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https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍：试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期：2024 年 5 月 23 日 | 修订日期：2024 年 7 月 15 日；2024 年 7 月 28 日；2024 年 8 月 24 日 | 接受日期：2024 年 8 月 28 日 | 发布日期：2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证授权 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 摘要 目的/宗旨——这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍，组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍，从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍，以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战，从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法，本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国 22 位行业专家的采访数据，确定了 AI 实施的四个主要障碍
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍：试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期：2024 年 5 月 23 日 | 修订日期：2024 年 7 月 15 日；2024 年 7 月 28 日；2024 年 8 月 24 日 | 接受日期：2024 年 8 月 28 日 | 出版日期：2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 授权。 摘要 目的/宗旨 – 这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍，组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍，从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍，以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战，从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法，本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国和奥地利 22 位行业专家的采访数据，确定了 AI 实施的四个主要障碍。
文章： （另外2位作者）（2024）开发FORC
摘要 - 机器人辅助的腹腔镜手术（RAL）已被广泛研究并开发为常规的，首选的微创手术（MIS），因为操作精度和敏捷，可视化的改善，可视化以及减轻了外科医生的压力和疲劳。然而，缺乏力量反馈对准确的相互作用感知，手术错误降低，改善患者安全性和升级的手术结果构成了挑战。强力传感的解决方案可以使外科医生具有更直观和自然的外科手术体验，具有准确的相互作用能力，有效的运动技能获取能力，增强的手术质量，并支持开发高级技术以进行外科智能和自主权。尽管已经在该领域进行了广泛的研究，但是对于实际的手术方案仍无法使用有效和固定的解决方案。本综述提供了从起始实施到腹腔镜手术和RALS中物理力传感器新兴技术的最新进展的全面研究，并侧重于以下类别：基于应变量表，基于电容的基于电容型和基于光纤原理。从机制的角度来看，对力敏感结构的设计已被强调为具有预期性能的力传感器实现提供了可能且有价值的设计指南。还讨论了现有技术的优点和局限性以及新技术的前景。索引术语 - 腹腔镜手术；微创手术（MIS）；力反馈；应变量规传感器；电容传感器；光纤传感器（FOS）；纤维bragg光栅（FBG）。
Bach，E。Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-9725-0203，Mote，S.，Krishnamurthy，V.，Surjalal Sharma，A.，Ghil，Ghil，M。和Kalnay，E.（2021）
摘要：气候系统的振荡模式是其最可预测的特征之一，尤其是在季节内尺度上。这些振荡可以通过数据驱动的方法很好地预测，通常比动态模型更好。但是，由于振荡仅代表了总方差的一部分，因此以前尚不清楚将振荡预测与整体系统的动态预测相结合的一种方法。我们引入了集合振荡校正（ENOC），这是一种校正动力学模型集合预测中振荡模式的通用方法。我们计算合奏平均值或集合概率分布，只有最佳的集合成员，这是由它们与振荡模式的数据驱动预测差异所确定的。我们还提出了一种使用集合数据同化的替代方法，将振荡预测与系统的动态预测集合（ENOC-DA）结合在一起。使用一种称为多通道构思频谱分析（M-SSA）的时间序列分析方法提取振荡模式，并使用模拟方法进行了预测。我们使用具有显着振荡组件的混沌玩具模型测试这两种方法，并表明与未校正的集合相比，它们可稳健地减少误差。我们讨论了这种方法的应用，以改善季风的预测以及气候系统的其他部分。我们还讨论了该方法可能扩展到其他数据驱动的预测，包括机器学习。
Proestakis，E.，Gkikas，A.，Georgiou，T.，Kampouri，A.，Drakaki，E。
1天文学，天体物理学，空间应用和遥感研究所，雅典国家观察员，15236年，雅典，希腊2塞萨洛尼基亚里士多德大学地质学院，塞萨洛尼基，希腊5号，雅典哈罗科皮翁大学（HUA）地理系（HUA），17671年，雅典6，希腊6，希腊6雅典6 BB雷丁大学气象学系，REDREAD，REDREAD，REDRED，RG6 6BB，RG6 6BB，UK 7气候和大气层研究中心（CARTITER CENTINT），CYRUS，CYRUS，CYRUS，CYRUS，CYRUS，CYRUS，CYRUS，CYRUS，CYRUS，CYPRUS卡瓦菲尔街，2121，阿格兰兹，尼科西亚，塞浦路斯A以前是：大都会，菲茨罗伊路，埃克塞特，德文郡，德文郡，EX1 3PB，英国
Ashok, M. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-9827-9104，Madan, R.、Joha, A. 和 Sivarajah, U. (2022) 人工智能和数字技术的道德框架。国际信息管理杂志，62。102433。ISSN 0268-4012 doi：https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102433 可在 https://centaur.reading.ac.uk/100786/ 获得
Ashok, M. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-9827-9104，Madan, R.、Joha, A. 和 Sivarajah, U. (2022) 人工智能和数字技术的道德框架。国际信息管理杂志，62。102433。ISSN 0268-4012 doi：https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102433 可在 https://centaur.reading.ac.uk/100786/ 获得
https://orcid.org/0000-0002-6500-6708管理部阿扎德大学迪拜，阿拉伯联合酋长国
https://orcid.org/0000-0002-6500-6708管理系阿拉伯大学迪拜，阿拉伯联合酋长国h.nozari h.nozari@iau.ac.ae绿色供应链管理，基于编辑Ewa Ziemba接受的所有事物的人工智能管理收到：2024年3月25日|修订：2024年5月23日； 2024年6月4日； 2024年6月7日|接受：2024年6月9日|发布：2024年6月20日。©2024作者。This article is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) Abstract Aim/purpose – This research aims to design an analytical framework to investigate the dimensions, factors, and key indicators affecting the green supply chain based on the innovative technology of Artificial Intelligence of Everything (AIoE).了解这个智能和可持续体系中所有参与者的因果关系也是这项研究的关键目标之一。此外，研究AIOE技术作为一种新的混合技术的关键特征是这项研究最重要的特征之一。设计/方法论/方法 - 这项研究试图通过审查文献并研究研究领域的活跃专家的意见来提取和完善基于技术影响绿色供应链的最关键参数。然后，通过使用焦点组，它已尝试提供一个分析框架，以通过检查AIOE的基本特征来表达该系统中所有参与者的因果关系。最后，使用专家的意见和焦点小组对该框架进行了验证和批准，强调诚信，全面性和有效性。发现 - 这项研究确定了基于人工智能（AI）的智能，绿色和可持续供应链的维度，组成部分和指标。它还提出了一个分析框架，该框架显示了该系统中所有活性参与者的因果关系。研究含义/局限性 - 该研究同时为实施智能和可持续的流程系统提供了重要的见解。但是，重要的是要注意限制。提出该框架的最重要挑战之一是找到具有足够认识，知识和经验和参与者的专家来分析因果关系。
müller，O。V. Orcid：https：//orcid.org/000000-0001-9943-8368，McGuire，P。orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-16592-4966，Vidale，P.L。Orcid：htps：htps：/htps：/fc.
摘要。有很高的信心，全球变暖会增强全球水周期的所有组成部分。这项工作调查了未来几十年中全球变暖对全球河流流量的可能影响。我们进行了18次全球水文模拟，以评估预计如何在不久的将来（2015 - 2050年）（1950- 2014年）的河流变化。模拟是由高分辨率模型对讲项目（HighResmip）CMIP6全球气候模型（GCM）强迫的，该模型假设了该过程的高发射方案。评估包括估计世界上所有河流的信号噪声（S / N）比和出现时间（脚趾）。与水周期强度一致，水文模拟项目从2000年开始出现了明显的正全球河流放电趋势，其自然变异性水平是自然变异的水平，到2017年，到2033年变得“不寻常”。模拟同意，气候变化信号主要由起源于中非和南亚的河流的强劲增加以及进入北极海洋的河流的强劲增长，这部分由预计的pato-nian河流的流量减少了。这种变化的潜在影响可能包括在中非和南亚河流中更频繁的流量，这是由于预计的一般循环的宏伟壮观而造成了前所未有的峰，这是额外的淡水释放中北极海洋的清新，并在Patagonia中有限地在patagogagogogaii的patagogogiata中销售了有限的wa terabilitie。这强调了在全球变暖的挑战中对与水相关的问题进行优先考虑与水相关的关注方面的关键需求。
Pillai, R.、Sivathanu, B.、Mariani, M. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-7916-2576、Rana, NP、Yang, B. 和 Dwivedi, Y. (2022) 汽车零部件制造公司采用人工智能工业机器人。生产规划与控制，33 (16)。第 1517-1533 页。ISSN 0953-7287 doi：https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882689 可在 https://centaur.reading.ac.uk/93387/ 上获取
全球的汽车零部件制造公司 (ACMC) 正在蓬勃发展地使用人工智能工业机器人 (InRos)。基于利用技术、组织和环境 (TOE) 框架的模型，这项研究研究了在新兴经济背景下 ACMCs 对 InRos 的采用。这项研究通过对印度 460 名 ACMCs 高级经理和所有者的调查，仔细研究了 ACMCs 对 InRos 的采用意向和潜在用途。研究结果表明，感知兼容性、外部压力、感知收益和供应商支持是 InRos 采用意向的关键预测因素。有趣的是，该研究还表明，IT 基础设施和政府支持不会影响 InRos 的采用意向。此外，分析表明，感知成本问题对 ACMCs 采用意向和 InRos 潜在用途之间的关系产生负面调节。本研究提供了理论贡献，因为它部署了传统的 TOE 框架，并反直觉地发现 IT 资源并不是技术采用的主要驱动力：因此，它建议采用比传统 RBV 更全面的框架。这项工作为管理人员提供了管理建议，揭示了在采用 InRos 处于起步阶段的国家中 ACMCs 采用 InRos 的意图和潜在用途的先决条件。关键词：工业机器人、汽车零部件制造、采用、潜在用途、TOE
Mariani, M. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-7916-2576 和 Wirtz, J. (2023) 对基于分析和人工智能的分析的批判性反思
理解数据。这些技术的示例包括聚类和因子分析（Hair 等人，2022 年）。 预测分析 预测分析是一组技术，“用于根据过去建立模型来解释未来。数学模型检查历史数据以预测新的价值观、需求和机会”（Hair 等人，2022 年，第 6 页）。 规范分析 规范分析是一组用于确定“最佳行动方案”的技术，需要优化建模和决策分析技术（Hair 等人，2022 年，第 6 页）。 认知分析 “认知分析使用机器学习来理解从未被发现的新数据和模式”（Hair 等人，2022 年，第 6 页）。因此，它是唯一完全依赖人工智能和机器学习的分析类型。
Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。
Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-4503-5448（2022）高等教育机构中的CRM策略范围：实用步骤：实用步骤。 战略营销杂志，30（7）。 pp。 627-651。 ISSN 1466-4488 doi：https：//doi.org/10.1080/0965254X.2020.2020.1823458可在https://centaur.acec.ac.ac.uk/92777/Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-4503-5448（2022）高等教育机构中的CRM策略范围：实用步骤：实用步骤。战略营销杂志，30（7）。pp。627-651。ISSN 1466-4488 doi：https：//doi.org/10.1080/0965254X.2020.2020.1823458可在https://centaur.acec.ac.ac.uk/92777/