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World File Search SystemRQ1
评估供应链的弹性以减轻供应链风险
通过半结构化访谈以及与RQ1和RQ2进行的交叉质疑分析，第三个研究问题RQ3，有关降低风险降低策略的评估。根据所有研究问题的结果，建议使用五种减轻风险的策略。这些旨在提高沃尔沃CE的弹性能力，具有最大的进步潜力，以减轻最脆弱的供应链风险。建议的减轻风险策略是供应链的理解，SCRM文化，供应商关系，备份供应商和场景计划。通过使用这些策略，沃尔沃CE可以显着提高其韧性，从而创造一个更好的组织来减轻供应链风险，以确保在易变的市场中确保未来的供应。
经济学和文化
在当今的商业环境中，组织提高了绩效，保持竞争优势并促进创新，有效的知识转移起着越来越关键的作用。随着行业认识到越来越多的生产性知识转移的重要性并努力，理解影响这一过程的因素就必须成为必要。制造业被认为是战略部门，对于更高的创新和竞争力来说，良好表现的知识转移是必要的。为了提高知识转移绩效，公司必须具有认识，能力和机会，以确定需要改进的主要方面。基于系统文献综述和映射影响因素的研究表明，知识转移受到了各种因素的影响，这为公司在选择和应用这些因素方面带来了挑战。因此，这项研究的两个研究问题是 - RQ1：文献分析中确定的知识转移影响因素与因变量之间的关系有什么关系？rq2：实证研究中确定的统计学上重要因素的重量是多少？
软件工程的大型语言模型
大型语言模型（LLM）严重影响了许多域，包括软件工程（SE）。许多最近的出版物探索了适用于各种SE任务的LLMS。尽管如此，对LLMS在SE上的应用，效果和可能的局限性的全面理解仍处于早期阶段。为了弥合这一差距，我们对LLM4SE进行了系统的文献综述（SLR），特别着眼于了解如何利用LLM来利用LLM来优化过程和结果。我们从2017年1月至2024年1月选择并分析了395篇研究论文，以回答四个关键的研究问题（RQS）。在RQ1中，我们对已在SE任务中使用的不同LLM进行了分类，从而表征其独特的功能和用途。在RQ2中，我们分析了数据收集，预处理和应用中使用的方法，突出了良好策划数据集用于成功LLM进行SE实现的作用。RQ3研究了用于优化和评估SE中LLMS性能的策略。 最后，RQ4研究了LLM迄今为止成功的特定SE任务，以说明其对现场的实际贡献。 从这些RQ的答案中，我们讨论了当前的最新和趋势，确定现有研究中的差距，并为未来的研究标记有希望的领域。 我们的文物可在https://github.com/xinyi-hou/llm4se_slr上公开获得。RQ3研究了用于优化和评估SE中LLMS性能的策略。最后，RQ4研究了LLM迄今为止成功的特定SE任务，以说明其对现场的实际贡献。从这些RQ的答案中，我们讨论了当前的最新和趋势，确定现有研究中的差距，并为未来的研究标记有希望的领域。我们的文物可在https://github.com/xinyi-hou/llm4se_slr上公开获得。
1 通信管理中的人工智能
通信管理中的人工智能：一项关于采用和知识、影响、挑战和风险的跨国研究摘要目的——人工智能 (AI) 可能会极大地改变通信行业，但学术界缺乏对从业者对此观点的调查。本文解决了这一研究空白。它提供了文献概述并报告了一项关于通信中人工智能的实证研究，首次介绍了该领域的专业人士如何评估该技术。设计/方法/方法——一项针对 2,689 名欧洲通信从业者的定量跨国研究调查了四个研究问题：RQ1——专业人士对人工智能了解多少，他们在日常生活中使用人工智能技术的程度如何？RQ2——专业人士如何评价人工智能对通信管理的影响？RQ3——专业人士认为在通信管理中实施人工智能面临哪些挑战？RQ4 – 他们察觉到哪些风险？调查结果 – 传播专业人士对人工智能的了解有限，并预计该技术对整个行业的影响大于其组织或他们自己的工作方式。缺乏个人能力、组织在能力水平不同和责任不明确方面苦苦挣扎被确定为主要挑战和风险。启示 – 结果强调传播经理需要教育自己和他们的团队有关该技术的知识，并将人工智能的实施确定为领导力问题。原创性/价值 – 本文提供了第一项关于传播管理中人工智能的跨国定量研究。它对该学科的热门话题提出了有价值的实证见解，对学者和从业者都具有高度相关性。关键词 – 人工智能、AI、技术、传播管理、战略传播、公共关系、市场营销、企业传播。论文类型 – 研究论文。
智能电网
本文致力于研究智能电网对能源可持续和环境发展的贡献。本文的核心类别是智能电网，它指的是用于能源生产、分配和消费的自动化和增强环境监测和控制的“智能”技术。智能电网首先包括广泛的电信基础设施，可提供对能源效率和其他能源特性的高精度和连续测量。其次，能源公司自己使用的“智能”技术。最初，智能电网的创建是为了提高能源经济的效率并优化其流量，以确保所有经济实体都能获得能源资源。在现阶段，率先创建智能电网的先进能源经济体已全面实施了初始任务并取得了突出的成就，包括节能和大规模电力供应，全面覆盖商业建筑和家庭。这提出了两个研究问题。RQ1：智能电网的未来发展前景如何？ Amir 等人 (2022)、Gaji ć 等人 (2022)、Sudhakar 和 Kumar (2022)、Tabar 等人 (2022) 的研究中提供了大量关于其对环境有益的证据，这使我们能够假设智能电网可以促进“清洁” (可再生) 能源的发展。RQ2：如何实现这些前景并将智能电网的成功经验扩展到其他国家？要回答这个问题，有必要系统化和分析智能电网发展的因素，并为管理这些因素形成科学基础。本文的目的是研究智能电网对能源经济可持续和生态发展的贡献，以及借助管理机制增加这一贡献的前景。本文对文献的贡献在于形成了对智能电网的新科学认识，揭示了其对能源经济可持续和环保发展的贡献。因此，本文建立了一个方法框架，通过智能电网的发展，不仅可以持续实现能源效率、能源充足性和能源连续性，还可以实现能源经济的可持续性和环保性。这扩展了智能电网的现有概念，并允许在环境经济和管理的实际方面更灵活地使用它。
设计会议论文模板
功能建模 (FM) 已被用作产品开发的支持方法，例如用于促进系统产品分析 (Raja and Isaksson, 2015 )、促进协同设计 (Eisenbart et al., 2015 ) 或探索设计空间 (Müller et al., 2019 )。然而，尽管 FM 在学术出版物中得到认可，但它尚未在工业产品开发过程中得到广泛采用 (Tomiyama et al., 2013 )。这就引出了一个问题，为什么工程行业没有采用这种多功能的方法和工具？早期的研究已经研究了 FM 方法的直接工业应用 (Eckert et al., 2012 )，并总结了 FM 相关的研究和方法 (Tomiyama et al., 2013 )。本出版物旨在更深入地研究一种特定的 FM 方法及其在多个产品开发项目中的应用。增强功能均值 (EF-M) 建模是经过更多工业测试的 FM 框架之一，已经开发和使用了 20 多年（早期版本见 Malmqvist，1997 年）。据我们所知，没有发现关于 EF-M 建模方法在各种工业应用中的后续研究。因此，本出版物汇集了查尔姆斯理工大学系统工程设计 (SED) 研究小组在工业合作中执行的多个研究项目的结论，每个项目都在产品开发案例中应用了 EF-M。本研究的目的是确定 EF-M 建模方法的主要目的、优点和局限性，从而为未来的研究和改进奠定基础，使 EF-M 和 FM 更适用于产品开发。制定了以下研究问题来指导研究活动：RQ1：在产品开发项目中应用 EF-M 的原因是什么？
单管公路隧道中的掩体：知识强度的研究
摘要 本研究调查了在现有单管公路隧道中，为被迫自救的道路使用者提供避难所作为降低风险的措施，在这些隧道中，烟雾吞没是一种可能的紧急情况。一旦人们被烟雾吞没，毒性和直接危险的不确定性就迫在眉睫，必须在短时间内为道路使用者提供解决方案。避难所就是这样一种解决方案。为了避免任何带有价值色彩的术语，我们创建了首字母缩略词 SWETO，代表没有出口通往开放逃生路线的避难所。该术语表示房间仅通过隧道空间与外界相连。挪威公共道路管理局 (NPRA) 需要仔细研究在隧道中整合 SWETO 的可能性，因为疏散系统的当前状况至关重要。现有公路隧道对紧急出口没有绝对的要求。法规将交通量作为隧道分类和紧急出口需求的重要指标。以往的事件表明，交通量较低的隧道中可能发生严重事故。特定隧道的自救策略最终将基于风险分析和相关的疏散系统尺寸方案选择。在现有的挪威公路隧道疏散系统中整合紧急出口是一项成本和可建造性方面的重大任务。SWETO 是一种解决这些问题的替代方案，但目前禁止道路所有者在指令 2004/54/EC 所涵盖的隧道中建立 SWETO。然而，尽管目前有隧道安全法规，NPRA 仍明确表示将 SWETO 纳入一些单管双向公路隧道的疏散系统。假设是，如果设计和管理得当，避难所可以为安全做出积极贡献。像欧盟指令中那样的一般禁令是不合理的。需要讨论安全避难所仅仅是一个设计问题和社会技术挑战，以确保预期性能的假设。除了已经在奥斯陆峡湾隧道投入运营的 SWETO 之外，NPRA 还启动了两项试点研究，其中包括对“没有出口通往开放逃生路线的避难所”禁令的例外情况。这些项目是阿格德县市的 Flekkerøy 隧道和特伦德拉格县市的 Frøya 隧道。阿格德县市和特伦德拉格县市有义务在隧道建成后参与后续研发项目。试点项目的经验可能会影响任何改变这一问题的规定的举措。本文报告的研究旨在更新和补充研发项目“公路隧道安全管理”（NPRA，2020a) 并具体化试点项目研发计划的内容。提出了四个研究问题作为论证或拒绝在长单管双向隧道中采用 SWETO 的重要问题： RQ1：在 2004/54/EC 指令之前的工作以及随后的指令实施和监督中，欧洲官方对 SWETO 的态度有何特点？ RQ2：我们目前对挪威隧道系统、重大事件以及反映 SWETO 在改善单管公路隧道使用者安全方面的优势和挑战的先前和正在进行的研究了解多少？ RQ3：最近的科学研究在支持、反驳和/或扩展我们对 SWETO 在改善单管公路隧道使用者安全方面的优势和挑战的知识方面有何贡献？ RQ4：目前的知识在多大程度上支持我们理解 SWETO 在改善单管公路隧道使用者安全方面带来的好处和挑战，以及下一步应采取哪些合理措施来加强我们的知识？虽然 RQ1 与理解历史过程有关，但 RQ2-4 旨在探索需要哪些知识来评估 SWETO 是否是挪威背景下的合适安全措施，以及随后现有知识的强度。以下功能要求 (FR) 和相关主题被确定为收集和分析知识强度的框架：以下功能需求（FR）和相关主题被确定为收集和分析知识强度的框架：以下功能需求（FR）和相关主题被确定为收集和分析知识强度的框架：
人工智能在印度教育领域的作用
摘要：本研究通过使用 PRISMA 方法进行系统文献综述，调查了人工智能 AI 在印度教育领域的作用。该研究分析了 111 篇论文，并分为三个领域提出研究结果：人工智能的定义和发展、人工智能的技术进步以及人工智能在印度教育中的作用。研究结果表明，人工智能工具提高了评分效率，培养了学生的批判性思维和分析能力。 关键词：人工智能、系统文献综述、技术进步、批判性思维、印度教育部门 1. 简介 在教育领域，人工智能 (AI) 至关重要。它通过提供审查答题纸和机器人教学的自动化机制 (Malik et al., 2019)，使学生和教师都受益。教师能够更有效地帮助学生，因为人工智能提高了课程和管理层面的教育效率。学习分析 (LA)、虚拟现实 (VR)、评分/评估 (G/A) 和录取只是人工智能为教师提供的一些便利 (Ahmad 等人，2022)。人工智能可以分为三个范式：人工智能指导、人工智能支持和人工智能赋能。每个范式都为教育实践提供了新的机遇、潜力和困难 (Ouyang & Jiao., 2021)。人工智能工具将使欠发达国家的教育工作者能够使用数据来改善教育的公平性和地位。他们还将提供新的教学和学习策略 (Joshi 等人，2021)。教育工作者仍然不确定如何在更大范围内有效地将人工智能用于教学，以及它如何影响高等教育的教学和学习 (Kengam, 2020)。人工智能技术改进以多种方式帮助解决教育挑战，包括算法的进步、海量数据以及以低成本提高计算机能力和存储。因此，研究文章试图回答以下研究问题。RQ1 人工智能的主要定义是什么，以及它随着时间的推移如何演变？RQ2 本研究的目的是调查人工智能在印度教育领域的作用和影响，解决有关人工智能定义和演变、其在印度教育中的作用以及未来研究空白的关键研究问题。现有文献主要关注各种人工智能技术；然而，它没有讨论人工智能的发展及其在印度等发展中国家的关键作用。这项人工智能工作在以下方面是独一无二的1)
62 量子经济学：系统文献综述
摘要 ：21 世纪的各种社会经济危机表明，传统经济学和（新）古典主义思维无法解释当前经济问题的所有复杂性，因此，更复杂、更非平凡的经济概念的应用越来越重要。除了行为和进化经济思维外，近年来还开发了量子经济学模型，这些模型主要使用量子思维和量子物理原理来解决经济问题，特别是粒子波二元论、不确定性原理、主客体无区别、叠加和混淆。本文探讨了 3 个研究问题 (RQ)。根据 RQ1，本文发现量子经济学研究主要由以下主题组成：量子经济学、量子金融、量子决策和量子博弈论。根据这四个主题描述，本文对 1978 年至 2022 年期间的科学著作进行了系统的现代回顾（如果 1978-1999 年只发表了 50 部著作，那么 2000-2022 年已经有 3430 部），重点关注被引用次数最多的英文期刊文章（Google Scholar）。分析表明，关于该主题的文章主要发表在非经济期刊上，出版活动的高峰发生在社会经济剧烈动荡时期（例如，互联网泡沫、次级/金融危机、欧洲债务危机、冠状病毒大流行等）。根据问题2，本文定义了量子经济模型的主要特征：与新古典经济学（基于机械的古典物理学，是理性的和确定性的，借助市场这只看不见的手达到稳定的均衡）相反，量子方法认为经济更复杂、经验导向、不确定、概率性、叠加性，是量子社会系统的原型，具有自己的二元性、测量和纠缠版本。根据问题3，本文确定量子经济学在多大程度上可以更新（新）古典经济学（将新的本体论前提融入经济思维、更具实验性和实践性的方法、纠缠概念与可持续发展之间的联系、基于量子概率概念的金融风险管理、通过量子概率重新思考随机性概念、引入量子货币、使用量子游戏实现均衡等）。
智能能源系统中的数字孪生 (DT)
摘要。在工业 4.0 时代，智能能源系统 (SES) 应该能够与社会其他关键实体一起应对数字化和社会经济/生态转型带来的新挑战。然而，由于该系统的复杂性，研究人员和从业人员都在寻求一种敏捷而智能的解决方案。本评论的主要目的是研究数字孪生 (DT) 在提供能源服务中的应用和实施。本研究的研究问题 (RQ) 包括：RQ1：DT 在 SES 中的应用是什么，DT 在 EIoT 的用例中有多有效？RQ2：使用 DT 可以有效解决 SES 的哪些问题？通过回答上述问题，当前的研究正朝着以下目标 (O) 前进，O1：描述 SES 中 DT 的最新进展。O2：通过列出实施 DT 的应用、挑战和重要因素，为能源 4.0 管理制定方向。O3：提供在 SES 范围内采用 DT 的各种方法的列表。当前的研究是基于 SCOPUS、WOS 和 IEEE 数字图书馆的系统文献综述 (SLR)。首先使用了两个关键词（即“数字孪生”和“能源系统”）。为了获得最终的文章列表，进行了 2 个级别的筛选。第一次筛选基于结果与研究目标的相关性。第二次筛选是抽象研究。抽象研究中的排除/纳入标准基于研究问题。有可能回答其中一个研究问题的论文已被纳入。由于 DT 的实施是一个相当新的主题，因此实施了后滚雪球和前滚雪球策略以完成文章选择阶段。通过搜索科学数据库确定了 60 篇文章，在滚雪球过程中将 11 篇文章附加到列表中。当前审查的结果为即将使用 DT 的从业者提供了管理指南，以及 SES 范围内的 DT 选集，以支持未来可能的研究。关键词：数字孪生、能源系统、智能能源系统、电力系统、能源物联网、物联网、工业 4.0