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数字经济的风险和优势
经济和社会的数字化转型是一个复杂而耗时的过程，受许多因素影响：ICT市场的发展以及社会准备接受未来变化和国家的财务费用。是否准备承受现代高级技术的引入也很重要。俄罗斯经济踏上了比发达国家经济的经济更快的数字化转型之路，因此有必要付出巨大的努力来扎根并在数字领域中占据一席之地。值得激活商业社区的私人代表，包括这样的公共合作伙伴关系条款。强调俄罗斯州一级经济的数字化转型仅在2016年之后才出现。俄罗斯总统弗拉基米尔·普京（Vladimir Putin）指出，有必要建立新的在线经济以提高经济部门的效率，并在12月1日向联邦议会发表讲话时，总体上会结果。俄罗斯联邦计划的数字经济于2017年7月获得批准。它决定了该国数字经济的发展，直到2024年[1,2]。需要采用本文档的需求是由国内经济“数字化”的过程以及速度加快这些过程并给他们一定秩序的愿望引起的。政府必须每三年批准一次运营计划，并定期更新计划措施列表，以正确实施数字经济发展计划。“俄罗斯联邦的数字经济”计划的重点是以数字形式呈现的数据是数字经济生产的关键因素[2,3]。此数据代表了一个新的资源基础，其分析允许在各个行业以及国民经济的领域做出更有效的决策。*通讯作者：zhanno44ka@mail.ru
GS1 标准体系的价值和优势
事实上，精心设计的供应链标准在日常业务运营中发挥着非常重要的作用：它们降低了组织之间和组织内部的复杂性。它们使人们更容易做出有关购买硬件、软件和设备的正确决策；然后它们降低了实施、集成和维护的成本。它们促进了供应链中贸易伙伴之间的协作，使识别物品、共享信息（如订单数量、可用性或特定特性）、从供应商处订购和接收零件或成分或将货物运送给客户变得更快、更容易。它们有助于提高患者安全性并减少用药错误。它们实现了全球可追溯性和认证。它们提高了效率。
重新学习渗透：轻步兵的优势
在美国军事学说中，机动形式包括包围、正面攻击、渗透、突破和转弯运动，“是火力和运动的独特战术组合，具有一套独特的特点，主要在机动部队和敌人的关系上有所不同。”3 这种关系将进攻和防御行动描述为获取确定的决定性点或优势位置的行动方针的总体概念。4 在这些机动形式中，渗透在当前冲突中占有特殊优势，因为它们旨在将部队深入敌方控制区以完成部队任务。渗透在进攻和防御行动中都很有用，它允许轻步兵编队利用狭窄的地形作为优势。尽管渗透训练起来很困难，但它为那些将其与其他机动形式结合使用或创造战术机会的部队提供了决定性的优势。
人工智能对招聘的影响及其优势
摘要：过去，人们可能认为人工智能是科学发明的产物；如今，大多数专业人士都明白，智能技术的采用正在积极改变他们的工作。人工智能是一种根据先前收集的数据做出或推荐行动的技术。如今，组织认识到人工智能的重要性；人力资源部门并没有落后于竞争。如今，人力资源专业人士正致力于优化人力和自动化工作的组合，以获得一个简单、合乎逻辑和自动化的工作环境。就招聘而言，人工智能带来了巨大的支持，尤其是在大量招聘时。人工智能帮助我们提高了招聘质量，减少了招聘错误，不仅在招聘方面，而且在各种其他职能部门也在研究人工智能如何支持他们的计划。在人力资源管理方面，在这个竞争激烈的商业世界中，人工智能可以以多种不同的方式应用，以简化流程并提高组织绩效的效率。为了与人工智能竞争，人力资源部门应该重新调整他们的员工队伍，让他们了解人工智能及其协作。人工智能是每个组织的新兴趋势。本研究的主要目的是批判性地分析人工智能 (AI) 对组织招聘的影响及其优势。主要数据是通过 Google 表单使用类似的五点量表问卷收集并转发给 IT 员工，简单方便的非概率抽样方法用于从文章和报告中收集的次要数据，以确定人工智能对招聘影响的一些结果。单因素方差分析用于比较基于招聘的人工智能与绩效指示变量，即可靠性，例如节省时间和成本、准确性、消除偏见、减少工作量、提高生产力和候选人知识。招聘和人工智能之间存在正相关关系。
利用信息获取作战优势
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将人工智能融入业务流程的优势
虽然人员和技术组件更容易形象化或理解，甚至在所有组织中都有专门的、完善的相应管理结构，但第三个组件 - 流程 - 尚未产生类似的标准化方法。根据组织内部的复杂性、特定的运营环境和管理人员确定的领域重要性，该领域目前受益于不同的策略和不同程度的关注。组织流程极大地依赖于使命、内部实体、外部合作伙伴、立法框架、技术和最重要的人员。这组极其复杂的因素决定了一组业务流程的出现，这些流程对于每个组织都是独一无二的，并由决策经理来管理。此外，由于这种复杂性和对灵活性的需求，创建一个普遍接受的标准化框架来确保高效业务流程的开发是不可能的。组织内的业务流程是一组活动的组合，具有描述其逻辑顺序和依赖关系的结构，其主要目标是产生期望的结果（Ruth Sara Aguilar-Savén，2004）。业务流程在组织内水平或垂直进行，可能对客户可见，也可能不可见。有时业务流程
基于人工智能的计算机辅助设计的不同优势...
目的：本研究评估了基于人工智能的乳腺超声计算机辅助诊断 (AI-CAD) 如何影响不同工作流程中不同经验水平的放射科医生之间的诊断表现和一致性。方法：纳入了 2017 年 4 月至 2018 年 6 月期间拍摄的 472 名女性的 492 个乳腺病变（200 个恶性肿块和 292 个良性肿块）图像。六名放射科医生（三名经验不足 [<1 年经验] 和三名经验丰富 [10 - 15 年经验]）分别在有和没有 AI-CAD 帮助的情况下审查了美国图像，首先按顺序审查，然后同时审查。计算并比较了放射科医生和 AI-CAD 之间的诊断表现和观察者间一致性。结果：实施 AI-CAD 后，无论经验和工作流程如何，特异性、阳性预测值 (PPV) 和准确度均显著提高（P 值均<0.001）。同时读取时，受试者工作特征曲线下的总面积显著增加，但仅限于缺乏经验的放射科医生。使用 AI-CAD 时，乳腺影像报告和数据库系统 (BI-RADS) 描述符的一致性通常会增加（κ =0.29 - 0.63 至 0.35 - 0.73）。与经验丰富的放射科医生相比，缺乏经验的放射科医生更容易接受 AI-CAD 结果，尤其是在同时读取时（P<0.001）。对于经验不足和经验丰富的放射科医生而言，同时读取的最终评估结果从 BI-RADS 2 或 3 变为 BI-RADS 高于 4a 或反之亦然的转换率也显著高于连续读取（总体而言，分别为 15.8% 和 6.2%；P<0.001）。结论：无论经验水平如何，使用 AI-CAD 解释乳腺超声检查均可提高放射科医生的特异性、PPV 和准确性。AI-CAD 在同时读取时可能效果更好，可以提高放射科医生之间的诊断性能和一致性，尤其是对于经验不足的放射科医生而言。