1。加利福尼亚州储能联盟(CESA),SergioDueñas2。加利福尼亚州立大学,诺斯里奇(CSUN),奥斯汀·埃里克森(Austin Eriksson)3。 加利福尼亚州立大学,诺斯里奇(CSUN),洛林·伦德奎斯特4。 能源效率和可再生技术中心(CEERT),John V. White 5。 洛杉矶市 - 气候紧急动员办公室,Marta Segura 6。 洛杉矶市 - 议会区02,议员保罗·克雷科里安(Paul Krekorian) 洛杉矶市 - 议会区03,议员鲍勃·布鲁门菲尔德(Bob Blumenfield),杰夫·雅各布伯格(Jeff Jacobberger)8。 洛杉矶市 - 议会区05,理事会成员保罗·科雷茨(Paul Koretz),安迪·施拉德(Andy Shrader)9。 洛杉矶市 - 米奇·奥法雷尔(Mitch O'Farrell),大卫·吉隆(David Giron)10。 洛杉矶市 - 雅各布·海克(Jacob Haik)的乔·布斯卡诺(Joe Buscaino)15区。 洛杉矶市 - 城市行政官员办公室(CAO),Sarai Bhaga 12. 洛杉矶市 - 城市检察官办公室,让·克劳德·伯特(Jean -Claude Bertet)13。 洛杉矶市 - 市长办公室,保罗·李14。 洛杉矶市 - 市长办公室,丽贝卡·拉斯穆森(Rebecca Rasmussen)15。 洛杉矶市 - 公共问责办公室(OPA),Camden Collins 16。 洛杉矶市 - 弗雷德里克·皮克尔(Frederick Pickel)17。的公共问责办公室(OPA) 绿色氢联盟(GHC),珍妮丝·林18。 绿色氢联盟(GHC),尼克·康纳尔19。 洛杉矶商业委员会(LABC),Arielle Lopez 20。 LADWP倡导委员会,杰克·汉弗莱维尔21。 LADWP助理总经理,股权和包容官,莫妮克伯爵22。加利福尼亚州立大学,诺斯里奇(CSUN),奥斯汀·埃里克森(Austin Eriksson)3。加利福尼亚州立大学,诺斯里奇(CSUN),洛林·伦德奎斯特4。 能源效率和可再生技术中心(CEERT),John V. White 5。 洛杉矶市 - 气候紧急动员办公室,Marta Segura 6。 洛杉矶市 - 议会区02,议员保罗·克雷科里安(Paul Krekorian) 洛杉矶市 - 议会区03,议员鲍勃·布鲁门菲尔德(Bob Blumenfield),杰夫·雅各布伯格(Jeff Jacobberger)8。 洛杉矶市 - 议会区05,理事会成员保罗·科雷茨(Paul Koretz),安迪·施拉德(Andy Shrader)9。 洛杉矶市 - 米奇·奥法雷尔(Mitch O'Farrell),大卫·吉隆(David Giron)10。 洛杉矶市 - 雅各布·海克(Jacob Haik)的乔·布斯卡诺(Joe Buscaino)15区。 洛杉矶市 - 城市行政官员办公室(CAO),Sarai Bhaga 12. 洛杉矶市 - 城市检察官办公室,让·克劳德·伯特(Jean -Claude Bertet)13。 洛杉矶市 - 市长办公室,保罗·李14。 洛杉矶市 - 市长办公室,丽贝卡·拉斯穆森(Rebecca Rasmussen)15。 洛杉矶市 - 公共问责办公室(OPA),Camden Collins 16。 洛杉矶市 - 弗雷德里克·皮克尔(Frederick Pickel)17。的公共问责办公室(OPA) 绿色氢联盟(GHC),珍妮丝·林18。 绿色氢联盟(GHC),尼克·康纳尔19。 洛杉矶商业委员会(LABC),Arielle Lopez 20。 LADWP倡导委员会,杰克·汉弗莱维尔21。 LADWP助理总经理,股权和包容官,莫妮克伯爵22。加利福尼亚州立大学,诺斯里奇(CSUN),洛林·伦德奎斯特4。能源效率和可再生技术中心(CEERT),John V. White 5。洛杉矶市 - 气候紧急动员办公室,Marta Segura 6。洛杉矶市 - 议会区02,议员保罗·克雷科里安(Paul Krekorian)洛杉矶市 - 议会区03,议员鲍勃·布鲁门菲尔德(Bob Blumenfield),杰夫·雅各布伯格(Jeff Jacobberger)8。洛杉矶市 - 议会区05,理事会成员保罗·科雷茨(Paul Koretz),安迪·施拉德(Andy Shrader)9。洛杉矶市 - 米奇·奥法雷尔(Mitch O'Farrell),大卫·吉隆(David Giron)10。洛杉矶市 - 雅各布·海克(Jacob Haik)的乔·布斯卡诺(Joe Buscaino)15区。洛杉矶市 - 城市行政官员办公室(CAO),Sarai Bhaga 12.洛杉矶市 - 城市检察官办公室,让·克劳德·伯特(Jean -Claude Bertet)13。洛杉矶市 - 市长办公室,保罗·李14。洛杉矶市 - 市长办公室,丽贝卡·拉斯穆森(Rebecca Rasmussen)15。洛杉矶市 - 公共问责办公室(OPA),Camden Collins 16。洛杉矶市 - 弗雷德里克·皮克尔(Frederick Pickel)17。绿色氢联盟(GHC),珍妮丝·林18。绿色氢联盟(GHC),尼克·康纳尔19。洛杉矶商业委员会(LABC),Arielle Lopez 20。LADWP倡导委员会,杰克·汉弗莱维尔21。LADWP助理总经理,股权和包容官,莫妮克伯爵22。LADWP理解监督委员会备忘录,托尼·威尔金森23。国家资源国防委员会(NRDC),阿曼达·列文(Amanda Levin)24。邻里理事会可持续性联盟(NCSA),丹·凯格尔25。Sierra Club,Francis Yang 26。南加州天然气公司(Socalgas),乔纳森·佩斯27。水与权力协会,威廉·巴拉克(William Barlak)28。南加州大学(USC),Zelinda Welch29。水与权力协会,比尔·恩格斯30。洛杉矶港(Pola),Carlos Baldenegro 31。洛杉矶港(Pola),Dac Hoang 32。Melisa Walk33。vj atavane
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14, Amy Berrington de Gonzalez 15, Katarzyna Białkowska 16, Nicholas Bodicker 17, Clara Bodelon 18, Natalia V. Bogdanova 7, 19, 20, Stig E. Bojsen 21-23, Kristen D. Brartley 24, Hiltrud Brauch 25-27, Hermann Brenner 8, 28, 29, Nicola J.14, Amy Berrington de Gonzalez 15, Katarzyna Białkowska 16, Nicholas Bodicker 17, Clara Bodelon 18, Natalia V. Bogdanova 7, 19, 20, Stig E. Bojsen 21-23, Kristen D. Brartley 24, Hiltrud Brauch 25-27, Hermann Brenner 8, 28, 29, Nicola J.
Ozcaliskan&Goldin-Meadow,2010年)。这些差异可以在各种语言,国家以及城市以及农村地区发现(Bornstein&Cote,2005; Eriksson等,2012)。即使社会背景也不会平等影响男孩和女孩的语言发展:低社会经济地位通常会对儿童的语言技能产生负面影响,但在男孩中比在女孩中更重要,这表明男孩的语言发展也可能更脆弱(Barbu等人,2015年)。众所周知,在语言处理过程中,婴儿和幼儿已经显示出左侧神经激活(Bortfeld,Fava,&Boas,2009; Dehaene-Lambertz等,2006)。During childhood, age-related increases in left lateralization of semantic and syntactic processing ( Holland et al., 2007 ; Nunez et al., 2011 ; Szaflarski et al., 2012 ), of language pro- duction ( Kadis et al., 2011 ), and of pitch perception (Y. Sato, Sogabe, & Mazuka, 2010 ) have been described, while right hemisphere contributions对于语言处理似乎会随着年龄的增长而减少(Olulade等,2020)。对于连接相关语言领域的弧形筋膜的横向化也是如此,在Chilen中,更向左的横向化与更好的言语表现相关(Lebel&Beaulieu,2009年)。这些观察结果导致了一个假说,即功能性偏侧化的增加反映了与语言相关的大脑区域的成熟过程(Herve,Zago,Zago,Petit,Mazoyer和Tzourio-Mazoyer,2013; Plante,Plante,Almryde,Patterson,Vance,Vance,Vance,Vance,Vance,Asbjornsensensen,2015)。Correspondingly, several neuroimaging studies in healthy children have found more left language lateralization being associated with better language functioning in most ( Berl et al., 2010 , 2014 ; Everts et al., 2009 ; Groen, Whitehouse, Badcock, & Bishop, 2012 ), though not all studies ( Lidzba, Schwilling, Grodd, Krageloh-Mann, & Wilke, 2011 ).Atypical functional symmetry or even right-ward asymmetry of language-associated areas has been furthermore described in various neurodevelopmental diseases associated with lan- guage deficits, including autism ( Postema et al., 2019 ), specific language impairment ( Badcock, Bishop, Hardiman, Barry, & Watkins, 2012 ), and dyslexia ( Xu, Yang, Siok,&Tan,2015年)。这些发现支持语言横向化和语言功能之间关系的假设。但是,如果在儿童时期,功能语言定位存在性别差异,这些研究仍然不清楚。关于大脑和语言发展中性别差异的全面文献综述(Etchell等,2018)表明了矛盾的发现,并且有限的证据证明了与语言处理相关的性别差异和功能。However, few of these reviewed studies included language proficiency in their analyses (e.g., Blanton et al., 2004 ; Preis, Jancke, Schmitz-Hillebrecht, & Steinmetz, 1999 ; Tanaka-Arakawa et al., 2015 ), or more importantly, tested children under 30 months of age ( Su, Kuan, Kaga, Sano, & Mima, 2008 ).考虑到男孩和男孩之间的语言相关差异主要发生在30个月大之前,因此在检查与语言相关的大脑结构的性别差异时,似乎有必要包括这个年龄段的孩子。
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智能技术(Duan 等人 2019;Dubey 等人 2020;Hughes 等人 2019;Ismagilova 等人 2019;Wamba 和 Queiroz 2020)。数字化转型中技术的使用取决于组织对技术的态度、感知有用性和感知易用性(Berlak 等人 2020;Grover 等人 2019c)。组织已积极参与数字化转型(Burton-Jones 等人 2020)。人工智能和大数据共同塑造了经济、社会和政治领域(Duan 等人 2019;Dwivedi 等人 2019;Elish 和 Boyd 2018;Wamba 等人 2015、2017)。人工智能被定义为系统解释和学习数字痕迹的能力(Haenlein 和 Kaplan 2019)。Metcalf 等人(2019)认为人工智能可以增强员工的智力。人工智能通过提供多样化和不同的解决方案帮助员工克服复杂情况(Jarrahi 2018),随后可以在决策过程中提供规范性输入(Bader 和 Kaiser 2019)。员工应该更多地专注于创造性工作,并应该学习如何有效地使用机器完成日常任务(Jarrahi 2018)。Morikawa(2017)指出,拥有高学历员工和全球业务的公司期望人工智能技术将对企业产生积极影响。文献中将 OM 定义为端到端的组织管理活动和服务链(Karmarkar 和 Apte 2007;Subramanian 和 Ramanathan 2012),其包括产品设计、流程设计、商品生产、规划、调度(Zhao 等 2020)、个性化定位、交付、定制、物流、外包等多项活动。本研究的第一个研究空白是 Brock 和 Wangenheim(2019)指出的空白,即管理者对如何在其组织运营中使用 AI 知之甚少。因此,本文介绍了 AI 在 OM 不同要素(如制造、产品开发、服务和供应链)中的使用。本研究确定的第二个研究空白基于 Gunasekaran 和 Ngai(2012)强调的空白,即需要开发 OM 模型来综合信息并将其转换为知识。因此,本研究试图探索利用人工智能对数字化转型计划获得的组织内存储的数据和信息资产进行信息转化为知识的前景。本研究确定的第三个空白是 Haenlein 和 Kaplan (2019) 强调的开放性问题,即人类和人工智能支持的系统如何和平共处。因此,本研究以命题的形式探讨了八种情景,作者认为员工和人工智能驱动的系统应该协同工作并建立共生关系,因为两者相互依赖,而人工智能系统的成功取决于两者的相互理解。文献表明,与其他技术创新相比,人工智能具有许多优势。首先,人工智能可以通过支持感知、抓取和转换的动态能力来降低风险(Matilda 和 Chesbrough 2020)。其次,人工智能扩大了创造性思维的范围(Eriksson 等人,2020)。第三,人工智能系统支持的一些重要特性是情境感知、通信能力、嵌入式知识、推理能力和自组织能力(Romero 等人,2020)。第四,人工智能、机器人和大数据的结合被称为第四次工业革命,因为这些技术将带来巨大的影响。Jarrahi(2018)建议,人工智能系统的设计不应以取代人类贡献为目的,而应以增强人类知识和决策为目的。本研究的重点是探索员工之间的共生关系以及人工智能在 OM 不同要素中用于做出有效决策的使用。本研究探讨的第一个研究问题是,如何在组织环境中将人工智能应用于 OM?为了探索这个研究问题,提出了八个命题(命题
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