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供应链信息管理与供应链绩效整合的中介作用：来自发展中经济体的实证研究
1.引言供应链管理（SCM）是将各个利益相关者整合到关键业务流程中，而信息管理（IM）在复杂供应链中的供应整合中起着关键作用（Baloch 和 Rashid，2022 年；Sundaram 等人，2020 年；Wang 和 Wang，2019 年）。它有助于供应链合作伙伴之间的协调（Rashid，2016 年）。同样，Lau 和 Lee（2000 年）认为信息共享对于降低供应链网络成本和顺畅从供应商到客户的物料流至关重要。尽管如此，信息必须在全球业务组装中发挥关键作用。此外，随着时间的推移，信息技术（IT）的进步发挥了关键作用，现在，IT 是实现强大而有效的供应链网络的必要条件。第四次工业革命进一步拯救了供应链网络，使其与信息系统（IS）和 IT 保持同步（Sundram 等人，2018 年）。
高温对策AI技术社会实证试验
在这期间，丰田国立工业大学因其利用面部图像的独特人工智能热对策的研究报告而获得了奖项（补充材料 1），这促使我们开始与该学校进行讨论，以期未来的业务合作。随着讨论的深入，我们得出结论：在建筑工地上，只需抬起脸就可以实现这一简单性，这将是一个巨大的优势。在专门开发建筑工地系统的DUMSCO公司的合作下，丰田技术公司同意使用丰田技术的“热对策AI”作为基础技术，以解决每年都变得越来越严重的“建筑工地热问题（补充材料2）”。首先，我们计划今年夏天进行一项示范测试，以验证其实用性（补充材料 3）。
机器心理学的实证研究
本论文将机器心理学作为一种跨学科范式，将学习心理学原理与自适应计算机系统相结合，以开发通用人工智能 (AGI)。通过将行为心理学与形式智能模型非公理推理系统 (NARS) 相结合，这项工作探索了操作性条件作用范式推动 AGI 研究的潜力。论文首先介绍机器心理学的概念基础，详细说明其与学习心理学的理论构造和 NARS 的形式主义的一致性。然后，它通过一系列实证研究进行，旨在系统地研究 NARS 与环境交互时日益复杂的认知行为的出现。最初，操作性条件作用被确立为使用 NARS 开发自适应行为的基本原则。后续章节探讨了日益复杂的认知能力，所有这些能力都是使用 NARS 进行研究的，使用了操作性学习心理学的实验范式：广义身份匹配、功能等价和任意适用的关系响应。在整个研究中，机器心理学被证明是一个指导 AGI 研究的有前途的框架，既可以操纵环境偶然性，也可以操纵系统的内在逻辑过程。这篇论文通过展示如何使用操作性心理范式和 NARS 来实现类似于人类认知的认知能力，为 AGI 研究做出了贡献。这些发现为更像人类学习和适应的 AGI 系统奠定了基础，有可能推动更通用、更灵活的人工智能的创造。
移动应用中人工智能技术的实证研究
人工智能 (AI) 与移动应用的融合极大地改变了各个领域，通过先进的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术增强了用户体验并提供个性化服务。人工智能驱动的移动应用通常指利用 ML/DL 技术执行图像识别和自然语言处理等关键任务的应用。尽管现有研究探索了移动应用如何利用人工智能技术，但它们存在以下主要局限性：1）大多数现有研究集中于基于 DL 的应用，对基于 ML 的应用的研究有限。2）现有研究通常侧重于研究应用及其所使用的技术，缺乏用户级分析。3）研究的应用数量有限，经过筛选仅确定了 1,000 到 2,000 个 ML/DL 应用。为了填补这一空白，在本文中，我们对人工智能应用进行了最广泛的实证研究，探索了设备上的 ML 应用、设备上的 DL 应用和人工智能服务支持的（基于云的）应用。我们的研究涵盖了56,682个现实世界的AI应用，重点关注三个关键视角：1）应用分析，分析AI应用的受欢迎程度并调查AI应用的更新状态；2）框架和模型分析，分析AI框架的使用情况和AI模型保护；3）用户分析，研究用户隐私保护和用户评论态度。我们的研究对AI应用开发者、用户和AI研发具有重要的意义。一方面，我们的研究结果强调了AI融入移动应用的增长趋势，展示了各种AI框架和模型的广泛采用。另一方面，我们的研究强调了需要强大的模型保护来增强应用安全性。此外，我们的研究强调了用户隐私的重要性，并展示了用户对当前AI应用中使用的AI技术的态度。我们提供我们的AI应用数据集（目前最广泛的AI应用数据集）作为开源资源，供未来研究移动应用中使用的AI技术。
检测人工智能对内部审计绩效的影响：沙特阿拉伯的实证研究
这项研究试图研究AI系统类型（辅助，增强和自治）对沙特阿拉伯内部审计的影响。一份问卷用于收集利雅得市150名内部审计师的数据。确认实现了研究的目标，使用了描述性分析方法。通过SMART PLS应用程序，分析了问卷数据，并测试了假设。该研究的结果表明，AI系统具有明显的积极作用，但根据AI系统的类型，不同的影响会有所不同，AI系统的增强系统较高，自主系统中等，并且在辅助智能系统中较弱。可以以较大的样本量进行对该主题的进一步研究，尤其是在全球进行的情况下。基于这些发现，未来的研究可以集中于国家和文化条件。此外，公司应在所有公司活动中采用更全面的参与方法以及在所有公司活动中采用AI的发展。
一项关于中国教师对TVET的数字能力的评估和影响因素的实证研究
TVET（技术和职业教育和培训）老师的数字能力是TVET数字开发的关键。提高TVET教师的数字能力对于加速TVET的数字化转型过程至关重要。但是，关于TVET数字能力的研究仍然很少。这项研究的目的是描述中国教师对TVET的数字能力的自我认知。为此目的，基于中国TVET的发展特征，在中国建立了一种标准的TVET教师数字能力系统，包括数字思维方式和态度，数字知识和技能，数字教育和教学，数字护理和支持，数字协作与发展。基于此，开发了一种评估工具，以调查中国2,514名在职的TVET教师的当前能力状况。结果表明，能力系统是衡量中国TVET教师数字能力的有效工具，除性别外，其他内部和外部因素对教师的数字能力有不同程度的影响。根据这项研究的结果，提出了不同的建议来培训TVET教师的数字能力。
现实世界中有关Cemiplimab在英国早期使用的现实证据研究：React-Cemi（现实世界中CSCC治疗Cemiplimab的现实证据）
结果：在105例患者中，有70％（n = 73/105）是男性（指数中位数[范围] 78.5 [55.4 - 93.2]年）；大多数患者（63％[n = 50/80]）的东部合作肿瘤学组（ECOG）得分为1和62％（n = 63/102）患有转移性疾病。ORR在12个月内为42％（95％的置置间隔[CI] 32％ - 51％），疾病控制率为62％（n = 65/105）。中值（95％CI）现实世界中的无进展生存率和指数的总生存率分别为8.6（6.0 - 18.7）和21.0（14.7 - 25.2）月。中位数（范围）Cemiplimab输注的数量为11.0（1.0 - 44.0）。百分之八十七的没有Cemiplimab治疗中断；由于免疫相关的不良反应（IRARS）（47％[n = 9/19]的治疗中断事件），13％（n = 14/105）中断治疗。在研究结束时停止了cemiplimab治疗的百分之五十五（n = 89/105）；如果记录停产的原因，则因
现实生活中见解的现实证据
•优化可用数据集的优化利用以及全面的分析和研究解决方案•专有Corevitas注册表对DERM，RHEUM（美国/日本），GI和NEURO免疫介导的疾病的100K患者数据数据•视网膜特种EMR数据•来自350 Metina Ophthalmologist'time times interes Times interes interes Times intime intime intime intime interi-times internepers interi-timper intime interi-times intime internepers： （HCP）显示出治疗模式和顺序，患者分析和处方趋势•与Consertai合作，共同针对7M+肿瘤患者的精心策划数据，并结合我们的方法论专业知识
来自巴基斯坦制造企业的实证证据
摘要：在竞争激烈的环境中，实现可持续绩效对企业来说是一项具有挑战性但又非常有用的工具。文献强调了解决可持续绩效的几种途径，但对常见做法和策略的重视程度不足。本研究探讨了绿色举措，特别是生态设计、绿色采购和逆向物流在解决环境绩效方面的作用。实践视角理论用于评估这些常见绿色实践对企业环境绩效的影响。共有 214 名参与者参与了这项研究，并使用 AMOS 进行了数据分析。研究结果显示，生态设计、绿色采购和逆向物流对环境绩效产生了重大而积极的影响。本研究为从业者、政策制定者和学者提供了有关以环境为导向的业务运营的启示，这些业务运营可以更好地服务于制造企业。此外，鼓励企业专注于易于模仿、易于转移和易于理解的实践，以实现可持续绩效。
外部增长策略和绩效：法语中小企业的实证研究
已经提出了许多理论方法作为并购过程的解释。最古老的人之一可能是Schumpeter（1942）众所周知的“创造性破坏”进化分析。根据这种观点，新形式的工业组织出现了，因为公司通过调整其组织结构来对新的商机的幻影做出反应。但是，这种方法对于理解经济环境如何影响组织选择非常有用。例如，基于尚佩特的主张，布鲁纳（Bruner，2004年）认为，并购活动代表了一种重要的经济更新形式，可以提高公司对经济冲击的韧性。在管理领域的基础上是Penrose（1959）关于企业增长的开创性工作，该工作重点是公司级别的增长策略的决定因素及其对公司绩效的影响。根据彭罗斯（Penrose）的说法，外部增长是公司生命周期中不可避免的一步，以获取新的资源，一旦无法重新组合内部资源以维持公司的发展，这些资源将推动增长。间接地，彭罗斯（Penrose）的观点回应了Schumpeter的观点，但专注于公司水平的决定因素。靠近我们