XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemligni
GBF-EAS指南：将国家生物多样性目标与GBF和相关决定保持一致GBF-EAS指南：将国家生物多样性目标与GBF和相关决定保持一致
•一种整合整个国内和国际决策的可持续发展方面的方法。…作者：（i）促进协同效应并最大程度地利用经济，社会和环境政策领域的福利，（ii）将国内政策目标与国际认可的可持续发展目标保持平衡，以及（iii）解决政策的跨期和长期影响，包括可能影响发展中国家的人。” OECD
寻求一种使组织业务价值与其 BPMN 流程模型保持一致的方法
摘要 组织商业价值的战略一致性对于成功至关重要，需要与流程模型无缝集成以有效推进战略目标。本研究解决了流程模型偏离基本商业价值导致与组织使命脱节的挑战。通过验证交换商业价值的图形表示，本研究提出了一种审查 BPMN 流程模型中价值规范的方法。由于商业价值感知具有主观性和无形性，受质量、价格和情感因素等因素的影响，因此使用模糊逻辑解决了衡量商业价值感知的障碍。通过这种方式，该研究旨在减轻主观性和模糊性，更准确地理解利益相关者的价值感知。该分析旨在确定感知价值与 BPMN 模型中指定的价值之间的一致性，以与组织目标保持稳健一致。
协调：执行策略 - LeaderInMe.org
纪律 1，专注于极其重要的事情，教会我们全年只将精力集中在一到两个目标上。纪律 2，根据领先指标采取行动，教会我们让学生跟踪他们为实现目标所采取的行动的重要性。在我看来，正是这一纪律改变了我们的游戏规则。我们实施的一项全校领先指标是所有学生每天要阅读 20 分钟。这一直存在，但是使用纪律 2 可以让学生跟踪他们是否真的在这样做。正如他们所说，“那些做工作的人在学习。”纪律 3，保持引人注目的记分牌，教会我们每天、每周和每月跟踪领先指标数据的重要性。
使私营部门保持一致以促进
*通讯作者电子邮件：santigieakamara7@gmail.com收到：2024年1月10日接受：2024年1月30日发表：2024年2月8日，摘要摘要私营部门在推动Sierra Leone的经济发展和繁荣最近受到越来越多的审查。各种规模和行业的企业组成了私营部门，这些私营部门可以增加投资，创造就业机会，培养创新并在贫困中造成重大凹陷。塞拉利昂经济增长的途径取决于理解和利用私营部门的潜力。私营部门主要促进经济发展和持续的经济增长。私营部门最近产生了重大影响，塞拉利昂（Sierra Leone）从其巨大的贡献中受益匪浅。将是一场胜利的复杂战争，私营部门的支持和外国援助因许多不可预测性而无法确定。此外，由于许多仍然生活在极端贫困中的人在脆弱和偏远的环境中这样做，因此由于城市和农村地区之间发展的差异，很难达到它们。此外，对于最近从贫困中出现的人来说，改善通常是短暂的：食品短缺，经济冲击和气候变化可能太容易将其换回去。随着我们更接近2030年议程，确定解决这些问题的有效策略至关重要。关键词：塞拉利昂的经济增长，私营部门潜力，保持一致，促进了出色的增长。引言西非国家塞拉利昂（Sierra Leone）有着动荡的过去，以内战，政治动荡和经济困难为特征。尽管国家在自然资源和人力资本方面具有巨大的潜力，但它已经战斗了多年，以创造持续的经济增长并提高其人民的生活水平。私营部门在推动塞拉利昂的经济发展和繁荣方面的重要作用最近受到了越来越多的审查。各种规模和行业的企业组成了私营部门，这些私营部门可以增加投资，创造就业机会，培养创新并在贫困中造成重大凹陷。塞拉利昂经济增长的途径取决于理解和利用私营部门的潜力。私营部门主要促进经济发展和持续的经济增长。私营部门最近产生了重大影响，塞拉利昂（Sierra Leone）从其巨大的贡献中受益匪浅。如果提供适当的条件，私营部门可能会大大促进整个国家（Agyeman-Duah，1990； Adebajo等，2004）。因此，私营部门是一个至关重要的部门，可以为政府倡议提供足够的资金，增加该国的整体发展，外汇收入，国家产出，就业和就业率。经济受益于私营部门对税收，就业，外汇提供，薪酬的创造以及营销环境的发展，这对于建立适合和谐工作的合适会计系统至关重要。本文旨在阐明私营部门的作用，该私营部门的作用定义为由私人或实体或政府或公共部门拥有，管理和经营的经济的部分（Lin，2015年）。几个经济挑战，包括高失业率，气候变化和环境退化，贫困和不平等，缺乏人力资本，缺乏财务和管理技能，获得金融服务的机会有限，基础设施不足以及对传统领域的过度依赖
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
使欧洲癌症研究重点与抗癌建议保持一致：综合分析
1 欧洲个性化医疗联盟，比利时布鲁塞尔 1040； jayasinghtec29@gmail.com（JS）； marta.kozaric@euapm.eu (MK) 2 分子与细胞工程系，雅各布生物技术与生物工程研究所，工程与技术学院，山姆希金博顿农业、技术与科学大学，Prayagraj 211007，印度 3 比利时癌症中心，Sciensano，1050 布鲁塞尔，比利时； marc.vandenbulcke@sciensano.be 4 意大利那不勒斯费德里科二世大学公共卫生系，80138 那不勒斯， umberto.malapelle@unina.it 5 国家癌症研究所“G. Pascale Foundation”—IRCCS，意大利那不勒斯 80131； n.normanno@istitutotumori.na.it 6 意大利那不勒斯费德里科二世大学分子医学和医学生物技术卓越系，80138； edotto70@gmail.com 7 意大利卡塔尼亚 95126 Cannizzaro 急救医院临床病理学和基因组学系 8 意大利米兰国家肿瘤研究所 IRCCS 基金会肿瘤内科系，20133； arsela.prelaj@istitutotumori.mi.it 9 米兰比可卡大学 MBBM 基金会儿科血液学科，20126 蒙扎，意大利； carmelo.rizzari@gmail.com 10 欧洲癌症患者联盟，1000 布鲁塞尔，比利时； aliki.stathopoulou@ecpc.org （AS）; francesco.delorenzo@ecpc.org (FdL) 11 Astra Zeneca，Concord Pike，威尔明顿，特拉华州 19803，美国； france.dube@astrazeneca.com 12 马德里政治技术大学照相技术和生物工程系，28040马德里，西班牙； manuel.ottaviano@upm.es 13 意大利罗马圣心天主教大学生命科学与公共卫生系卫生科，20123； stefania.boccia@unicatt.it 14 意大利罗马 A. Gemelli IRCCS 基金会妇女儿童健康和公共卫生系，00168 15 米兰大学肿瘤学和血液肿瘤学系，20122 米兰，意大利； gabriella.pravettoni@ieo.it 16 欧洲肿瘤研究所 (IEO) IRCCS 认知和心理科学应用研究部，20139 米兰，意大利 17 Novartis Farma SpA，20154 米兰，意大利； ivana.cattaneo@novartis.com 18 西班牙国家癌症研究中心 (CNIO) 遗传和分子流行病学组，28029 马德里，西班牙； nmalats@cnio.es 19 科隆肺癌组、病理学和医学院研究所、科隆/波恩综合肿瘤学中心、科隆大学医院，德国科隆 50937； reinhard.buettner@uk-koeln.de 20 巴塞罗那大学医学人工智能实验室（BCN-AIM），西班牙巴塞罗那 08007； karim.lekadir@ub.edu 21 想象 Margo，78100 圣日耳曼昂莱，法国； patricia.blanc@imagineformargo.org 22 蒙彼利埃大学医学中心稀有人类循环细胞实验室，法国蒙彼利埃 34093； c-panabieres@chu-montpellier.fr 23 国际癌症儿童组织，1200 维也纳，奥地利； sara@bwconsultancy。法国蔚蓝海岸大学巴斯德医院临床和实验病理学实验室，邮编 06000 尼斯， hofman.p@chu-nice.fr 25 INSERM U1287，古斯塔夫鲁西癌症园区，94805 维尔瑞夫，法国； eric.solary@gustaveroussy.fr 26 巴黎第十一大学医学院，勒克里姆林-比克特，91405 法兰西岛，法国 27 古斯塔夫鲁西癌症中心血液学系，94805 巴黎，法国
协调激励措施以推动技术更快普及
为了支持本职权范围 (ToR) 及其所开展的工作，我全力支持董事会与部门领导会面。董事会工作人员可代表董事会请求国防部长办公室和国防部各部门负责人及时向董事会提供任何所需信息、协助或人员访问权。所有请求均应符合适用法律、适用安全分类、国防部指令 5105.04“国防部联邦咨询委员会管理计划”（2007 年 8 月 6 日）和本职权范围。作为国防部联邦咨询委员会的特别政府雇员成员，董事会将无权访问国防部网络，包括国防部电子邮件系统。
将供应链战略与企业战略相结合...
采购主管应提升团队的技能，以提高团队绩效，并重新培训团队以摆脱旧习惯。许多采购风险管理解决方案严重依赖深入分析。团队应该熟练使用现代数字技术来创建更准确的预测和基于场景的定价模型，同时提高采购透明度以增加现金流。
协调英国对清洁能源的国际支持 - ...
对于金融中介交易，包括间接股权投资、金融机构债务或企业贷款（或其他可替代融资），可能无法严格指定资金最终部署到何处或利润将如何再投资，我们将寻求可靠的证据，证明投资的接受者（例如商业金融机构、公用事业、私营或国有公司）正在努力使未来活动和投资组合与《巴黎协定》保持一致。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助