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南达科他州大豆研究与推广委员会董事会会议议程 2025 年 1 月 24 日星期五 上午 9:00 – 下午 12:00 通过 Zoom | https://us02we
南达科他州大豆研究与推广委员会董事会会议议程 2025 年 1 月 24 日星期五 上午 9:00 – 下午 12:00 通过 Zoom | https://us02web.zoom.us/j/83757695272
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QAC 跨辖区灾害缓解计划草案向公众开放......https://www.myeasternshoremd.com/qa/news/qac-multi-jurisdictional-h...
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印度计算机科学技术杂志https://www.doi.org/10.59256/indjcst.20250401001卷4，第1期（1月至4月2025年），第1-1-07页。
印度计算机科学技术杂志https://www.doi.org/10.59256/indjcst.20250401001卷4，第1期（1月至4月2025年），第1-1-07页。 www.indjcst.com ISS No：2583-5300转换网络物理系统：安全有效解决方案的机器学习Harsh Santoshi Kelzarkar 2，Santoshi Kelzarkar 2，Harshita Mirase 3，Bhagyashree Kumbhare 4，Yamini B. Laxane B. Laxane 5 1,2,2,333岁的学生，MCA，MCA，SMT。印度马哈拉施特拉邦那格浦尔的Radhikatai Pandav工程学院。4 HOD，MCA，SMT。 印度马哈拉施特拉邦那格浦尔的Radhikatai Pandav工程学院。 5教授，MCA，SMT。 印度马哈拉施特拉邦那格浦尔的Radhikatai Pandav工程学院。 引用了本文：Harsh Fulambarkar 1，Santoshi Kelzarkar 2，Harshita Mirase 3，Bhagyashree Kumbhare 4，Yamini B. Laxane 5，“转换网络物理系统：用于安全和有效解决方案的机器学习”，《印度计算机科学和技术》，第04卷，第7期（1月7日），第7卷，第7卷，第7卷。4 HOD，MCA，SMT。印度马哈拉施特拉邦那格浦尔的Radhikatai Pandav工程学院。5教授，MCA，SMT。印度马哈拉施特拉邦那格浦尔的Radhikatai Pandav工程学院。引用了本文：Harsh Fulambarkar 1，Santoshi Kelzarkar 2，Harshita Mirase 3，Bhagyashree Kumbhare 4，Yamini B. Laxane 5，“转换网络物理系统：用于安全和有效解决方案的机器学习”，《印度计算机科学和技术》，第04卷，第7期（1月7日），第7卷，第7卷，第7卷。
建议引用：Dudnik, Olesya 等人 (2021)：能源行业实施人工智能技术的趋势、影响和前景：开放式创新的含义，《开放式创新：技术、市场和复杂性》杂志，ISSN 2199-8531，MDPI，巴塞尔，第 7 卷，Iss。2，第 1-27 页，https://doi.org/10.3390/joitmc7020155
1 莫斯科谢切诺夫第一国立医科大学（谢切诺夫大学）儿童牙科和正畸学系，俄罗斯莫斯科 119991；Olesya.V.Dudnik@yandex.ru 2 大西洋科学技术学术出版社，美国马萨诸塞州波士顿 01233 3 自主非营利组织“科学评论出版社”（Nauchnoe Obozrenie），俄罗斯莫斯科 127051 4 国立管理大学数字化转型管理研究所，俄罗斯莫斯科 109542；nikolay.kuznetsov53@gmail.com 5 莫斯科鲍曼国立技术大学基础科学学院数学模拟系，俄罗斯莫斯科 105005；marina.podzorova@inbox.ru 6 东北联邦大学数理经济学和应用信息科学系，俄罗斯雅库茨克 677009； irina.v.nikolaeva@lenta.ru 7 莫斯科理工大学公共管理与法律系，107023 莫斯科，俄罗斯；larissavatutina@yandex.ru 8 乌德穆尔特国立大学金融、会计与经济数学方法系，426034 伊热夫斯克，俄罗斯；ekaterina.khomenko@yahoo.com 9 普列汉诺夫俄罗斯经济大学历史与哲学系人道主义培训中心，117997 莫斯科，俄罗斯；marina.ivleva.2014@inbox.ru * 通信地址：info@astap.net 或 marina.vasiljeva2017@gmail.com
建议引用：Hermann, Erik (2021)：利用人工智能在营销中实现社会公益——一种伦理视角，《商业伦理杂志》，ISSN 1573-0697，Springer 荷兰，多德雷赫特，第 179 卷，Iss。1，第 43-61 页，https://doi.org/10.1007/s10551-021-04843-y
摘要 人工智能 (AI) 正在 (重新) 塑造商业领域，尤其是营销领域的战略、活动、互动和关系。人工智能系统和应用在营销领域提供的巨大机遇的缺点是道德争议。基于人工智能伦理文献，作者从多利益相关方的角度系统地审视了在营销中部署人工智能的道德挑战。通过揭示伦理原则之间的相互依赖和紧张关系，作者阐明了纯原则性、义务论方法在营销中对人工智能伦理的适用性。为了调和其中一些紧张关系并解释人工智能造福社会的观点，作者提出了如何利用营销中的人工智能来促进社会和环境福祉的建议。
引用 Schepman, A., & Rodway, P. (2023)。《对人工智能的一般态度量表 (GAAIS)：确认性验证以及与个性、企业不信任和一般信任的关联》。《国际人机交互杂志》，39(13)，2724-2741。https:// doi.org/10.1080/10447318.2022.2085400
摘要 个人心理相关因素可能预测人们对人工智能 (AI) 的接受程度，本文对此进行了研究。研究 1 报告了对人工智能总体态度量表 (GAAIS) 的确认性验证，此前已在其他地方进行了初步验证。验证性因子分析证实了双因素结构（积极、消极），并显示出与相关量表的良好收敛和发散效度。研究 2 测试了心理因素（五大人格特质、企业不信任和一般信任）是否能预测对 AI 的态度。内向者总体上对 AI 的态度更为积极，可能是因为他们欣赏算法。尽责性和随和性与对 AI 消极方面的宽容态度有关。企业不信任程度越高，总体上对 AI 的态度就越消极，而一般信任程度越高，对 AI 的好处的看法就越积极。普遍信任与企业不信任之间的分离可能反映了公众对人工智能利弊的归因。结果与理论和先前的发现相关。
Whitestone, N.、Nkurikiye, J.、Patnaik, JL、Jaccard, N.、Lanouette, G.、Cherwek, DH、Congdon, N. 和 Mathenge, W. (2023)。卢旺达基于人工智能的糖尿病视网膜病变筛查的可行性和接受度。英国眼科学杂志。提前在线出版。https://doi.org/10.1136/bjo-2022-322683
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建议引用：Chae, Bongsug；Goh, Gyuhyeong (2020)：人工智能和数据分析领域的数字企业家：他们是谁？，《开放式创新：技术、市场和复杂性》杂志，ISSN 2199-8531，MDPI，巴塞尔，第 6 卷，Iss。3，第 1-15 页，https://doi.org/10.3390/joitmc6030056
摘要：数字技术是创业活动的关键资源，人们对数字创业非常感兴趣。虽然许多研究都集中在数字技术在创业中的作用以及它们如何塑造这个领域，但对数字创业的关键参与者的研究相对较少。本研究使用来自 Crunchbase 和 Twitter API 以及学习机的数据，试图回答“谁是数字企业家？”的问题。 本研究报告称，人工智能和数据分析 (AIDA) 行业的数字企业家比非数字企业家更有可能是男性，并且更活跃且在线联系更紧密。此外，他们往往比其他非数字企业家更外向，更不认真和随和。我们的研究结果有助于更清楚地了解数字企业家，这将引起投资者、政策制定者、当前和未来的数字企业家和教育工作者的极大兴趣。
建议引用：Surugiu, Camelia；Grădinaru, Cătălin；Surugiu, Marius-Răzvan (2024)：商业教育中的人工智能：好处和工具，Amfiteatru Economic，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 26 卷，第 65 期，第 241-258 页，https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/241
摘要 了解人工智能 (AI) 对教育的影响对于指导教师开发教育工具至关重要。教育中的人工智能 (AIEd) 不仅给教育者和学习者带来了机遇，也带来了更多的挑战。找到将人工智能融入学习框架的合适工具是对当前和未来几代人的考验。即使大多数学生承认人工智能是一种有价值的工具，但他们与教育中人工智能的互动似乎比预期的要有限。他们主要集中在少数具有较高认知度的工具上。本文研究了人工智能对教育活动的支持、关键驱动因素和商业教育工具。使用多元二元逻辑回归分析了从 254 名学习者收集的调查数据。提出了两个研究问题来验证人工智能是否支持教育活动以及哪些人工智能工具支持商业教育活动。结果显示，学习者欣赏人工智能帮助教师完成管理任务、个性化学习计划和节省时间。然而，除了计算机视觉、边缘计算和人工智能聊天机器人之外，学习者对人工智能工具的大多数好处并不熟悉。本文强调需要增加人工智能在教育中的使用，以使学生更熟悉人工智能工具并在商业教育中利用它们。