在南非背景下,中小型企业还面临着其他挑战,例如犯罪,腐败,对市场进入的挑战以及缺乏管理技能(Mhlongo&Daya 2023; Viviers&Venter 2008)。税收立法也不总是提供必要的支持和鼓励,以帮助小型企业采用较低的税收优惠和倡议(Painter-Morland&Spence 2009)。与大型组织类似,中小型企业还面临官僚主义挑战,导致业务和管理技能,决策和实践差(2016年经济研究局; Gopaul 2019; Mhlongo&Daya 2023)。除了所有这些挑战外,是否缺乏或不足的战略决策(SDM)技能也可以刺激中小企业的表现不佳和失败(Gopaul&Rampersad 2020; Hang&Wang 2012)。
摘要——这项工作源于对人工智能与数字技术的使用的需要,因此研究了决策中至关重要的过程,并对多个组织进行了评估。研究的过程是物品处理中的保管链。这一过程非常重要,因为它用于司法调查,以证明存在某种关系,从而可以清楚地确定犯罪现场发现的要素之间的关系。对每个相关方进行分析,了解物品的当前保管过程,以及物品从一个办公室转移到另一个办公室的情况。为了了解处理物品的保管链过程,采用了访谈工具,并与负责处理物品的人员进行更直接的接触,获取信息。总之,在完成前面的步骤后,获得了更清晰的流程图,从而确定了单一的流程流程,以及人工智能研究的一部分,提出了可以应用的建议,并针对提出的问题给出了解决方案,其中
摘要:神经营销提供了有关传统营销测试方法无法提供的消费者决策的见解。决策过程中的基础是P300。因此,p300波是用于测量消费者决策过程的潜在与事件相关的组件(ERP)。p300波代表人类事件相关电位的正转换。因此,p300是通过测量消费者的幅度和潜伏期来确定的。较高的p300振幅表明对决策过程的信心更大,而较长的P300潜伏期表示较低的注意力。因此,神经科学中的P300无法通过典型的营销方法来完成,该神经科学研究了客户的回答。多年来,P300组件(例如态度,偏好和基于信息的决策)在与营销相关的研究中得到了广泛的研究。但是,对神经营销方法中的ERP进行了综述。此迷你审查描述了一些研究人员对P300和决策的一些分析。关键字:神经市场; P300振幅;营销;决策; ©2021 Mansor等人。根据创意共享归因(CC BY-NC 4.0)许可(https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)使用和分发,只要在任何媒介中,任何媒介中允许不受限制的非商业用途,分发和复制,前提是原始作者和来源的介绍。为了实现这些目标,神经营销商使用广泛的神经营销技术和技术来衡量神经系统的大脑活动。1.0简介神经营销是一个研究领域,该研究领域结合了神经科学原则和传统的营销研究思想,以评估客户的决策过程如何响应营销刺激。神经营销采用认知行为活动来了解消费者的潜意识,解释消费者的偏好,动机和期望,并预测消费者的行为(Bercea,2011; Colaferro&Crescitelli,2014;Dapkevičiusius&Melnikas&Melnikas&Melnikas,2009; Fugugate,2007; 2007年)。例如,神经营销工具,例如功能磁共振成像(fMRI),
根据“ SFDR授权法规的问和答案(Q&A)(委员会授权法规(EU)2022/1288)”,日期为2022年11月17日,考虑到“ 2023年4月12日的咨询委员会”,欧洲委员会的共同委员会的咨询委员会,授权的第25、26和27点。 (PAI 1除外),所有金融产品的所有直接和间接投资都为投资公司或主权提供资金。
作者:AB Calvo · 2001 · 被引用 4 次 — 美国显示器联盟 (USDC) 已采取... 该模型已广泛应用于军事采购计划,作为决策支持工具。
全球大流行很可能是通过人畜共患病传播到人类的,其中呼吸道病毒感染与粘膜系统相关的气道。在已知的大流行中,五个是由包括当前正在进行的冠状病毒2019(Covid-19)在内的呼吸道病毒引发的。在疫苗开发和治疗剂中的惊人进步有助于改善传染剂的死亡率和发病率。然而,生物体复制和病毒通过粘膜组织传播,不能由肠胃外疫苗直接控制。需要一种新型的缓解策略,以引起强大的粘膜保护并广泛中和活动以阻碍病毒进入机制并抑制传播。本综述着重于口腔粘膜,这是病毒传播的关键部位,也是引起无菌免疫力的有希望的靶标。除了审查人畜共患病毒病毒和口腔粘膜组织发起的历史大流传学外,我们还讨论了口服免疫反应的独特特征。我们解决了与开发新型治疗剂有关以在粘膜水平引起保护性免疫的障碍和新的前景,以最终控制传播。
随着人工智能产品的普及,人类和人工智能越来越多地合作做出决策。为了使这种类型的合作取得成功,人类需要了解人工智能的能力,以便有效地校准他们的信任。在这些合作关系中,以人类可以理解的方式解释决策和预测至关重要,以鼓励信任校准。可解释人工智能领域专注于将可解释性融入人工智能,但旨在使人工智能模型更具可解释性。因此,这项研究通常从以模型为中心的角度而不是以人为中心的角度来处理解释。与此同时,行业研究人员已经制定了指导方针,以帮助界面设计师有效地生成用户友好的解释。然而,这些指导方针通常过于宽泛,无法有效指导行业设计师的日常工作。我们的研究通过两种方法解决了这一差距:一个实证实验,研究人们如何回应解释以及哪些类型的解释对信任校准最有帮助;以及一个教育资源,帮助行业设计师了解用户可能有什么问题,以及使用环境如何影响他们可能使用的解释。我们的实验结果表明,解释并不总是有助于信任校准,实际上可能会损害信任校准,尤其是面对自我能力较低的新手用户时。我们对行业设计师进行的探索性访谈和可用性测试表明,人们渴望一种全面但易于访问的教育资源,以转化我们实验等研究并指导可解释的 AI 产品界面的设计。关键词
