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数据经济：市场规模和全球贸易
数据是一个关键的数字经济输入，其使用迅速增长。使用大量规模的数据在全球运行的大型在线平台。他们与他们破坏的现任者之间的数据差距，这是他们主导的市场进入的障碍，不仅会影响公司，而且会影响创新，投资和贸易。评估数据是有问题的，但是此信息对于有关基础设施和人力资本以及商业投资决策的知情政策决策至关重要。在本文中，我们演示了一种新型的部门方法，用于估计数据市场的经济价值。我们对全球酒店行业数据市场规模的保守估计在2018年为432亿美元，每三年的规模每增加一倍。我们的方法可以提供有关数据市场的行业级别和国家级别的信息。数据流的规模会影响数字经济中的国际劳动分工，具有重要的政策影响。在许多司法管辖区引入了不同的数据保护和贸易制度，影响了市场参与者的数据差距和数据访问，我们提出了国家的贸易类型，并讨论了它们从数据价值创建中受益的能力。
增值企业风险管理时代 - SOA
多年来，美国和加拿大的 ERM 已发展成为一个复杂的生态系统。大约 30 年前，它有五个基本风险类别——承保、投资、信贷、运营和战略——这些风险大多以孤岛形式处理和报告。如今，保险公司已对其 ERM 计划进行了微调，使其能够与单一企业框架或政策以及由整个保险价值链的高级业务风险负责人代表组成的联合委员会合作。现在，ERM 包括其他风险类别（除上述类别外），例如合规、保险、投资和监管。ERM 采用三道防线的分工方式：风险所有者（第一道防线）、风险监督小组（第二道防线）和内部审计师（第三道防线）。每个部门的从业人员都对其在组织中的具体行动范围负责、接受咨询和告知 (RACI)。在本报告中，我们详细回顾了 ERM 发挥重要作用并可能带来机遇的新兴关键主题，这些主题是接受在线调查或虚拟采访的从业人员所强调的，尤其是围绕以下问题。
增值企业风险管理时代 - SOA
多年来，美国和加拿大的 ERM 已发展成为一个复杂的生态系统。大约 30 年前，它有五个基本风险类别——承保、投资、信贷、运营和战略——这些风险大多以孤岛形式处理和报告。如今，保险公司已对其 ERM 计划进行了微调，以与单一企业框架或政策以及由整个保险价值链的高级业务风险负责人代表组成的联合委员会合作。现在，ERM 包括其他风险类别（除上述类别外），例如合规、保险、投资和监管。ERM 采用三道防线的分工方式：风险所有者（第一道防线）、风险监督小组（第二道防线）和内部审计师（第三道防线）。每道防线的从业者都对其在组织中的具体行动范围负责、接受问责、咨询和告知 (RACI)。在本报告中，我们详细回顾了 ERM 发挥重要作用并可能带来机遇的新兴关键主题，这些主题是接受在线调查或虚拟采访的从业者所强调的，特别是围绕以下问题。
欧盟监管人工智能的提案：对医疗机器人的可预见影响
摘要 — 2021 年 4 月，在一系列准备文件发布之后，欧盟委员会发布了人工智能 (AI) 的拟议监管框架。这项综合提案是第一个超越第一原则制定详细要求的机构努力。预计影响将遍及全球，并有可能引发广泛的流程变化。本文研究了该提案的关键方面，并讨论了该框架的可预见影响，特别是对医疗机器人研究的影响，医疗机器人被归类为高风险应用，因此承受着沉重的监管负担。在技术方面，重点特别放在向系统级要求的转变以及向系统思维的隐含转变上。在讨论了基于人工智能的系统中决策性质的一些未决问题之后，本文探讨了与开发具有越来越高自主性水平的医疗机器人相关的问题。在组织方面，关注的是两个相互冲突的驱动力之间的紧张关系：独立监管生态系统的分化和最严格标准的普遍采用。最后，根据学术界和商业衍生品之间新的研究分工来审查监管负担差异。
对中国高端制造业的全球供应链安全证据的评估
制造业领域供应链的全球化源于全球劳动分工。尽管非常关注全球供应链安全，但该领域仍存在定量研究的不足。本研究为全球供应链安全，包括外部依赖和市场集中度开发了一种评估指数方法。该研究利用既定指数来评估中国高端制造业的全球供应链安全。中国高端制造业对国际市场的依赖性最初增加然后下降，随着下降越来越重要。中国的高端制造业部门在上游和下游活动中都表现出明显的市场集中度。此外，最重要的进口和出口量的八个经济体保留了稳定的地位。中国高端制造业的全球供应链安全系数最初增加，然后从2007年到2022年下降。在2022年，相对于2007年，安全系数增加了4.57％。然而，它仍然不如中国的低端制造业。ChiNa的七个高端制造业有很大的差异。这项研究揭示了一个值得注意的发现：中国高端制造业的下游依赖和市场集中度超过了上游。
全球供应链安全评价——基于中国高端制造业的证据
制造业供应链全球化源于全球分工，全球供应链安全问题受到广泛关注，但目前该领域的量化研究仍然不足。本文构建了包括外部依赖度和市场集中度在内的全球供应链安全评价指标法，并利用所构建的指数对中国高端制造业的全球供应链安全进行了评估。中国高端制造业对国际市场的依赖度呈现先上升后下降的趋势，且下降趋势愈加明显。中国高端制造业在上下游环节均表现出较高的市场集中度，进出口额最大的八个经济体保持稳定。2007年至2022年，中国高端制造业的全球供应链安全系数呈现先上升后下降的趋势，2022年安全系数较2007年上升了4.57%，但仍低于中国低端制造业的水平。中国七大高端制造业领域之间存在着相当大的差异，本研究发现一个值得注意的现象：中国高端制造业的下游依存度和市场集中度均超过上游。
Adrien Metge、Nicolas Maille、Benoît Le Blanc。人机合作的合作和协作交互模式之间的转换。 CNIA 2021：法国人工智能国家会议，2021 年 6 月，法国波尔多。第 38-43 页。hal-03321178
人工智能 (AI) 的进步使得运输行业可以设想出现具有一定自主性的系统，该系统可以根据用户的需求不断发展，从驾驶辅助到替代驾驶。2020 年 10 月，法国国家铁路公司首次在实际运行条件下部分自主运行 BB 27000 货运机车，具有全自动加速和制动功能 [15]。2020 年 6 月的另一项首创成果是空客利用机载图像识别技术成功实现了 A350 飞机的滑行、起飞和降落 [1]。航空系统自动化程度的提高使我们能够考虑在减少飞行员工作量的同时提高安全性，并有助于朝着由单个飞行员与人工智能团队合作操作的驾驶舱的方向发展。然而，在两名人类操作员之间，他们的分工和合作方式可能会根据情况而改变。例如，在复飞或故障管理飞行期间，可以决定更换飞行员。取代第二名飞行员的人工智能系统必须部署自适应自动化，以适应可能发生的角色分配变化，也就是说，根据情况或人类表现的变化，人类和机器之间可能必须共享或交换功能 [7]。
经济和收入前景（PDF）|纽约财政联盟2024年执行预算
简介经济和收入前景是旨在提高2024财年执行预算的表现和透明度的卷。该卷提供了有关执行预算基础的经济和收据预测的详细信息。本卷中提出的经济分析和预测也用于开发支出趋势受经济状况影响的支出预测。行政预算财务计划收入包括各种税收，费用和评估，国家提供服务的费用，联邦赠款和其他杂项收据。经济和收入前景包括州宪法第七条和州财政法第22条所要求的收据信息，并提供了补充近年来进行的广泛报告增强功能的信息。预算分工（DOB或该部门）认为，该信息将帮助立法机关和公众充分理解和评估2024财年执行预算的经济假设和收据估计。收据估计是由DOB在税收和金融部（DTF）和其他收集国家收据的机构的协助下准备的，并以经济分析和预测为基础。在本卷中未提及的收据来源的范围内，将在主要负责执行此类收入资助的计划的机构的介绍中讨论。经济和收入前景分为两个部分：
协作学习：成功的策略
4. 悉尼大学 — 权利与责任 大学的责任与义务包括： 确保学术人员和学生清楚了解学术诚信的不同层面。 各部门的责任与义务包括： 为学生提供支持，提高他们准备和展示所有作业的技能 为小组作业提供清晰的指导方针，特别是关于小组成员之间的评估和任务分工 提供清晰的政策指导方针，概述哪些地方鼓励合理合作，哪些地方禁止合理合作 为学术人员监控小组作业提供清晰的程序 您的权利与责任 权利包括 获得有关小组作业各个方面的明确指导方针 获得各部门所需学术风格的指导方针 获得每门课程大纲中的清晰评估信息，特别是关于哪些部分是单独的，哪些是集体的。 期望学术人员有明确的程序来监控小组工作，以确保公平评估 期望有明确的书面说明，说明每个评估部分允许的合作水平 职责包括 熟悉您学科的学术写作要求 在您知道需要更多知识和技能的任何学术写作领域从适当的来源寻求帮助。
建议引用：Trunk, Anna；Birkel, Hendrik；Hartmann, Evi (2020)：关于将人类和人工智能相结合进行战略组织决策的现状，《商业研究》，ISSN 2198-2627，Springer，海德堡，第 13 卷，Iss。3，第 875-919 页，https://doi.org/10.1007/s40685-020-00133-x
摘要 当今复杂世界中的战略组织决策是一个具有不确定性的动态过程。因此，不同的负责任的员工群体要处理大量和各种各样的信息，必须正确获取和解释这些信息才能推断出适当的替代方案。人工智能 (AI) 的技术潜力有望提供进一步的支持，尽管这方面的研究仍在发展中。然而，由于该技术旨在具有超越传统机器的能力，因此人们越来越关注它对当前人机关系中建立的任务分工和角色定义的影响。本文基于系统的文献综述，结合内容分析，概述了当前研究确定的将人工智能融入不确定情况下的组织决策的可能性。研究结果总结在一个概念模型中，该模型首先解释了人类如何在不确定的情况下使用人工智能进行决策，然后确定了必须考虑的挑战、先决条件和后果。虽然对组织结构、人工智能应用的选择以及知识管理的可能性的研究非常广泛，但道德框架的明确建议却缺失，尽管道德框架被定义为关键的基础。此外，与传统机器不同，人工智能可以放大决策过程中固有的问题，而不是帮助减少这些问题。因此，人类的责任感增加了，而所需的能力