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
最复杂的机器学习形式涉及深度学习。这是一种神经网络,但具有许多预测结果的层。它已用于肿瘤学和放射学的准确诊断。此类模型中可能存在多个隐藏特征,由于当今的技术,这些特征可以更快地被发现。深度学习通常用于识别放射学中的癌变组织。4 它可以识别放射图像和放射组学中的潜在癌变病变,以检测肉眼看不见的临床相关数据。深度学习也用于语音识别。然而,这种类型的学习很复杂,超出了普通人类观察者的解释范围。人工智能 (AI) 在商业和社会等领域越来越普遍,现在也被用于医疗保健。人工智能技术有可能改变患者护理和管理医疗保健部门的行政流程。多项研究指出,人工智能在关键的医疗保健任务中表现优于人类,例如在诊断疾病、研究、发现肿瘤等方面。尽管如此,人们相信人工智能不会很快取代人类在医疗保健领域的地位。文章
十多年来,人们普遍认为视频监控对公共安全做出了巨大贡献,既起到了预防作用(作为一种威慑工具),也起到了镇压作用(作为一种识别和发现已经犯下的罪行的肇事者的手段)。数字技术的最新发展赶上并增强了这一设备,开辟了以前无法想象的场景:事实上,借助视频监控摄像头,通过将图像与其他个人数据进行交叉引用,可以识别拍摄的个人,并自动检测可疑行为,记录和报告。由于人工智能的最新发展,这一现象显示出其颠覆性,这可以进一步提高机器的性能。事实上,“智能”视频监控系统能够检测到其视野范围内的人类存在(人类检测)。这使得区分人类和动物成为可能,从而提高了入侵检测系统的效率。此外,智能面部识别功能(面部识别)可识别画面中的人脸并捕捉其体征,确定个人的年龄和性别以及胡须、帽子和眼镜的存在。此外,人工智能可以监控入侵者的可疑行为(徘徊检测)或场所内的聚会(人群分析)。尽管多次尝试控制算法工具,更具体地说,遏制实时生物识别的可能性,但城市地区因紧急情况而进行大规模监视的风险正变得越来越现实。
技术与隐私之间存在着复杂的联系,这已成为一个迫切的问题。批判理论,特别是那些分析权力、监视和控制的理论,为理解人工智能如何影响个人隐私提供了一个宝贵的框架。人工智能技术,特别是那些基于数据收集的技术,正在延续这些动态。例如,算法可以分析大量的个人数据,从而根据人们的行为、决定、偏好和弱点对其进行监视,而无需物理侵入他人的私人领域。这可能会导致观察者目光的内化。这种内化可能导致自我审查和顺从,因为个人会在假设自己被监视的情况下改变自己的行为;历史上有许多这样的自我审查的例子,这引出了一个重要的问题:个人如何才能真正体验他们的创造力?
AI在科学研究中的应用是扩展和多样化的。<可以计算出主要应用领域的神圣:医学和生物科学:IA用于发现新药,开发个性化治疗并改善医学诊断[8]。例如,自动学习用于分析医学图像并检测早期体育场中的癌症,其准确性通常超过人类医生的疾病[9];物理和天文学:在物理领域,IA用于模拟颗粒并研究黑洞等现象[10]。<天文学的div,基于AI的工具可以实时发现新的系外行星和对宇宙事件的监视[11];计算化学:基于IA的系统用于预测新分子的结构和行为
课程编号是三位数,第一位数字代表通常提供该课程的学年,即对于为期四年的 B. Tech. 课程,课程编号为 1、2、3 或 4。在另外两位数字中,最后一位数字表示该课程通常是在奇数(奇数)、偶数(偶数)还是两个学期(零)都提供。中间的数字可以是任意数字。ECL 201 是 EC 部门在第三学期提供的实验课程,MAT 101 是在第一学期提供的数学课程,EET 344 是第六学期提供的电气工程课程,PHT 110 是第一和第二学期都提供的物理课程,EST 102 是由一个或多个部门提供的基础工程课程。这些课程编号将在课程和教学大纲中给出。
摘要该研究确定了玉米农民对尼日利亚阿比亚州转基因作物的认识和感知。使用多阶段抽样程序选择了一百八十四名受访者进行调查。用结构化的查询范围收集数据,并以百分比,均值和回归分析进行分析。多数(67.4%)的农民不知道转基因的玉米作物,而农作物不在供应中(x̄= 1.5)。玉米农民对转基因作物的看法不是很喜欢(x̄= 2.4)。很难在市场上出售它们(x̄= 3.4),气候变化对预期产量的负面影响的威胁(x̄= 3.2)以及这些农作物可能需要大量投入的可能性,例如肥料和肉质(x̄= 2.8)。年龄(β= 1.023),以前具有改善的作物品种(β= 2.112)和Internet访问(β= 2.317)的经验对农民的看法有积极影响,但是高等学校学位的家庭成员人数(β= -0.721)具有负面影响。应该创建对转基因玉米作物的更多认识,以使农民能够根据对农作物的看法做出反对的决定。扩展服务应得到充分资金来实现这一目标。
结果与讨论 20 世纪 70 年代初期,“计算机作为一种智能工具可以重塑现有的医疗保健体系,从根本上改变医生的角色,并深刻改变医务人员招募和医学教育的性质——简而言之,到 2000 年,医疗保健体系将与现在有根本不同。”[2] 芬兰、德国、英国、以色列、中国和美国等国家都在大力投资与人工智能相关的研究,医疗保健人工智能的增长动态并不稳定[3]:美国仍然是“量化冠军”,拥有最多的资本化实体和最广泛的试验和研究,中国是医疗保健人工智能实施增长率最高、以消费者为导向的方法最多的国家(例如平安好医生)[4],欧洲国家在收集的医疗数据范围和在医学中使用人工智能的不同问题的联合研究数量方面具有优势,例如数据保护、隐私、伦理与法律、人性和所以,目前还没有出现单一的“旗舰”,医疗人工智能的应用才刚刚起步。
