摘要 近年来,随着现代社会越来越容易适应人工智能工具的实施,劳动力市场和员工的生活发生了重大变化。然而,技术变革也带来了挑战,包括使用人工智能技术的现有能力和所需能力之间的差距。本研究旨在分析员工能力与使用人工智能工具的有效性之间的关系,以突出与人工智能技术有效互动的一组基本能力。因此,为了实现研究目的,在 2023 年 8 月至 9 月期间,209 名罗马尼亚员工创建并填写了一份问卷。在数据分析方面,应用了两种先进的技术:使用 SmartPLS v4 程序的结构方程模型 (SEM) 和必要条件分析 (NCA)。结果表明,员工能力与使用人工智能工具的有效性显着相关,乐观和创新性对这种关系有正向调节作用。这项研究的独创性在于,它使用了两种先进的分析方法(结构方程模型和必要条件分析),旨在确定使用人工智能工具的充分和必要技能。这些发现对组织、教育系统以及未来使用人工智能工具的管理影响的研究方向具有重要意义。关键词:人工智能、能力、正规教育、非正规教育、有效性、教育 JEL 分类:D83、O15、I25
摘要 本文分析了罗马尼亚学者对商业和经济大学人工智能 (AI) 的认识、使用和使用意愿。它还强调了人工智能在经济和商业大学教育中的应用的主要后果,目的是确定一个适当的框架,以便在罗马尼亚的经济大学中规范地实施人工智能系统。该研究旨在确定教师在研究、教学和评估活动中个人主动使用人工智能的优势、劣势和意愿。所用的分析方法是定量的,通过管理一份在线问卷,熟悉教育人工智能的罗马尼亚学术教师对此进行了回应。数据处理使用 Smart PLS 进行,可以识别指导罗马尼亚经济教育中使用人工智能观点的统计关系。该样本代表正常数量的试点样本。研究结果很有用,因为它们确定了可以优化研究和教育过程以及教学、评估和学习的方面,以满足罗马尼亚经济学术环境中人工智能使用的日益增长的动态。学者们对使用人工智能系统的优势的看法以及他们提出的解决方案,以最大限度地发挥人工智能在研究、教学和评估活动中的优势。所有这些都有助于制定在罗马尼亚经济和商业教育中实施人工智能系统的框架。结果表明,人工智能在所分析大学的学术活动中的使用和整合处于早期阶段:人工智能主要用于对学生的评估,这可以自动完成。学者在教学和研究中使用人工智能的可能性很低。
摘要 近几十年来,人工智能(AI)已扩展到前所未有的规模,渗透到包括教育在内的广阔领域。关于将人工智能纳入大学教育的实用性的辩论,以及随之而来的机遇和挑战,引起了当前研究议程的关注。在罗马尼亚高等教育层面有效利用人工智能优势,在很大程度上取决于特定的知识、能力和能力,甚至系统适应这种动态环境的能力。因此,我们研究的目标是确定罗马尼亚高等教育特定数字学习环境所需的技能,以鼓励学生作为教育法案的受益者采用人工智能技术。因此,我们的方法包括将结构方程模型应用于基于针对高等经济教育本科生的问卷收集的原始数据集。研究结果强调,学生采用人工智能应用程序的意愿直接取决于感知有用性、对这些技术的态度、感知享乐价值、预期表现或兼容性程度等因素,而应用程序的交互性也具有重要但间接的影响。
摘要 本文将英国的法律争议视为 AI 政策的有益反思来源。政府已经发布了“国家 AI 战略”,但鉴于公众信任度存在疑问,该战略的有效性尚不清楚。一个关键问题是英国明显将法律“边缘化”。英国召开了一系列活动来调查对这些问题的关键法律观点,最终召开了针对五个领域的专家研讨会。与会者在自动化决策 (ADM) 的更广泛趋势背景下讨论了 AI。最近法律诉讼的激增预计还将继续。讨论阐明了个别案例与治理发展和更广泛的“AI 相关决策”系统性联系的各种方式,特别是由于透明度和意识方面的长期问题。这为提出与该领域政策相关的批评的主要群体的观点提供了全新的、当前的见解。政策制定者对法律和法律程序的忽视是导致英国最近实际实施 ADM 时出现质量问题的原因之一。现在需要发出强烈信号,从日益增加的不信任恶性循环转向能够赢得公众信任的方法。本文总结了建议,供政策制定者参考。
人们对人工智能 (AI) 的兴奋显而易见。它在学术界、商业和个人使用中迅速普及。特别是,以 ChatGPT 等大型语言模型为代表的生成式人工智能的出现,引起了媒体的广泛关注、讨论和炒作。与大多数(如果不是全部)商业方面一样,创新过程也受到了影响。然而,人们对影响程度或可能获得的好处知之甚少。为了消除炒作并了解人工智能在当今企业创新过程中的使用情况,对美国创新经理进行了一项大规模调查,随后进行了访谈。调查结果表明,人工智能在创新过程中的使用率很高且很普遍,超过一半的受访公司的创新项目都使用了人工智能。此外,人工智能在创新过程的开发阶段的使用比在创意或商业化阶段的使用更多,这与许多现有的侧重于创意阶段的论述相反。通过比较生成式人工智能与更传统的人工智能的使用和影响,我们发现了有趣的差异。其中一个显著差异是,在使员工的工作更有成就感方面的预期收益存在显著差异——管理者认为,生成式人工智能比传统人工智能更有可能带来这种好处。本文提供了两个有价值的贡献。首先,它通过提供关于实际应用的急需经验证据,丰富了人工智能与创新管理交叉领域不断发展的对话。其次,它通过研究人工智能的使用与创新绩效之间的关系,并了解人工智能在创新过程中可以带来的好处,提供了及时的管理启示。
第8卷第6期(2024)第2039-2048页痴迷杂志:幼儿教育杂志ISSN:2549-8959:2549-8959(在线)2356-1327(印刷)(印刷)优化小学生通过脑部和脑部健身的认知功能:通过脑部和脑健身房的认知功能: doi:10,31004/obsession.v8i6.6153抽象小学的学生处于认知发展的快速阶段,需要适当的刺激。本研究旨在研究大脑游戏和大脑体育馆在优化小学生的关注和抽象推理方面的有效性。本研究使用文献研究方法。结果表明,大脑游戏在练习特定的认知方面(例如工作记忆和信息处理速度)方面表现出色,而大脑体育馆则在增加注意力,运动协调和学习准备就绪方面更有效。两种方法的整合可以产生协同的影响,以优化小学生的认知功能,尤其是在抽象注意力和推理方面。建议学校通过适应学生的需求和特征来采用这两种方法,以最大程度地提高认知发展,尤其是抽象的注意力和推理。关键字:抽象推理;小学生;大脑游戏;脑体操。抽象小学生正在快速认知发展,需要适当的刺激。本研究使用文献综述研究方法。本研究研究了大脑游戏和大脑体育馆在优化小学生的注意力和抽象推理方面的有效性。调查结果表明,大脑游戏在培训特定认知方面(例如工作记忆和信息处理速度)方面表现出色。同时,大脑体育馆在提高注意力,运动协调和学习准备方面更有效。两种方法的整合可以为优化小学生的认知功能提供协同影响,尤其是在关注和抽象推理方面。建议学校通过调整学生的需求和特征,以最大程度地提高认知发展,尤其是注意力和抽象推理来采用这两种方法。关键字:抽象推理;小学生;大脑游戏,大脑健身房。
• 压接、拧紧和穿刺电连接器 • 电气箱、外壳和遮蔽物 • 架空线路阻尼系统(防振) • 野生动物和人类生命保护系统 • 个人防护和安全设备 • 安装工具 • 与智能电网、物联网 (IoT) 产品和印刷电路板 (PCB) 相关的电连接器 为了优化其工程工作流程,Sicame 集团大约七年前开始整合 Ansys 仿真。如今,该集团应用 Ansys 多物理场仿真来分析各种工程动力学,从结构和气流到冲击和振动。 “当我向我的经理和高层管理人员提出时,主要目标(整合 Ansys 多物理场仿真)是制定相同的测试,该测试在我们的 Cofrac 实验室中进行,”Sicame 集团数字仿真主管 Guillaume Morin 说。“这些测试结合了热、机械和电气行为。此外,这些物理特性是相互结合的。这是提高我们对数字工程的理解以实现这一宏伟目标的主要原因。”流体热耦合分析-ANSYS Discovery
抽象的微囊化过程用于保留益生菌细菌的生存能力。这项研究准备了使用乳清蛋白和阿拉伯胶的封装混合物,以覆盖limosilactobacillus reuteri细菌。真空烤箱用于封装过程,并遵循实验计划设计建议的比例。水分含量,粉末产量,细菌活细胞数量的变化以及封装细菌的效率。随后,确定了产生封装细菌的最佳条件,并使用扫描电子显微镜(SEM)检查了细菌周围的封装材料。实验设计的结果表明,limosilactobacillus reuteri的最佳体积为3毫升,含有11.74 loot CFU/mL,与包含10 g乳清蛋白和3.75 g胶化胶的封装溶液的混合物混合在一起。发现封装过程的最佳条件是温度为50°C,压力为0.6 bar,持续180分钟。在9.12 cfu/g记录封装程序后,细菌枚举的对数值,而封装有效性为77.68%,伴随着4.26%的水分含量。粉末的产率显示为83.58%。通过扫描电子显微镜进行的形态分析说明了包裹limosilactobacillus reuteri细菌的包膜。包围细菌的壳直径达到68.29 nm。存储周期在4°C和25°C下没有显着影响细菌计数或封装效率6个月。在储存条件下,使用乳清蛋白和阿拉伯胶混合在细菌微囊中并保持细菌可行数的可能性。
学者工程与技术杂志缩写关键标题:Sch J Eng Tech ISSN 2347-9523(印刷版)| ISSN 2321-435X(在线) 期刊主页:https://saspublishers.com 应用人工智能算法预测镰状细胞危机可能性 Essang Samuel Okon 1*、Kolawole Olamide Michael 1、Runyi Emmanuel Francis 2、Ante Jackson Efiong 3*、Ogar-Abang Micheal Obi 1、Auta Jonathan Timothy 4、Okon Paul Edet 5、Effiong Raphael Dominic 6、Ukim Akanimo Jimmy 5 1 尼日利亚阿克帕布约亚瑟贾维斯大学数学与计算机科学系 2 尼日利亚乌盖普联邦理工学院统计系 3 尼日利亚姆克帕塔克 Topfaith 大学数学系 4 尼日利亚阿布贾非洲科技大学纯数学与应用数学系 5 电气/电子学系Topfaith 大学,尼日利亚姆克帕塔克 6 卡拉巴尔大学数学系,尼日利亚卡拉巴尔 DOI:https://doi.org/10.36347/sjet.2024.v12i12.008 | 收到日期:2024 年 11 月 9 日 | 接受日期:2024 年 12 月 16 日 | 出版日期:2024 年 12 月 26 日 * 通讯作者:Essang Samuel Okon;Ante Jackson Efiong 亚瑟贾维斯大学数学与计算机科学系,尼日利亚阿克帕布约;Topfaith 大学数学系,尼日利亚姆克帕塔克