在旅游业的背景下,了解激励游客重新审视一个国家的因素对于其增长和扩张至关重要。本研究旨在提供有关影响访客在第一次相遇后重新审视意图的激励因素的见解,将约旦作为案例研究。安全与安全性,可访问性,服务质量,认知图像,情感形象和重新审视意图之间的复杂关系得到了统计的检查。为此,我们采用了结构方程建模(SEM)来创建一个假设模型,并采用了该模型,采用了部分最小二乘方法(PLS)方法来评估所提出的假设。这些发现突出了这些因素在塑造游客重新审视意图中的重要性。安全性和安全性,可访问性,服务质量以及认知和情感图像都显着影响重复访问的可能性。该研究主题的原始性是,它唯一地探讨了影响游客对约旦的重新审视的特定因素,专注于安全和安全,可访问性,可访问性,服务质量和目的地形象。研究人员采用的概念框架通过其应用SEM和PLS的应用被认为是原始的。
为了评估美国的风险,CBO分析了气候变化间政府间小组中的一系列气候情况。这些场景反映了2020年底到世界各地实施的与气候相关政策的影响,以及2022年的侦察纤维化法案(有时称为“降低通货膨胀法”),其中包括旨在减少排放的几项规定。自1800年代后半段以来,平均全球温度升高超过1度摄氏度(1°C)。基于这些气候场景的CBO预测表明,到2100年,变暖的可能性将超过4°C,并且相等的机会将小于2°C。中央投影大约是温暖的3°C。全范围的潜在温度升高将更低。
我们,东南亚国家联盟(ASEAN)成员国和美利坚合众国(United States of America),于 2024 年 10 月 11 日齐聚老挝人民民主共和国万象,举行第 12 届东盟-美国峰会;强调我们在释放人工智能(AI)巨大潜力同时降低其风险方面的共同利益;强调我们支持老挝人民民主共和国的主席国主题“加强连通性和复原力”,认可《东盟连通性 2025 总体规划》;《东盟数字总体规划 2025》;《东盟人工智能治理与道德指南》;并注意到联合国大会关于“抓住安全、有保障和值得信赖的人工智能系统机遇,促进可持续发展”的决议;以及《东盟-美国数字部长 2023-2025 年工作计划》;重申人工智能在改善我们各自人民生活方面具有巨大潜力,包括通过实现联合国可持续发展目标(SDG);注意到东盟-美国全面战略伙伴关系的积极协作性质以及我们对网络空间、数字技术和数字经济的共同积极愿景;强调我们支持实施东盟印度-太平洋展望(AOIP)和东盟-美国全面战略伙伴关系,这两者都强调经济合作、互联互通和实现联合国可持续发展目标为主要优先事项;我们特此承诺:
应多数党领袖和众议院委员会的要求,CBO估计了这些法案对直接支出和收入的影响。CBO在考虑之前审查立法的时间有限。尽管在大多数情况下可以确定立法是否会影响直接支出或收入,但时间可能不足以估算这些影响的幅度。如果CBO已经准备了有关类似或相同立法的估计,则可以包括对预算影响的更详细的评估,包括对支出的影响,包括对拨款的支出。
本研究的目的是调查人工智能 (AI) 如何改善人力资源程序并提高组织中的员工敬业度和生产力。当今时代使用的人工智能工具和应用程序成为企业的决定性因素,其性能可能会影响员工的工作敬业度和工作绩效。在组织活动中使用人工智能来管理员工敬业度、工作保障、员工绩效方面的人力资源,特别是在降低员工工作量和提高业务绩效的过程中。这项研究涉及印度跨国公司有使用人工智能软件经验的全职员工。研究数据是从跨国合作的 310 名员工那里收集的。研究结果表明,人工智能绩效对员工绩效和工作敬业度有显著影响,这两者都与工作绩效评估高度相关。人工智能对员工敬业度和公司绩效有积极影响。人工智能和工作绩效与工作敬业度和服务绩效显着相关。此外,工作保障对提高员工的工作敬业度和服务质量有显著影响。该研究的含义支持开展绩效研究和管理人力资源的策略。本研究结果将帮助企业主或管理者利用人工智能创造一种高效的氛围,提高工作场所的整体绩效和员工参与度。
以真实的方式随着时间的推移增加(即调整后,以消除通货膨胀的影响)。对于从1950年代到1990年代出生的人们,这些初始福利取代了退休工人的预期收入的三分之一以上,而残疾人最近的平均收入的一半以上。在同一十年中出生的社会保障群体中,收入较高的人通常会比收入较低的人获得更大的收益,但是这些较大的收益取代了以前的收入中的较小份额。收入较高的人通常还要支付更高的美元金额(但其一生的收入中的较小份额)在社会保障工资税中。社会保障计划是渐进的,因为对于收入较低的人来说,相对于毕生薪金税往往比收入较高的人更大。
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士, 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函,向认可机构提供一套关于从消费者保障角度在面向客户的应用中使用生成人工智能(“GenAI”)的指导原则。鉴于大数据分析和人工智能(“BDAI”)的发展,香港金融管理局(“金管局”)于 2019 年 11 月 5 日在《认可机构使用大数据分析和人工智能的消费者保障》通函中发布了一套指导原则(“2019 年 BDAI 指导原则”),重点关注四个主要领域,即管治和问责、公平、透明度和披露,以及数据隐私和保护(请参阅附件 1 的简要摘要 1 )。这些指导原则已被证明对银行和客户有益,并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展,正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 使用案例激增所见(调查结果摘要见附件 2)。更重要的是,2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来,香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是 BDAI 的一种形式,可以生成新内容,例如文本、图像、音频、视频、代码或其他媒体,
为了做出这样的证明,必须首先定义与人工智能系统相关的规范(理想情况下,将集体审议过程的意见与相关利益相关者的意见结合起来,确定适当的风险阈值和定义)。为了为作为现实世界网络物理系统一部分运行的人工智能系统定义安全规范,必须定义系统部署的环境和上下文的动态数学模型。然后,规范可以对环境中发生的事情提出要求(例如某种正式定义的“伤害”不会以高概率发生),而不是仅指人工智能系统本身的输入和输出之间的关系的正式规范(这足以定义一些非平凡的属性,如“对抗性鲁棒性”,但不能定义任何物理类型的安全性)。为了被视为部署环境中可能发生的情况的“基本事实”,作为系统认证的信任根源,这些数学模型必须经过人类团队的审核,因此表达这些数学模型的建模语言必须既是人类可理解的,又符合形式化方法。
摘要 目的:评估针对患有 2 型糖尿病 (T2DM) 和食物不安全的人提供以食物为基础的糖尿病自我管理教育和支持 (DSMES) 干预的可行性。设计:这项单组前/后收敛混合方法研究测试了使用食品盒、食谱、DSMES 和营养师访问进行 3 个月干预的可行性。评估的可行性基准是可接受性(> 50% 的参与者满意)、需求(> 50% 使用的计划组成部分)和实施(75% 的依从性、80% 的保留率)。评估包括:自我报告的粮食安全、与健康相关的生活质量、糖尿病自我效能、社会人口统计和饮食摄入量、身高、体重和 HbA1c 以及对参与者和主要工作人员的一次深入访谈。总结了入学、招募和保留率;使用结构化主题分析(参与者访谈)和关键点总结(工作人员访谈)分析定性数据。使用联合显示进行定量/定性数据整合。设置:美国西南部的食品银行和联邦合格健康中心参与者:讲英语或西班牙语的 2 型糖尿病和食物不安全的成年人。结果:总共招募了 247 名患有 2 型糖尿病和食物不安全的患者,71 名表示感兴趣,25 名表示同意。21 名参与者完成了研究测量。71%(n 15)收到了六次家庭食品配送和≥ 1 次营养师访问。在每个可行性标准中都接近或达到了先验基准——大多数参与者认为干预是可以接受的,使用了大多数或所有干预组成部分,并报告了干预实施中的一些挑战(例如食物配送时间)。数据整合提供了对报告的干预实施挑战的更深入了解,但对干预的依从性很高。结论:干预是可行的。下一步包括进行临床试验以确定干预效果。
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