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针对中小型企业的生产力工作系统设计...
摘要 — 这篇全面的文献综述深入探讨了工作系统设计对中小企业绩效的影响和应用。审查过程涉及三名独立审阅者，他们通过四步程序筛选了 514 篇文章：删除重复项、评估关键字相关性、评估摘要内容和彻底审查全文文章。采用各种标准（例如与研究主题的相关性、出版物类型、研究类型、语言、出版日期和方法质量）来排除某些出版物。经过系统的文献综述，一部分符合预定义纳入标准的文章被纳入。这些选定的出版物经过数据提取和分析，以汇编关于工作系统设计对中小企业绩效影响的见解。此外，还评估了纳入研究的质量，并确定了对证据主体的信心水平。这篇评论的结果揭示了工作系统设计如何影响中小企业绩效，强调了重要的含义和应用。此外，这篇评论为这一关键领域的进一步研究提出了建议，并总结了该领域的当前知识状态。了解工作系统设计与中小企业成功之间的复杂联系可以提高中小企业的运营效率、员工敬业度和整体竞争力。对文献的全面研究对中小企业的学术研究和实际决策都有很大贡献。关键词 — 文献综述、生产力、中小企业、工作系统设计。
平衡金融的生产力机会......
19 参见 2023 年 11 月 1 日至 2 日参加人工智能安全峰会的国家发表的《布莱切利宣言》 20 Benedict Evans 对市场参与者和监管机构之间的反复争论进行了有益的解读，并指出人们或科技公司对新法规说“不”通常有三个原因。第一个原因，他将其描述为默认原因，是他们不喜欢它。即使改变是可能的，也可能很尴尬、不方便或昂贵。所以他们反对它。第二个原因是，拟议的变更将产生监管机构没有意识到的严重意外后果。他列出的说“不”的第三个原因是，监管机构的提议即使可取，也可能在技术上根本不可能。（Benedict Evans，2023 年，《当科技说‘不’时》）
调节鸡肉肠道菌群，以提高生产力和健康：评论
1。印度尼西亚詹姆布（Jember）68121詹姆布（Jember）詹姆布（Jember）畜牧业的研究计划； 2。应用分子和微生物生物技术（AM2B）研究小组，杰蒙大学，Jawa Timur，68121，印度尼西亚； 3。詹姆布大学农业科学研究计划，印度尼西亚68121 Jember 68121； 4。动物生命融合科学学院，汉尼国立大学，17579年，韩国共和国； 5。Department of Basic Veterinary Sciences, College of Veterinary Medicine, University of the Philippines Los Baños, Los Baños-4031, Philippines Corresponding author: Desy C. Widianingrum, e-mail: dsycahya312@unej.ac.id Co-authors: HK: himma@unej.ac.id, DEK: dwierwin@unej.ac.id, LP: listyap.faperta@unej.ac.id，jfc; jfdelacruz@up.edu.ph，sgh：sghwang@hknu.ac.kr收到：11-01-2024，接受：22-04-2024，在线发布：15-05-2024
研究与开发、创新投入和生产力；国家创新体系的作用
研发费用和研究人员数量是创新成果的重要影响因素。然而，我们发现，创新成果也受到国家创新体系的显著影响，而这一点在现有文献中经常被忽视。国家创新体系包含难以衡量的资源，例如员工培训量、大学与行业或跨行业合作的程度以及知识产权水平。我们使用数据包络分析模型证明，国家创新体系的跨国差异在很大程度上解释了从典型创新投入中产生创新的相对低效率。这一发现表明，各国只需培育和推进国家创新体系即可支持长期经济增长。关键词：数据包络分析、国家创新体系、国家
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
4.8代理G.P.可持续经济发展部部长有关提高零售，农业和的生产率的南部 JE2 4WE CONNEUTABLE MIKE JACKSON主席，EHI面板... 海洋空间计划审查凯文·麦克（Kevin McIlwee）MSC主席... 状态Greffe 审查海洋空间计划匿名
生产力是未来经济计划的核心。我的部门目前正在2024年期间为每个部门开发部门的生产力审查。这包括对当前水平和趋势的分析，以及最有可能影响相关部门的重点领域。在完成此操作之前，不可能确切地说出哪些措施将得到优先级。，但我可以说我们正在与泽西岛的业务紧密合作，作为政府的长度组织，在多个部门提供直接的业务支持。这具有特定的生产力工作流程。这包括诸如生产力周之类的要素，专注于提高认识以及提高业务生产力的实际方法；一项年度生产力调查，即生产力圈，企业相互学习，业务改进和领导增长计划，并通过生产力支持计划为个人企业提供支持。
财政部文件：生产率放缓
自本世纪初以来，发达经济体的劳动生产率和多要素生产率 (MFP) 增长一直在放缓，而自全球金融危机 (GFC) 以来，新兴市场和发展中经济体的劳动生产率和多要素生产率 (MFP) 增长也在放缓。例如，经济合作与发展组织 (OECD) 国家的平均劳动生产率增长率在 1990 年代仍接近 2% 的年均增长率，而从 2000 年代开始急剧下降至 0.8% 的年均增长率。与其他国家一样，新西兰的生产率表现也在放缓。1993 年至 2013 年间，整个经济的生产率平均为 1.4% 的年均增长率，但在过去十年中平均仅为 0.2% 的年均增长率。虽然新西兰的生产率增长长期以来一直低于预期，但其他影响 GDP 的因素却强于预期，这在很大程度上抵消了生产率下降对新西兰人收入的影响。
警务生产力评估：政府回应
内政部同意，需要让警察部队更容易快速采用基于新科学和技术的解决方案。这就是为什么内政部正在投资于整个警务部门的协调活动，通过资助 NPCC 的各个部门，例如警察局长科学顾问办公室。更广泛地说，内政部提供国家能力资金，以加速在国家层面采用已在当地成功演示的技术。然而，绝大多数技术采用都是警务部门的事，因为警务在运作上是独立的。这包括与技术采用相关的活动，例如运行新的 NPCC 科学与创新协调委员会。
通过机器学习的合成控制：对劳动放松管制对巴西工人生产力的影响的应用
合成控制方法是一种数据驱动的方法，用于计算控制个体的反事实，以估计许多经验重要性的治疗效果。在规范实现中，这种加权是线性的，是供体池选择和处理的实体之间的协变量比较的关键方法论步骤，其合成控制取决于一定程度的主观判断。因此，当前方法在具有大型数据集的设置中可能不会发挥最佳性能，或者是通过供体池个体的非线性组合获得最佳合成控制的。本文提出了“机器控制”，基于自动化供体池选择的合成控制，通过插入算法选择，监督控制实体的灵活非线性加权的学习以及将歧管学习以数值确认合成控制是否确实类似于目标单位。机器控制方法得到了2017年劳动放松管制对巴西工人生产力的影响。与制定改革时的决策者期望相反，对工人的生产力没有明显影响。这个结果表明，在提高生产率水平以及经济福利方面面临着深远的挑战。JEL：B41，C32，C54，E24，J50，J83，O47。关键字：因果推理，合成控制，机器学习，劳动力改革，生产力。
人工智能对生产力、分配和增长的影响：关键机制、初步证据和政策挑战
致谢：作者感谢 Clare Lombardelli、Alvaro Pereira、Luiz De Mello、Alain De Serres、Isabelle Koske、Tomasz Kozluk 和 Filiz Unsal 在本书各个阶段给予的指导，以及 David Turner、Claudia Ramirez Bulos、Sean Dougherty、Luca Marcolin、Cristiana Vitale、Sebastien Turban、Manuel Betin、Maria Paula Caldas、Philip Hanspach（来自 OECD 经济部）、Jens Lundsgaard、Audrey Plonk、Karine Perset、Luis Aranda、Celine Caira、Flavio Calvino、Gallia Daor（来自 OECD 科学、技术和创新司）、Stijn Broecke、Alexandre Georgieff、Andrew Green、Marguerita Lane、Julie Lassebie（来自 OECD 就业、劳工和社会事务司）、Richard May、Iota Nassr （来自金融和企业事务局）以及经济政策委员会第一工作组的代表就本文的先前版本提出建议、评论和讨论。作者还感谢 Dacil Kurzweg、Sarah Michelson-Sarfati 和 Pilar Philip 出色的编辑支持。本文是在 OECD-意大利财政部多边政策支持联合项目中开发的。其余所有错误均由作者负责。