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营销策略的定义和特征
文献评论对营销策略的性质表现出了类似的看法。根据Sinyaeva（2003）的说法，它是一系列计划和管理决策，用于组织营销活动和目标以实现企业使命（第26页）。月份策略阐明了业务部门期望在目标市场中实现其营销目标的广泛原则。它由总营销成本，营销组合和分销的基本解决方案组成（Kotler，1988）。通常在目标市场的选择和分析，创建和维护营销组合的选择方面被考虑，这使消费者满足了该市场的消费者（Madgerova，2012年，第173页）。在现代公司可以抵抗不断变化的条件的帮助下，营销策略被定义为强大的武器并非偶然（Pehlivanov，2006年，第45页）。但是，其主要含义是它描述了公司如何利用其资源或优势利用既定的市场机会并实现个人和持久的竞争优势（Zayler，1993）。
Repsol 从 Quantum Capital Group 收购 ConnectGen，进入美国陆上风电市场
ConnectGen 总部位于德克萨斯州休斯顿，是一家可再生能源开发商，采用多种技术方法，拥有完整的内部开发能力，尤其擅长美国陆上风电项目。ConnectGen 的开发项目包括美国最具吸引力的能源地区不同成熟度的 20,000 兆瓦陆上风电、太阳能和储能项目。该项目意味着 Repsol 进入美国陆上风电行业，该行业是全球最大、增长潜力最高的市场之一。ConnectGen 还将使 Repsol 能够在美国强大的可再生能源能力和国际深厚专业知识的基础上再接再厉，增加一个重要的风电增长平台，以补充通过 2021 年收购 Hecate Energy 40% 股份获得的太阳能和储能开发能力。
轻巧的溶解 - sartomotive-market.pdf
本文所包含的信息基于Repsol Quimica的当前知识和经验，并且仅凭指导才能真诚地呈现。尽管在包含本文包含的信息时宣布Quimica最勤奋，但考虑到几个和不同的因素可能影响产品的处理，应用或使用，但转换器应在每种情况下都应对产品进行转换以及最终使用的情况。Repsol Quimica警告说，此信息可能会经历差异或改进；因此，Repsol Quimica没有义务在本文档中反映它们，也没有将它们传达给可以访问它的任何人。此外，这些读者应该意识到，某些产品可能受到知识产权的保护。©Repsol Quimica，S.A。2024。保留所有权利。
p300和神经营销中的决策
摘要：神经营销提供了有关传统营销测试方法无法提供的消费者决策的见解。决策过程中的基础是P300。因此，p300波是用于测量消费者决策过程的潜在与事件相关的组件（ERP）。p300波代表人类事件相关电位的正转换。因此，p300是通过测量消费者的幅度和潜伏期来确定的。较高的p300振幅表明对决策过程的信心更大，而较长的P300潜伏期表示较低的注意力。因此，神经科学中的P300无法通过典型的营销方法来完成，该神经科学研究了客户的回答。多年来，P300组件（例如态度，偏好和基于信息的决策）在与营销相关的研究中得到了广泛的研究。但是，对神经营销方法中的ERP进行了综述。此迷你审查描述了一些研究人员对P300和决策的一些分析。关键字：神经市场； P300振幅；营销;决策; ©2021 Mansor等人。根据创意共享归因（CC BY-NC 4.0）许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）使用和分发，只要在任何媒介中，任何媒介中允许不受限制的非商业用途，分发和复制，前提是原始作者和来源的介绍。为了实现这些目标，神经营销商使用广泛的神经营销技术和技术来衡量神经系统的大脑活动。1.0简介神经营销是一个研究领域，该研究领域结合了神经科学原则和传统的营销研究思想，以评估客户的决策过程如何响应营销刺激。神经营销采用认知行为活动来了解消费者的潜意识，解释消费者的偏好，动机和期望，并预测消费者的行为（Bercea，2011; Colaferro＆Crescitelli，2014;Dapkevičiusius＆Melnikas＆Melnikas＆Melnikas，2009; Fugugate，2007; 2007年）。例如，神经营销工具，例如功能磁共振成像（fMRI），
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
3 家来雅超市分店、1 家食肆被勒令停业……
在 21 世纪，技术正以前所未有的速度发展，人工智能 (AI) 处于这一变革的最前沿。自 2022 年底推出 ChatGPT 以来，生成式人工智能引起了广泛关注。这项创新技术越来越多地融入各种电子设备中，彻底改变了我们与数字内容交互的方式。本文将探讨提示工程*的原理及其在生成式人工智能 (GAI) 中的应用，特别关注其在学术环境中的使用，并讨论有效提示技术的重要性、合适的人工智能模型的选择，以及将人工智能工具整合到教育中的潜在好处和挑战。
供应链提案，旨在降低超市肉类冷藏室的冷藏成本，利马 - 2024 年
摘要——本研究的目的是提出一种优化的供应链，以降低 2024 年秘鲁利马一家超市肉类冷藏室的存储成本。所采用的方法是描述性的、应用性的和命题性的。采用了基于数值数据收集和分析的定量方法。这项研究包括直接观察冷藏室中的过程、对先前研究的文献分析以及应用各种分析工具，如石川图、帕累托图、ABC 分析和 FIFO 方法。进行了情景模拟以预测成本降低。结果表明，库存周转管理不善和 FIFO 方法实施不充分是仓储成本高的主要原因。2024 年前四个月的实际成本与预算成本之间累计负差额为 19,528.11 美元。预计实施库存管理软件以及员工培训和仓库重组是降低这些成本的有效解决方案，估计平均每年可节省 5,190.9 美元。结论是，实施供应链改进，尤其是库存管理和员工培训，对于大幅降低肉类冷藏成本至关重要。
量化宽松，回购市场和利率的期限结构
*莱布尼兹金融研究所安全，歌德大学法兰克福大学，西奥多 - - 阿多尔·普拉茨3，60323，法兰克福，德国法兰克福，德国，jappelli@safe-frankfurt.de。† Leibniz Institute for Financial Research SAFE, Goethe University Frankfurt, Theodor-W.-Adorno-Platz 3, 60323, Frankfurt am Main, Germany, Ca' Foscari University of Venice, Dorsoduro, 3246, 30123 Venezia, Italy, and CEPR, pelizzon@safe.uni-frankfurt.de .‡纽约大学，伦纳德·N·斯特恩商学院和纽约大学上海，考夫曼管理中心，西四街4444号，9-68，10012，纽约，纽约，msubrahm@stern.nyu.edu。我们感谢Giovanni Dell'ariccia，Wenxin du，Darrell Duffie，Ester Faia，Matthias Fleckenstein，Robin Greenwood，Zhiguo He（讨论者），Florian Heider，Yesol Huher，Yesol Huh，Sebastian Inte，Sebastian Inte，sebastian jermann，Urban Jermann，Francis Lucistaff，Errikano（Erikano），Erikano（Erikano），Erikano（Erika） Melissinos, Andrea Modena, Cecilia Parlatore, Pietro Reg- giani, Stephen Schaefer, Fabian Smetak (discussant), Claudio Tebaldi, Davide Tomio, Bruce Tuckman, Dimitri Vayanos, Ernst-Ludwig von Thadden, Olivier Wang, Geoffery Zheng, and seminar and conference participants at l'Association Franc¸aise de金融，意大利银行，美联储委员会，歌德大学，莱布尼兹金融研究所安全，第21届国际会议信贷，第9届国际主权债券市场会议，国际风险管理会议（IRMC），LSE，纽约市，纽约大学，纽约大学，乌马斯·阿姆斯特·阿姆斯特·阿姆斯特，威尼斯·阿姆斯特，威尼斯·菲利斯·菲利斯·沃尔·沃尔特·沃尔特·沃尔特·沃尔特 -任何剩余的错误都是我们的。该项目得到了莱布尼兹金融研究所安全的支持。该论文的先前版本的标题为“回购专业的首选范围模型”。 Subrahmanyam非常感谢亚历山大·冯·洪堡基金会（Alexander von Humboldt Foundation）和纽约大学斯特恩（Nyu Stern）的全球经济和商业中心，分别通过Anneliese Maier Award和Anneliese Maier Award和The Acculty Grant Award，以及CA'Foscari Wente University of Wenite University of Wenite University of the研究的早期阶段进行了研究。
福利另一家英国超市连锁店对眼神消融和电气令人惊叹的虾采购承诺
“这种转变突出了改善水生动物福利的业务案例 - 达到可持续性目标，降低声誉风险并保持领先于监管和市场趋势，” Ali的公司参与负责人Cecilia Valenza说。“这不仅是合作成功 - 这是迈向行业改革的一步，鼓励其他公司采取类似的承诺。我们敦促其他零售商通过承诺逐步消融并实施人道的屠宰方法来跟随合作社的领导。”