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人工智能 (AI) 站在第四次工业革命的前沿,各组织正在战略性地整合人工智能作为解决各种日常管理和工作相关挑战的重要工具(Schwab,2017 年;Syam 和 Sharma,2018 年)。人工智能的使用为员工带来了好处,因为人工智能包含机器执行传统上与人类思维相关的认知功能的能力,例如学习、互动、解决问题、创造力和创新(Wamba-Taguimdje 等人,2020 年;Raisch 和 Krakowski,2021 年;De Jonge 等人,即将出版)。最终,人工智能的使用可帮助员工更好地观察、推理和适应不断变化的工作环境(Hughes 等人,2019 年)。重要的是,人工智能似乎可以补充人类智能,从而提高员工整个任务的质量、准确性和精确度(Wilkens,2020 年),并为工作场所创造力提供巨大潜力(De Jonge 等人,即将出版)。人工智能除了为员工带来好处外,还为组织带来了好处,因为它简化了制造流程、增强了决策能力并提高了企业的运营效率 (Wright and Schultz, 2018; Kim and Heo, 2022)。例如,人工智能驱动的医疗机器人可以监测患者的健康状况 (Broadbent et al., 2016);在零售业,人工智能有助于库存管理,就像亚马逊 (Kaplan and Haenlein, 2019);在酒店业,人工智能聊天机器人管理客户住宿和常规查询 (Chung et al., 2020) 并增强联络中心的客户服务 (Kirkpatrick, 2017)。在产品开发方面,人工智能软件可以引导新产品和创新产品的生成和开发 (De Jonge et al., 即将出版)。因此,对员工和组织来说,接受人工智能都变得至关重要,因为它能给他们带来竞争优势 (Oliveira and Martins, 2011)。
Yinson 的绿色氨浮式生产储存卸货 (FPSO),也称为 Power to Ammonia (P2A) FPSO,灵感来自 Power-to-X 概念。P2A FPSO 是一种浮式生产和加工解决方案,可从 100% 可再生资源中生产绿色氨。生产的液氨将储存在船上,可定期卸载到往返天然气运输船上进行运输,从而实现“氨价值链”。
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超高速 (UHS) 图像传感器广泛应用于科学和工业应用,以阐明 UHS 现象,例如高能 X 射线成像。近年来,一些已发表的论文报道了突发模式 UHS 图像传感器的帧速率在每秒数百万帧 (Mfps) 的范围内 [1,8]。然而,这些已发表的研究要么需要先进的工艺,例如 110nm 前照式 (FSI) 或 130nm 背照式 (BSI) 电荷耦合器件 (CCD),要么需要专门为设计和制造 UHS 图像传感器而定制的工艺,如表 2 所示。这项研究是在 COVID-19 爆发后进行的,当时获得先进技术或定制工艺极具挑战性。因此,本研究实施了一种设计方法,以突破工艺限制,基于标准 180nm 工艺实现高速电荷传输和高转换增益。
使用人工智能 (AI) 的应用程序已变得司空见惯,并已融入我们的日常生活。我们的大部分交流已从人与人之间的互动转变为人与技术或技术介导的互动。随着技术被移交给控制者并简化了不同情况下的选择和决策,人们越来越担心对其自主权的潜在威胁。在本文中,我们通过一项基于设计小说的调查,对 328 名参与者进行了探索在日常环境中与基于人工智能的应用程序交互时的自主性感知。我们探究了向用户解释应用程序“为什么”做出某些选择或决定是否会影响他们对与应用程序交互的自主性或抵抗性的看法。我们还研究了当用户意识到应用程序中有人工智能时感知的变化。在社交媒体环境中,我们发现人们感受到的抵抗力更强,自主感更低,这可能是由于应用程序环境的个人和身份敏感性。在导航上下文中提供“为什么”的解释有助于增强他们的自主感知,并减少反抗,因为它会影响用户基于推荐的后续行动。我们讨论了我们的发现及其对尊重人类自主性的日常人工智能应用未来发展的影响。
