该研究通过深入研究技术进步对肯尼亚公共采购复杂动态的细微影响,填补了现有知识的一个关键空白。调查仔细研究了技术采用对效率和透明度的影响,探索了采购领域内的一系列经验、挑战、成功和总体影响。该研究以技术接受模型 (TAM) 和技术、组织和环境 (TOE) 理论为基础。该研究采用了定量和文献分析方法。数据是通过问卷收集的,并进行了各种文献综述。研究结果表明,IT 使用和 IT 依赖共同解释了公共采购效率和透明度的 26.5% 的差异,R 平方值为 0.265。回归系数结果导致两个零假设都被拒绝,表明 IT 使用和 IT 依赖都对公共采购的效率和透明度有显著影响。 IT 使用率和 IT 依赖度的 p 值分别为 0.027 和 0.000,在 0.05 水平上均具有统计学显著性。本研究得出的结论是,IT 在提高效率和
Shri Priya Gupta :在印度这样一个经济发展中的国家,尤其是当医院和医学院无法负担任命印度屈指可数的名誉医生、医生和教授时,通过任命客座医生、名誉外科医生、名誉医生和名誉教授的程序,他们不应该受到时间的限制。事实是,不仅有 3 个小时,还有教授、医生、医生或外科医生在医院工作超过 18 个小时的案例吗?在这种情况下,校长在 UP SC 之外被非法任命,怎么会因为名誉外科医生不听他的命令而伤害国家、人民和学生呢?
b'检查所有适用的申请,以确保符合尤里卡市侵蚀控制条例:项目是豁免的(距离距离划定的湿地,溪流或溪流通道的边缘距离50英尺远超过50英尺。淤泥围栏和/或瓦特将在下坡位置安装,距离库存的脚趾五英尺,并根据需要保留现场所有沉积物。所有临时库存都将被覆盖并固定,以防止在大风和降雨事件中破坏。将安装排水课程,以控制地表水流过切口并填充斜坡,并将地表水从库存中引导。
本文档提供了在通用标准评估配置中配置和操作 AIX 7.2 技术级别 5 (TL5) Service Pack 3 (SP3) 的说明,以满足通用操作系统版本 4.2.1(又名 OSPP)和安全 Shell 扩展包 v1.0 的 NIAP 保护配置文件。评估的组件称为评估目标 (TOE)。用于评估的 AIX 指导文档捆绑在一起并位于 aix72_ref.tar 文件中。第 5 节“参考”提供了此文件的位置和哈希值。本指南中记录的大多数安装步骤、安全配置步骤和系统操作步骤都需要管理角色。对于允许非管理用户执行操作的例外情况,将在相应部分中明确调用该角色。本指南中引用的命令以及命令参数在 AIX 7.2 命令参考中有详细描述。如有任何差异,本文档将取代其他 AIX 配置和指导文档。硬件和固件要求(操作环境)
摘要:本文研究公众和企业对人工智能的态度,并研究影响这些态度的主要因素。概念模型基于技术-组织-环境(TOE)框架,并通过定性和定量数据分析进行测试。主要数据是通过专门为研究开发的问卷进行的公开调查以及对人工智能领域专家和各公司管理代表的半结构化访谈收集的。本研究旨在评估公众和各行业员工对人工智能的当前态度,并调查影响他们的因素。研究发现,不同行业对人工智能的态度存在显著差异。已经实施人工智能解决方案的组织的员工和近期不打算实施人工智能解决方案的组织的员工对人工智能的态度存在显著差异。影响组织采用人工智能的三个主要因素是高层管理人员的态度、竞争和法规。在确定影响社会和公司对人工智能态度的主要因素后,提出了减少各种负面因素的建议。作者提出了一个命题,证明了成功采用创新技术所需的活动。
工业 工业部门的绝对值增加了 250 万吨油当量。在促成增长的来源中,电力(+2.6%)和甘蔗渣尤为突出,其中 26.1% 的增长是由于与食品和饮料行业相关的糖生产。主要的负面影响是,与 2022 年相比,矿煤使用量减少了 5.0%,原因是由于减少使用矿物焦炭导致钢铁产量减少 4.9%。由于纤维素产量下降 2.9%,黑液使用量减少了 2.8%。此外,各工业部门使用的天然气消耗量减少了 6.5%。除了水泥、有色金属和其他冶金、采矿和制粒以及食品和饮料部门分别增长 0.2%、5.5%、7.2% 和 19.7% 外,其他所有部门在 2023 年的消费量均出现下降。
Balaji现代管理学院助理教授,Sri Balaji University,Pune,India,印度1摘要本研究探讨了AI推荐引擎如何帮助使在线营销中的超个性化更容易,以及如何影响客户参与度,特别是在印度背景下。我们使用了研究方法和技术组织 - 环境(TOE)框架的混合,以查看来自印度475个响应的数据,包括消费者,营销人员和AI专业人员。过度个性化随着人类的推荐系统而大大增加(r 2 = 0.62,p <0.001)。这会导致消费者指标大大增加,例如点击率(CTR:r = 0.72,p <0.01),转换率(r = 0.68,p <0.01)和客户忠诚度(r = 0.75,p <0.01)。然而,它的大规模使用受到技术,组织和道德原因的约束,最适用的约束是道德问题(平均= 4.5)。定性结果表明,道德和良好的AI实践对于减少消费者对数据隐私和算法公平性的担忧(β= 0.45,p <0.001)的重要性是多么重要。研究得出的结论是,尽管超个性化具有改变数字营销的革命性潜力,但其成功是以克服道德问题的成本,提供透明度,并负责任地利用AI技术。这项研究增加了AI和数字营销的学术工作,并为公司提供了可行的建议,以最大程度地提高消费者的互动。早期的数字营销依靠质量,毛毯通信,这些通讯交付给大型市场(Korongo,Ikoha和Nambiro)。关键字超个性化,AI驱动的推荐引擎,消费者参与,道德AI,数字营销,脚趾框架2引言2.1数字营销的演变以及向个性化的变化数字营销历史一直是创新和发明的历史之一,由技术和不断变化的消费者行为驱动。即使这样的计划,在他们试图淹没人口的尝试中,他们的奇异交付失败了,由于消费者的股息降低了,但股息下降了
f i g u r e 1 Vicon标记(前后)用于反射标记(A):右前头部RFHD,左前头部LFHD,左后头LBHD,左后头LBHD,右后头RBHD,Clavicle Clav,Clavicle Clav,Clavicle clav,serternum strn,c7,C7,C7,C7,c7 LWRA/LWRB, Left Finger LFIN, Right Shoulder RSHO, Right Upper Arm RUPA, Right Elbow RELB, Right Forearm RFRM, Right Wrist RWRA/RWRB, Right Finger RFIN, Left ASIS LASI, Left PSIS LPSI, Right ASIS RASI, Right PSIS RPSI, Left thigh LTHI, Left Knee LKNE, Left Tibia LTIB, Left Ankle LANK, Left脚跟Lhee,左脚趾ltoe,右大腿Rthi,右膝盖rkne,右胫骨rtib,右脚踝等级,右脚跟Rhee和右脚趾rtoe; SBSQ置(B)的标记模型由24个解剖键组成组成,结合成骨骼模型:0:骨盆中心,1:中心左髋关节,2:右臀部中心臀部,3:下脊柱,4:左膝盖中心,4:左膝盖,5:右膝盖的中心,6:中心,7:中心,7:左中间:左左:左:左:左:左:8:左:脚趾,11:右脚趾的中心点,12:脖子,13:左锁骨中心点,14:右侧锁骨中心点,15:头部中心,中心,16:左肩关节中心:17:右肩关节中心,右肘接头,18:左肘接头中心,19:右肘中心,右肘关节中心,20:20:左手腕的中心:左手腕的中心,21:左手腕的中心,左右22:左侧的中心:左侧的右侧孔右侧和23:23:23:23:23:23:23:23:23:23:
从修改的视图或2D经透过食管超声心动图(TOE)经胃中短轴视图或使用任何一种模态的3D体积渲染的等效物上对任何2D经胸超声心动图(TTE)进行。在该术语建议中,深层压痕和真实的委员被认为是与之相同的,并用于识别超级传单。可以通过这样的观察结果证明,在传单中两个褶皱或真实的连击都伴随着沿着小叶边缘的弦数,并创建了潜在的位点,以使小叶边缘发生障碍。然后由以下方式定义了一个单独的小叶:(i)从邻近的传单中独立运动,(ii)收缩中的彩色多普勒流动延伸到小叶周围的区域。四个主要类传单的流行形态如图2所示:I型是经典的3叶形态。 II型是2叶的形态,并具有前后和后叶的融合; III类型是基于第四个传单的位置的4叶型配置。 IV型具有> 4个传单。