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研究文章：研究中国企业的商业模式，以确定动态能力对创新和绩效的影响
中小企业可以通过实施商业模式创新 (BMI) 获得竞争优势，商业模式创新的特点是不可逆转地改变公司的商业模式。然而，BMI 通常与高风险、不确定性和模糊性相关。本研究使用结构方程模型 (SEM)，基于从 330 家中国中小企业收集的数据，检验 BMI 对改善 SME 绩效的有效性。本文旨在检验企业风险管理 (ERM)、组织敏捷性 (OA) 和创业导向 (EO) 如何影响 SME 绩效。结果表明，ERM、OA 和 EO 均对以效率为中心的 BMI 和 SME 绩效产生积极影响；以效率为中心的 BMI 起到中介作用。本文以动态能力理论为基础，将 ERM、OA 和 EO 结合到一个框架中，以评估它们对 SME 绩效的影响。此外，本文还提供了一个案例研究，为制定 BMI 实施决策提供建议。
马来西亚科技 - 限制人工智能能力的出口？
免责声明 本研究报告仅供一般流通和参考之用，在任何情况下均不应被视为或意图作为出售要约或购买本文所述证券的要约邀请。投资者应注意，此类证券的价值（如果有）可能会波动，并且每种证券的价格或价值可能会上涨或下跌。本文中包含的意见或建议以技术评级和基本评级的形式提供。技术评级可能与基本评级不同，因为技术估值采用不同的方法，并且纯粹基于股权分析中从相关司法管辖区的证券交易所提取的价格和交易量相关信息。因此，投资者的回报可能低于最初投资的金额。过去的表现不一定是未来表现的指南。本报告不旨在提供个人投资建议，也不考虑可能收到或阅读本报告的人员的具体投资目标、财务状况和特殊需求。因此，投资者应就投资本报告中讨论或推荐的任何证券或投资策略的适当性寻求财务、法律和其他建议。
美国陆军作战能力
I. 资助机会概述联邦采购条例 (FAR) 第 35 部分下的广泛机构公告 (BAA) 和联邦法规 (CFR) 200.204 下的资助机会公告 (FOA)（下称“BAA”）的目的是征集研究提案，提交给美国陆军作战能力发展司令部 (DEVCOM) 陆军研究实验室 (ARL) 进行资助审议。在此公告发布之前，ARL 宣布了两个单独的 BAA 来支持该任务：1) W911NF-17-S-0002，标题为“陆军研究实验室陆军研究办公室基础研究广泛机构公告”；2) W911NF-17-S-0003，标题为“陆军研究实验室基础和应用科学研究广泛机构公告”。此公告接替了 BAA W911NF-17-S-0002 和 BAA W911NF-17-S-0003，将机会合并为一个公告。ARL 作为陆军的基础研究实验室，其使命是将科学付诸实践，以确保在未来的任何冲突中占据优势。ARL 的基础研究任务涵盖 32 CFR 22.105 定义的基础研究（预算活动 6.1）和应用研究（预算活动 6.2），但可能包括先进技术开发（预算活动 6.3）和先进组件开发和原型（预算活动 6.4），当有机会直接或间接帮助实现 ARL 的使命时。ARL 与整个国家安全企业合作，实现以科学知识的创造和利用为根基的根本性有利变革。为支持 ARL 使命和已发布的 ARL 研究主题的科学研究，我们向高等教育机构、非营利组织、州和地方政府、外国组织、外国公共实体和营利性组织（即大型和小型企业）征集用于初步概念审查的白皮书和完整提案。白皮书和完整提案应针对尖端创新研究，这些研究可能产生重大影响，对实现新的和改进的陆军作战能力和相关技术产生重大影响。为了以易于理解的格式提供 ARL 的研究主题和相关信息，并提供搜索和过滤选项，ARL 发布了以下公共网站，列出了所有当前的 ARL 研究主题：https://arl.devcom.army.mil/opportunities/arl-baa/ ，以下称为 ARL BAA 主题网站。将根据需要使用此网站对这些主题进行更改。对 ARL BAA 主题网站的更改不是对本 BAA 的修订，不会在 https://www.grants.gov/ 和 https://sam.gov/ 上发布。对此文件（即 BAA 本身）的更改是一项修正案，将发布在 https://www.grants.gov/ 和 https://sam.gov/ 上。ARL 将每天对 ARL BAA 主题网站进行静态快照，以确保提交的内容与提交当天列出的研究主题一致。我们鼓励感兴趣的各方不断浏览 ARL BAA 主题网站，了解 ARL 希望探索的白皮书和提案主题。这些特定的研究主题应被视为具有启发性，而不是限制性。如果这些概念与 ARL 的使命相符，ARL 始终有兴趣考虑与陆军相关的其他创新研究概念。有关更多信息，请参阅第 II 节“有关资助机会的详细信息”
10个零售商中的8个 - 将在2025年提高AI功能
霍尼韦尔零售执行调查和霍尼韦尔零售消费者调查（统称为“零售调查中的霍尼韦尔AI”）是Wake Field Research于2024年12月2日至12月8日使用电子邮件邀请和在线调查表进行的综合调查。零售高管调查对100名美国高管进行了调查，零售公司的副总裁最低资历，最低年收入为1亿美元。零售消费者调查调查了1,000名全国代表性的美国成年人18岁以上。
原始引文 Thummadi, BV (2021) “人工智能 (AI) 能力、信任和开源软件团队绩效”，收录于 Dennehy, D.、Griva, A.、Pouloudi, N.、Dwivedi, YK、Pappas, I. 和 Mäntymäki, M. (eds) 为道德和包容的数字化社会提供负责任的人工智能和分析。I3E 2021，爱尔兰国立大学高威分校，9 月 1-3 日。计算机科学讲义，第 12896 卷，第 629-640 页。Springer：Cham。doi：10.1007/978-3-030-85447-8_52
尽管人工智能在开源生产中的重要性日益增加，但在如何利用人工智能来提高开源软件（OSS）团队绩效的重要问题上，人们所做的研究却很少[2, 5]。人工智能能力可以被认为是开源团队的一个独特特征，可以衡量开源团队寻求人工智能机会和资源的倾向。例如，人工智能可以以机器人的形式作为OSS团队的基础设施，以简化开源流程，如关闭拉取请求、故障排除、迎接新用户等。同时，OSS团队还可以探索人工智能的新商机，以增加项目的吸引力。由于开源社区以多种方式使用人工智能，因此尚不清楚人工智能能力如何影响OSS团队的绩效[4]。因此，我想问：
第 412 测试联队 - 测试能力 - 爱德华兹空军基地
Edwards 提供对成功执行 T&E 至关重要的全面靶场能力，例如露天信号发射器、威胁、仪表系统、数据传输系统、实时任务控制室、时空位置信息、分布式测试操作、测试后数据处理以及数十年的 T&E 主题专业知识。Edwards 空军基地位于国防部其他几个 MRTFB 地点的中心位置：内利斯空军基地的内华达测试和训练靶场；范登堡空军基地的西部靶场；穆古角的海军空战中心武器部；以及中国湖的海军空战中心武器部。数据采集和传输系统将 Edwards 与这些邻近靶场连接起来，从而实现实时数据分析和多服务互操作性。Edwards 与国防研究与工程网络 (DREN) 的连接可实现广泛分布的测试操作。
创建具有智能功能的以人为本的建筑物
零信任网络体系结构是网络体系结构中的下一个级别，它是从“永不信任 - 始终验证”的前提下运行的。网络分割都在宏和微观级别发生。在宏观细分中，物理网络分为不同的逻辑段。不同段上用户或设备之间的任何流量都由物理防火墙控制。在Alcatel-Luceent Omniswitch和Alcatel-Luceent OmniAccess Stellar Wi-Fi产品中，当用户或设备连接并进行身份验证时，动态进行此分割，分配了一个配置文件，并且配置文件配置文件将用户或设备提供到正确的片段到正确的物理位置，开关端口或SSSID。是软件定义的微分段，将事情进一步进一步。并非所有用户都是一样的，并且并非所有用户都有合法的访问所有资源的需求。将用户映射到细分市场的同一配置文件还包括一组策略，这些策略将增加对用户/设备特权的控制权，这些策略可能会因角色而异。
