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但是,这还不足以实现净零目标。从长远来看,替代技术将是关键。一个突出的替代方案是电弧炉直接减少铁。今天生产的直接减少铁使用天然气,可以用可再生能源产生的绿色氢代替,从而使钢碳无。6.3绿色水泥融合了替代材料和过程,与传统水泥相比,生产过程中二氧化碳排放较低。水泥更难脱碳,因为水泥产生的碳排放量中有一半以上与钙化的化学过程有关,较小的部分与使用水泥厂中预钙剂和窑炉为化石燃料的使用有关。
催化变革:在印度尼西亚商业中释放人工智能的力量 Robertus Suraji 1 , Istianingsih 2 , Hapzi Ali 3 1 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学信息学项目, robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 2 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商业学院, istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id 3 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商学院 通讯作者:robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 1 摘要:人工智能 (AI) 已成为现代商业世界的一股变革力量。本研究分析了人工智能在企业中采用的影响,重点关注印度尼西亚的商业环境。我们结合文献分析、跨部门案例研究以及对企业利益相关者的访谈。研究结果表明,人工智能通过提高运营效率、改变传统商业模式和支持更好的决策,改变了印度尼西亚的商业模式。研究还指出了与算法偏见和人工智能伦理相关的挑战。这项研究的意义包括需要对人工智能的采用进行周到的管理、与监管机构合作,以及加强对社会影响和道德的教育和认识。进一步的研究可以加深对人工智能在印度尼西亚不同商业环境中的影响的理解。这项研究为理解人工智能在现代商业中的作用奠定了坚实的基础,它连接了全球和本地维度,详细说明了采用这项技术的组织所面临的影响、挑战和机遇。关键词:人工智能、印度尼西亚商业、运营效率、算法偏见、商业模式。摘要:人工智能是现代商业世界中变革的驱动力。在印度尼西亚,人们关注商业领域,关注人工智能的采用。 Kami menggabungkan 分析文学,研究该领域的研究,并对其进行分析。印度尼西亚的 Temuan penelitian menunjukkan bahwa AI telah mengubah 范例是指操作性的、传统的 mengubah 模型,并且是可以使用的。识别偏差算法和 AI 识别方法。在此基础上,您可以调整姿势、调节调节器、调整姿势以及保持社交和锻炼。 Penelitian lebih lanjut dapat memperdalam pemahaman tentang mudak AI
社会经济状况低的儿童期经历与额叶网络和腹侧视觉流的神经功能的改变有关,这可能会导致工作记忆的差异。然而,导致这些差异的低社会经济地位环境的特定特征仍然对这些差异的理解仍然很差。在这里,我们检查了认知剥夺的经历(即与威胁的经验相比,经验的多样性和复杂性降低(即暴力暴露),作为一种潜在的机制,家庭收入有助于在工作记忆期间神经激活的改变。作为一项纵向研究的一部分,148名10至13岁的青年完成了视觉空间工作记忆fMRI任务。幼儿期低收入,幼儿期低收入的慢性性以及当前的收入到需要的收入与腹侧视觉流和额叶网络中与任务相关的激活有关。在工作记忆期间,家庭收入与侧面枕骨内沟的激活下降的关联是由认知剥夺的经历介导的。令人惊讶的是,家庭收入和剥夺与工作记忆绩效没有显着相关,并且仅剥夺该样本中的学术成就。综上所述,这些发现表明,早期生活低收入和相关的认知剥夺是支持工作记忆的神经功能的重要因素。
图 3:部署绿色氢能的考虑配置:(a)陆上(b)集中式海上(c)分散式海上。经 Elsevier BV 许可,转载自 Rogeau 等人(2023 年)
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
对于制药组织而言,维持弹性供应链取决于他们采购用于治疗的活性药物成分 (API) 的能力。制药行业传统上采用以合同制造为中心的商业模式。疫情揭示了制药组织可能面临的有限替代选择,以及拥有单一供应商带来的额外风险。这可能包括特定地点的风险,例如气候风险、地缘政治风险和利率风险。