商业经济学的范围包括以下内容:•1。需求预测:需求预测是商业经济学中研究的重要主题。每个商业公司都会根据对未来对商品的更多需求的预期进行生产过程。它进行了研究和进行市场调查,以了解消费者的口味和时尚。它汇集了资源并开始生产以满足未来需求。商业经济学分析了需求行为,并预测了消费者所需的数量。•2。成本分析:商业经济学涉及对商业公司产生的不同成本的分析。每家公司都希望通过确保多个规模经济来最大程度地降低其成本并增加产出。,但它不提前知道生产过程中涉及的确切成本。商业经济学处理成本估算,并熟悉企业家的公司成本分析。•3。利润分析:每个商业公司都旨在确保最大利润。,但与此同时,它面临不确定性和获取利润的风险。它必须在其商品的生产和营销方面进行创新。商业经济学涉及与利润分析(如利润技术,政策和收支平衡分析)有关的事项。
Alessandro Aveni 1 https://orcid.org/0000-0001-6266-6818 http://lattes.cnpq.br/0679425851663633 巴西利亚大学,UnB,DF,巴西 电子邮件:alessandro.aveni@institutoprocessus.com.br 摘要 本文总结并阐明了新的和未来行业发展的定义,即所谓的工业 4.0 和 5.0。文化和市场领导者为了向学者和不太了解情况的人宣传,产生了一些混乱和叙述影响。数字化、信息技术和机器学习的增长并不意味着“革命”,而是在互联网向公众开放之前一直在发生的事情。本文总结了定义,以了解大量新词和定义,避免误解。本文旨在为毕业生和毕业生们辩解,避免因循守旧、缺乏方向的叙述方式而犯错误。本文的目的是为了教学,就像一个词汇表。在学术讨论或研究论文中,本文可以作为参考。结果还警告了工业 5.0 定义的含义,因为使用的意识形态越多,讨论就越理想化,学术上就越不相关。根据研究的目的,如果讨论的是人机发展,最好是在社会学或法律领域。关键词:工业 4.0。工业 5.0。信息经济。生产函数。工业革命。
演讲嘉宾 1. Cotton Connect 首席执行官 Alison Ward 女士 2. PDS Limited 执行副董事长 Pallak Seth 先生 3. Gokaldas Exports 首席执行官 Sivaramakrishnan Ganapathi 先生 4. Ralph Lauren 南亚地区采购主管 Aditi Bharadwaj 女士 5. 印度对外贸易学院贸易与供应链专家 Ram Singh 教授 6. Trident Group 名誉董事长 Rajinder Gupta 先生 7. Vardhman Textiles Ltd 执行副总裁 Mukesh Bansal 先生 8. Welspun Living Limited 全球业务首席执行官 Keyur Parekh 先生 9. Arvind Fashions 副董事长 Kulin Lalbhai 先生 10. Aditya Birla Group VFY Business 首席执行官 Satyaki Ghosh 先生 11. Pratibha 董事总经理 Shreyaskar Chaudhary 先生Syntex Limited 12. 日内瓦 Better Cotton 高级总监 Eva Benavidez Clayton 女士 13. Dunns 高级采购员 Coreen Marie 女士 14. Coppel Corporation 战略采购经理 Jorge Gomez Garcia 先生 15. Pivot Apparel 首席执行官兼联合创始人 Ashesh Amin 先生 16. Reliance Industries 聚酯部门主管/总裁 Hemant D Sharma 先生 17. AEPC 出口部主席 Premal Udani 先生 18. Busana 集团主席 Maniwanen Marimutu 先生
abtractive和任务关键数据驱动的应用程序,例如虚拟或增强现实,触觉,工业自动化和自主性移动性,在第六代网络中对超前且低延迟通信(6G)网络的超前且低延迟通信(URLLC)构成了前所未有的挑战。机器intel-ligence接近深度学习,加强学习和联合学习(FL),以提供新的范式,以确保在大数据培训的流中确保6G URLLC。但是,机器学习能力的经典局限性使得达到严格的6G URLLC要求使其具有挑战性。在本文中,我们通过利用量子资源的优势,例如叠加,插入和量子并行性来研究6G URLLC变异量子计算和量子机学习(QML)的潜力。基本的想法是将量子机智能与6G网络集成在一起,以确保严格的6G URLLC要求。作为一个例子,我们演示了NP-HARD URLLC任务的量子近似优化算法卸载优化概率。在无线网络中还采用了QML的变异量子计算,以提高机器智能的学习率并确保对关键任务应用程序的学习最佳性。考虑了量子辅助的FL,考虑了FL的安全性和隐私问题以及FL中的计算资源开销,盲目和远程时尚中的分布式量子计算进一步研究。
C. 机器人技术 D. 以上所有 答:D 13. 已知的具有思考、推理和学习能力的计算机系统的特征是 A. 机器智能 B. 人类智能 C. 人工智能 D. 虚拟智能 答:C 14. 第一个人工智能编程语言叫做: A. BASIC B. FORTRAN C. IPL D. LISP 答:C 15. 第一种广泛使用的人工智能(Al)商业形式正被用于许多流行产品,如微波炉、汽车和台式电脑的插入式电路板。人工智能的名称是什么? A. 布尔逻辑 B. 人类逻辑 C. 模糊逻辑 D. 功能逻辑 答:C 16. 什么术语用于描述问题解决的判断或常识部分? A. 启发式 B. 批判性 C. 基于价值 D. 分析性 答案:A 17. ______ 是计算机科学的一个分支,它涉及帮助机器以更人性化的方式找到解决复杂问题的方法 A. 人工智能 B. 物联网 C. 嵌入式系统 D. 网络安全 答案:A 18. 在 ____ 中,目标是让软件使用它在一个领域学到的知识来解决其他领域的问题。 A. 机器学习 B. 深度学习 C. 神经网络 D. 以上都不是 答案:B
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由机器学习算法驱动的人工智能 (AI) 代理正在迅速改变商业世界,引起研究人员的高度兴趣。在本文中,我们回顾并呼吁市场研究利用机器学习方法。我们概述了常见的机器学习任务和方法,并将它们与市场研究人员传统上使用的统计和计量经济学方法进行了比较。我们认为机器学习方法可以处理大规模和非结构化数据,并具有灵活的模型结构,可产生强大的预测性能。同时,这种方法可能缺乏模型透明度和可解释性。我们讨论了突出的人工智能驱动的行业趋势和实践,并回顾了使用机器学习方法的仍处于萌芽阶段的学术营销文献。更重要的是,我们提出了一个统一的概念框架和一个多方面的研究议程。从实证营销研究的五个关键方面:方法、数据、使用、问题和理论,我们提出了一些研究重点,包括扩展机器学习方法并将其用作营销研究的核心组成部分,使用这些方法从大规模非结构化、跟踪和网络数据中提取见解,以透明的方式使用它们进行描述性、因果性和规范性分析,使用它们规划客户购买旅程并开发决策支持能力,并将这些方法与人类见解和营销理论联系起来。机器学习方法在营销中的机会比比皆是,我们希望我们多方面的研究议程能够激发这一激动人心的领域的更多工作。© 2020 Elsevier B.V. 保留所有权利。
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