Class Credits Pre-Requisite(s) and/or Co-Requisite(s) COB 191 – Business Analytics I 1 3 Pre: MATH 155, calculus, or sufficient score on math placement exam COB 202 – Interpersonal Skills 3 Pre: Sophomore standing COB 204 – Computer Information Systems 3 COB 241 – Financial Accounting 3 Pre: Sophomore standing COB 242 – Managerial Accounting 3 Pre: COB 241 COB 291 - 业务分析II 3前:微积分和COB 191或同等的ECON 200 - 宏观经济概论2 3 ECON 201-微观经济学概论3 MATH 205或MATH 235 - 微积分3 3 3 Pre:MATH 135/155或在数学上足够的分数27
课程大纲:沟通形式、管理者在沟通中的角色;管理沟通中的障碍、管理沟通的有效性、口头和非口头沟通的作用:非口头沟通的形式、非口头信息的解释、有效使用非口头沟通的技巧、管理写作、词语的改编和选择、清晰的句子和段落的构建、效果写作、写作过程、商业信息介绍、信息类型、直接和间接信息策略、商务信函、常规信函、坏消息和说服信函、销售信函、报告写作基础:报告写作基础、简短报告和提案、长篇正式报告、简短报告、通过备忘录进行内部沟通、会议记录、通知、口头交流、公开演讲和口头报告;商务礼仪、创建和进行良好的演示。
我们使用生成式人工智能从超过 120,000 份企业电话会议记录中提取管理层对其经济前景的预期。总体衡量标准人工智能经济评分可以稳健地预测短期和未来 10 个季度的未来经济指标,例如 GDP 增长、生产和就业。这种预测能力是现有衡量标准(包括调查预测)的增量。此外,行业和公司层面的衡量标准提供了有关特定行业和个别公司活动的宝贵信息。整合管理层对公司、行业和宏观经济状况的预期的构成衡量标准进一步显著提高了对国家和部门 GDP 增长的预测能力和预测范围。我们的研究结果表明,管理层预期对经济活动具有独特的见解,对宏观经济和微观经济决策都有影响。
Course Name Credit Hours Term Taken Grade Gen Ed BUS 214 - Introduction to Business Quantitative Methods 3 Credit Hours ACCT 231 - Principles of Financial Accounting 3 Credit Hours ACCT 232 - Principles of Managerial Accounting 3 Credit Hours BUS 251 - Legal Environment & Contract Law 3 Credit Hours BUS 328 - Principles of Marketing 3 Credit Hours BUS 335 - Production/Operations Management 3 Credit Hours BUS 339 - Business Finance 3 Credit Hours BUS 373 - Organizational Behavior 3 Credit Hours BUS 480-国际业务3学时巴士495-业务政策(高级能力课程)3学分CMIS 300-信息系统管理3学时
Business Support Coursework ENG 2790 Business Writing 3 MATH 1400 Basic Calculus 3 PHIL 2520 Business Ethics 3 Business Core Coursework ACCT 2110 Introduction to Financial Accounting 3 ACCT 2111 Managerial Accounting 3 ACCT 2291 Business Law I 3 FIN 2660 Principles of Finance 3 INSY 3200 Business Problem Solving 3 MGMT 1020 Career Fluency 3 MGMT 3020 Organizational Behavior 3 MGMT 4850 International Business 3 MGMT 4890业务政策与战略3 QBA 2000业务统计3 QBA 3500定量业务应用程序3供应链管理集中度课程SCM SCM 4100供应链管理应用程序3 SCM 4200质量管理3 CSU完成学分66
“RESOLVED THAT pursuant to Sections 196, 197, 203, and other applicable provisions, if any, of the Companies Act, 2013 read with Companies (Appointment and Remuneration of Managerial Personnel) Rules, 2014, as amended from time to time made thereunder (including any statutory modification(s) or re- enactment thereof for the time being in force) read with Schedule V to the Act and pursuant to Regulation 17 (1C) and other 2015年SEBI(上市义务和披露要求)法规的适用法规以及其他规定适用于适用的规定,并按照公司的提名和薪酬委员会在2023年3月18日举行的会议上的提名和薪酬委员会的建议,并在2023年3月18日的会议上批准了该公司董事会的批准。 Pathanjali(DIN:05297665)担任公司董事总经理,从2023年4月1日到
如今,这已不再是一个令人惊讶的事实。然而,很少有研究涉及开发一个既详细又概括的系统,从而证明连接点的理论和实践有效性。理论研究的目的是开发一个框架,从商业模式出发,借助知识管理 (KM) 和人工智能 (AI) 的协同作用,概述一个预测未来创新成功的解决方案,确保战略的可行性和正确的管理决策。该研究简要介绍了该战略的重要性,然后根据知识管理的发展路径,介绍了知识管理与人工智能之间的密切相互作用以及适用于知识管理每个步骤的人工智能工具。研究结果是一个预测成功创新的模型,该模型在知识管理的知识开发步骤中得到人工智能的支持,为正确的管理决策提供了基础,以确保实现战略目标。该模型在公司日常生活中的实际应用支持管理远见,以及影响组织成功的创新投资决策。
管理活动已经变得复杂,有必要做出正确的决定以避免遭受重大损失。它是制造单元还是服务组织,必须以有效的方式将资源用于最大程度。未来充满了不确定性和快速的变化,决策 - 一种至关重要的活动 - 不能以试验和错误的基础或使用拇指规则方法进行。在这种情况下,更需要将科学方法应用于决策,以增加提出良好决策的可能性。定量技术是管理决策的科学方法。成功使用定量技术