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供应链中的操作管理
罗杰·施罗德（Roger G.他获得了学士学位和MSIE工程学学位，与明尼苏达州的大学和博士学位具有很高的区别。来自西北大学。他担任卡尔森管理学院担任博士学位主任。计划，运营与管理科学系主任，以及约瑟夫·M·朱拉（Joseph M. Juran）质量领导力中心的联合主任。Schroeder教授已从国家科学基金会，福特基金会以及美国的生产和库存控制协会获得了研究赠款。他的研究是在质量管理，运营策略和高性能制造领域的领域，他是运营管理领域最广泛发表和引用的研究人员之一。他被选为明尼苏达大学杰出教师学院的成员，并获得了莫尔斯杰出教学奖。Schroeder教授获得了管理学院的运营管理终身成就奖，他是决策科学研究所的会员，也是制作和歌剧管理学会的院士。Schroeder教授已广泛咨询了许多Orga nizations，包括3M，Honeywell，General Mills，Motorola，Golden Valley Foods和Prudential Life Insurance Company。
扩展摘要|可持续营销中的第一研究创新：可持续SUP
扩展摘要：可持续性是供应链中组织创新的推动力。在工业供应链中运作的人类采用创新，以应对外部政治，市场和技术压力。尽管许多供应连锁店都集中在防御措施上以应对这些压力，但对于组织来说，也必须考虑社会和环境因素并制定特定的策略来解决这些外部压力。纺织品制造商对生态降解有重大影响。但是，该行业需要从研究人员那里得到更多关注，以制定对政治构成，市场影响力，技术发展，创新和可持续创新压力做出反应的策略。
CS2023 本科计算机科学课程中的人工智能：原理与挑战
大约每十年，ACM 和 IEEE 专业组织都会为本科计算机科学学生的教育提出建议。这些指导方针被世界各地的研究型大学、文理学院和社区学院所采用。在最新的 2023 年课程修订中，AAAI 与 ACM 和 IEEE 合作，将人工智能更广泛地融入到这一新课程中，并解决它为学生、教师、从业者、政策制定者和普通公众提出的问题。本文介绍了 CS2023 课程中人工智能组件的开发过程和原理，讨论了如此快速发展的领域的课程设计所面临的挑战，并分析了在这三年过程中获得的经验教训。
伦纳德伍德堡 2022 年 AER 活动在整个训练与条令司令部中排名第一，在陆军中名列前茅
IPPS-A 支持访问专家将于周一至 8 月 19 日访问伦纳德伍德堡，在瑟曼厅 3738 室和 3722 室为陆军综合人事和薪酬系统 (IPPS-A) 提供帮助。军事人力资源专业人员将能够获得帮助，更新单位 IPPS-A 标准操作程序，并在电压降低、切换和上线期间完成行动和审查职责。各组织需要携带 IPPS-A SOP、S1 池列表、用户定义列表和工作流程的副本以供审查。有关 IPPS-A 的更多信息，请点击此处。请致电伦纳德伍德堡的 IPPS-A 专家 573.596.2398/2406/2407 了解详情。
分析观点，美国政府预算，2024 财年
美国人民应该拥有一个高绩效、有效的政府——一个能够制定并实现保护个人和社区、实现基础设施现代化、投资于儿童并照顾最脆弱群体的雄心勃勃的目标的政府。与所有高绩效组织一样，联邦政府已经开发出一套管理惯例，以推动以结果为导向的文化并帮助组织提供优先的、透明的成果。以高绩效公共和私营部门组织经过验证的、基于证据的管理实践为基础，联邦政府实现更有效、更高效的政府的方法通过联邦绩效框架加以实施，并基于三个主要要素：明确定义任务成功、让高层领导使用数据驱动的评估来评估进展以及向公众透明地报告结果。
检测和缓解种族范围的算法偏差-ERIC
自1990年代出现“大数据”以来，尽管有教育，但在各种社会领域中使用先进的统计技术来预测互动的结果已经激增（Baker等，2019；政府可获得性办公室[GAO] [GAO]，2022年）。用于预测结果的技术套件并为Orga-Nizations内部的决策提供了信息，被广泛称为“预测分析”。尽管在很大程度上看不见，但预测分析可以为教育机构内的无数决定，从大学入学（Hutt等，2019）和学生保留介入（Baker等，2019）到资源分配（Wayt，2019; Yanosky＆Arroway，2015）。在对近1,000所大学的调查中，证明了预测分析的普遍性，有89％的受访者报告对预测分析进行了一些投资（Parnell等，2018）。
格罗宁根大学人工智能管理开放式创新
人工智能 (AI) 为促进开放式创新的组织之间实现有效的知识共享提供了充足的机会。过去的研究通常调查人工智能在结构化应用领域执行“人类”任务的能力。然而，缺乏系统分析何时以及如何将人工智能用于更复杂和非结构化的开放式创新 (OI) 任务的研究。我们提出了一个框架，用于利用支持人工智能的应用程序来促进富有成效的 OI 协作。具体来说，我们通过将三个 OI 阶段（启动、开发、实现）与人工智能的三个管理功能（映射、协调、控制）相结合，创建了一个 3x3 矩阵。该矩阵有助于确定各种人工智能应用程序如何增强或自动化人类智能，从而帮助解决普遍存在的 OI 挑战。它为组织如何使用 AI 建立、执行和管理 OI 阶段之间的交换提供了指导。最后，我们制定了未来研究的议程。
供应链组织：敏捷VS。瀑布
供应链是任何与创建，运输和存储产品，服务和相关信息流程相关的组织和活动系统，从它们在原材料的提取阶段到达最终用户的位置。它包括直接参与向最终客户提供商品和服务的每个人：通过提取原材料，提供材料和组件，并向从事批发和零售贸易的人员生产商品，包括运输局，仓库，信息服务，信息服务，信息服务，金融机构，金融机构以及其他材料，财务和知识型的中介，始终以富含材料，始终为客户提供的客户，这些客户始终以福尔斯的开头。每个连锁店都有四种主要流量类型：材料，信息，财务和知识流（Kuzmanov＆Hadjieva，2011年）。由于材料流的整合因素的客观作用，在生产和实现的各个阶段结合了参与者，主要重点是改善材料的管理，并与整个链中的信息流有关（Manasieva）。