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人工智能（AI）在酒店业及未来发展：
摘要：21 世纪，数字化和现代化席卷了整个行业。人工智能提高了行业的绩效，带来了更好的体验并使企业更加智能。如最近的文献综述所示，本研究确定了人工智能在酒店业中的作用和挑战。对 2019 年至 2022 年发表的文章进行了深入的文献综述。在本研究中，我们重点关注了 34 篇文章，通过内容分析进行了批判性分析和确定，包括“人工智能”和“酒店业”主题。该研究提供了作者、关键词、期刊和引文分析的文献计量分析。研究结果旨在提供人工智能在酒店业的未来发展和挑战。它还通过使用人工智能为小型酒店提供了新颖的模型。关键词：人工智能、酒店业、深入文献综述、文献计量分析、内容分析。1. 简介在技术进步时代，人工智能在整个商业世界的所有行业中都具有重要意义。人工智能改善了行业，使其工作顺利进行，即使不在城里也能提供更好的客户服务。它可以帮助客户轻松地从偏远地区访问事物并近距离观察事物。从使用技术进步开始，人工智能做得比人类更好。自 20 世纪 50 年代技术诞生以来，它让事情变得更容易，对客户更可靠。今天，人工智能提供技术进步，如了解客户面临的问题、个性化他们的兴趣、推进解决问题和提供更好的服务。在现代，人工智能在酒店业中扮演着至关重要的角色，其中人为因素的参与已经接管了行业，例如 • 采用机器人系统 • 24*7 服务提供商 • 360 度客户体验 • 3-Walk-through 版本和快速 VR 支持 • 基于地理位置的服务和营销应用程序如今，行业开始使用人工智能来逐步增强客户体验并使企业更加强大和智能。它有助于维持大数据分析和自动化以执行任务。根据（9），在新冠疫情期间，消费者的偏好是通过机器人或人类互动为客户提供服务时的不同看法，但在本研究中，作者
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2021 年的“人工智能——造福人类”战略建立在三个核心原则之上：采用以人为本的方法应用人工智能；保持开放并适应新创新；确保良好的治理以建立信任和信心，让创新蓬勃发展。2023 年进展报告概述了迄今为止采取的行动，然而，鉴于自该战略启动以来发生的重大变化，一些额外的行动已经在进行中，其他行动正在计划在未来几个月内实施。谈到人工智能，变化的速度现在比以往任何时候都快。它将产生什么样的变革性影响？
当今酒店收益管理中的人工智能
收益管理最初由航空业于 60 年前发明，并在过去几十年中被酒店业所采用（Anderson & Xie，2010）。传统上，收益管理被定义为在正确的时间以正确的价格向正确的客户销售正确的产品（Yeoman & McMahon-Beattie，2017）。到目前为止，收益管理主要在客房部实施。十年前，学者们预测收益管理将通过技术在其他酒店运营中复兴（Cross、Higbie 和 Cross，2009）。随着新型收益管理软件的快速发展，我们今天所知道的收益部门在多大程度上具有前瞻性值得怀疑。随着技术发展速度越来越快，运行复杂算法变得越来越容易，从而使收益管理得以优化和改进。今天所知的收益部门正在发生重大变化。酒店业的当前发展包括收入管理的自动化和集中化，这取代了酒店内收入经理的作用（Kimes，2011）。人工智能和自动化被誉为行业的变革者。这反过来又引出了一个问题：是否有可能完全自动化并取代人类，还是未来两者之间会密切合作？
酒店绿色供应链管理策略的类型
摘要本文的目的是制定酒店绿色供应链管理（HGSCM）策略的类型。通过追踪2017年至2019年期间各个地区的九家最佳表现最佳酒店的做法开发了类型。数据是从全球报告计划数据库中检索的。根据供应链中的共同行动类别对案件进行了分类。接下来，根据其共享绿色性能维度的数量进行了重新分类。然后开发了相关HGSCM策略的类型矩阵。此矩阵具有两个维度：供应链的扩展和绿色指标的数量。从矩阵尺寸之间的交点中产生了十二种类型，但是表现最佳的酒店采用的类型数量是五个。这是开发HGSCM策略类型的第一项研究。
美国酒店业的经济影响 美国报告
为了量化美国酒店业的总体经济影响，包括下游影响（间接和诱导），我们使用了基于 IMPLAN 建模系统（一种备受推崇的经济影响分析工具）的定制模型来量化经济中的关键关系。IMPLAN 模型追踪直接支出在经济中的流动情况以及对就业、工资和税收的影响。IMPLAN 还量化了间接（供应商）和诱导（收入）影响。例如，当游客在酒店餐厅购买餐点时，一部分销售额用于支付酒店员工的工资，而另一部分销售额可能包括当地生产的食品和饮料。IMPLAN 模型根据对经济统计数据的结构化分析来捕捉这些类型的关系。此外，IMPLAN 模型反映了特定类型的经济活动产生的联邦、州和地方税收的典型水平。
2024年9月23日至25日，新加坡樟宜村...
rithms到开源癌症数据集，通过其光谱数据来完善对癌细胞的检测和分类。我们评估了受监督和无监督学习模型在处理振动光谱中的功效，重点是提取特征，降低降噪和模式识别。这些技术应用于开源数据，从而鉴定了与各种癌症类型相关的生物标志物。我们的结果证明了ML增强振动 - 分析在区分恶性细胞和良性细胞方面的精度和潜力。我们的研究强调了ML驱动的振动光谱的功能，以创建适合临床部署的成本效益，实时诊断工具。通过利用开源罐头数据，本研究不仅验证了我们方法的鲁棒性，而且还为更广泛的癌症研究界提供了宝贵的见解。这些发现为未来的创新铺平了道路，以早期检测和个性化治疗策略。
客人在古晋公园酒店接受机器人服务...
摘要这项研究调查了影响客人在砂拉越的古晋公园酒店接受机器人服务的因素，强调了技术在酒店环境中的整合。主要目的是评估客人的看法以及机器人服务在增强客人体验方面的有效性。该研究使用了定量研究设计，通过结构化问卷从大约112位受访者那里收集数据。该分析旨在理解客人对机器人服务的态度，满意度和保留。这些发现揭示了对酒店客人之间机器人服务的接受水平的重大见解，确定了关键的驱动力和收养障碍。该研究通过为实施机器人服务来提高客人体验和运营效率的酒店经营提供基于证据的建议，从而为学术和实践理解做出了贡献。这项研究的含义超出了古晋公园酒店的特定背景，为更广泛的酒店业提供了宝贵的见解，因为它将技术集成到服务交付中。