人工智能 (AI) 已成为项目管理中的一股强大力量,它改变了传统做法并扩展了人类的能力。本研究探讨了 (AI) 人工智能在项目管理中发挥的各种作用,并评估了其对项目成功率的影响。通过对写作和实际数据研究的广泛调查,本研究发现,人工智能在项目管理中的应用已导致项目成功率显著提高。总体而言,人工智能实施已使不同行业的项目成功率显著提高约 20%。通过自动化单调的任务、优化资产配置和优化动态周期,人工智能已显示出简化项目工作流程和降低风险的能力。然而,除了其有希望的优势之外,人工智能实施也带来了一些挑战,例如数据安全问题、道德问题和劳动力再培训要求。这概括了在项目管理中采用人工智能技术以实现更高效率、充分性和增长的基本意义。展望未来,预计需要进一步研究以调查新兴模式并解决在控制人工智能以实现项目成功方面日益严峻的挑战。
情绪识别是利用问卷、物理信号和生理信号从众多来源和模态中精确推断人类情绪的能力。最近,情绪识别因其广泛的应用领域而备受关注,例如情感计算、医疗保健、人机交互和市场研究。本文对近十年的情绪识别技术进行了全面而系统的回顾。本文包括使用物理和生理信号的情绪识别。物理信号涉及语音和面部表情,而生理信号包括脑电图、心电图、皮肤电反应和眼动追踪。本文介绍了各种情绪模型、用于情绪诱发的刺激以及现有自动情绪识别系统的背景。本文涵盖了对知名数据集的全面搜索和扫描,随后介绍了审查的设计标准。经过彻底的分析和讨论,我们根据 PRISMA 指南选择了 142 篇期刊文章。本评论对现有的情绪识别研究和可用数据集进行了详细分析。我们的评论分析还提出了现有文献中的潜在挑战以及未来研究的方向。