当前的最新[HWY23A]表明，在条件𝑝𝐷5≲1的情况下，计数/采样CSP溶液可有效地求解。但是，计数/采样LLL的正确阈值尚不清楚。以下问题是我们对计数和采样CSP解决方案的关键现象的理解至关重要的：