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![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
揭开政治参与的神经途径：弥合神经营销和政治学以理解选民行为和政治领袖的感知
21世纪政治话语的景观正在经历深刻的转变，其特征在于受到营销，神经科学或心理学等学术领域启发的方法的融合。这代表了政治学领域的转折点，它允许新颖的技术剖析和理解选举行为的复杂现象。这种进化的核心是必须揭示选民参与的多方面本质，不仅包括认知能力，而且还包括政治领导和政党品牌的情感维度。由于这个跨学科的领域通常被称为“政治神经营销”或“神经垄断”，在过去的十年中引起了越来越多的关注，它还呼吁进行严格的学术审查。然而，对这一有希望的领域的探索受到一系列道德考虑的调整，因此必须在潜在的好处和潜在风险之间找到微妙的平衡。随着政治营销方法的进化轮的变化，它推动了自身超越趋势的短暂涡流，并将自己置于当代政治生态系统的复杂性中。神经营销和神经体的融合面对传统的研究范式的影响，招标了对策划选民行为的神经生物学机制的见解。然而，道德上的考虑因素像哨兵一样，哨兵维护了政治领域的神圣性，因为这些方法穿越了其神圣的区域。与这种动态的政治营销的动态挂毯不可避免地纠缠在现代政治运动中的品牌蓬勃发展。政党坚定地发挥了品牌策略，让人联想到他们的消费者营销，利用独特的销售主张，品牌有限的承诺以及细致的图像策划，以雕刻选民的看法，并对选举选择施加影响。政治品牌融合和神经营销领域的融合延伸了前所未有的远景，以神经生理学层面上迄今未知的选民行为地形进行了前所未有的远景，这是一种远景，这种远景与变革性的潜力相互促进，与伦理无与伦比的互动，与无法忽略的考虑，无法忽略（farah and gillihan and gillihan，2012年）。
生态系统管理如何影响商业模式创新：弥合理论与实践之间的差距
生态系统已经成为行业实践和学术界最“热门”的话题之一，并且对于企业在其商业模式创新活动中掌握生态系统变得越来越重要。然而，研究和实践的发展方向不同。因此，本文旨在弥合理论与实践之间的差距，并阐明生态系统管理领域中哪些关键主题对于未来的商业模式创新至关重要。这导致了需要关注的四个关键领域：1）组织变革和企业文化是生态系统以及商业模式创新的最重要障碍，2）基于生态系统的商业模式创新的投资组合策略和绩效评估，3）处理作为生态系统协调者的初创企业的新投资方法4）针对生态系统中不同角色和任务的实践方法。这使得生态系统思维成为商业模式创新思维不可或缺的一部分。
弥合人工智能与非专业受众之间的差距
机器学习被从业者广泛用于解决复杂挑战。然而，尽管受到 76% 公众的信任，科学家们仍难以解释基于机器学习的决策背后的原理。这令人担忧，因为研究表明，即使系统不可靠或他们有先验知识，人们也经常依赖不准确的机器学习建议。为了解决这些问题，迫切需要提高机器学习决策的透明度和教育水平。在这项工作中，我们提出了一套指导方针和设计含义，以便向普通受众传达可解释的人工智能模型。我们通过对最新的可解释人工智能方法进行文献综述来做到这一点，并通过一项涵盖参与者对可解释人工智能解决方案的解释的用户研究来验证这些见解。结合这项混合方法研究的见解，我们确定了七条主要的沟通准则，以提高对机器学习模型的理解。这项研究有助于更广泛地讨论决策中不透明的机器学习模型的伦理影响。通过制定指南，我们希望弥合机器学习专家和公众之间的差距，从而更好地共同理解它在我们生活中日益增长的重要性。
弥合AI扫盲差距，以供公平的教师教育
南佛罗里达大学的数据情报科学硕士（MSDI）计划（USF）（USF），研究生应了解其计划要求，并使用OASIS注册课程。 以下类搜索功能将帮助您根据术语，部门，级别和状态https://usfweb.usf.edu/dss/staffschedulesearch搜索课程。 确保您仅针对“仅适用于MSDI计划学生”的课程部分注册。 MSDI计划包括30个学时。 所有学生都必须参加14个学分的核心课程和16个学分的选修课。 可以从提供的两个计划专业曲目中选择和合并选修课程，并基于学生的利益和职业目标：南佛罗里达大学的数据情报科学硕士（MSDI）计划（USF）（USF），研究生应了解其计划要求，并使用OASIS注册课程。以下类搜索功能将帮助您根据术语，部门，级别和状态https://usfweb.usf.edu/dss/staffschedulesearch搜索课程。确保您仅针对“仅适用于MSDI计划学生”的课程部分注册。 MSDI计划包括30个学时。所有学生都必须参加14个学分的核心课程和16个学分的选修课。可以从提供的两个计划专业曲目中选择和合并选修课程，并基于学生的利益和职业目标：
弥合数据与药物发现之间的差距 | ...
人工智能 (AI) 通过机器学习、深度学习和自然语言处理改变了药理学研究。这些进步极大地影响了药物发现、开发和精准医疗。AI 算法分析大量生物医学数据，识别潜在药物靶点、预测疗效并优化先导化合物。AI 在药理学研究中有多种应用，包括靶点识别、药物再利用、虚拟筛选、从头药物设计、毒性预测和个性化医疗。AI 改善了临床试验中的患者选择、试验设计和实时数据分析，从而提高了安全性和疗效结果。上市后监测利用基于 AI 的系统来监测不良事件、检测药物相互作用并支持药物警戒工作。
弥合煤炭地区公平转型差距
在参观贝克利展览煤矿时，我们的团队被煤矿开采的体力强度所震惊。煤矿开采是通过沿着被其他类型岩石包围的煤“层”或矿床进行的。虽然有些煤层超过六英尺高，但其他煤层可能只有 30-36 英寸。由于挖掘煤层高度以外的煤层不经济，矿工们每天要花 9 到 12 个小时在黑暗的地下空间中蹲着或爬着行走，这些空间通常只有 36 英寸的间隙。令人印象深刻的是，我们的导游解释说，矿工们不会离开矿井去上厕所，如果需要，他们会躺着方便。此外，矿工们还面临各种危险，如爆炸、塌方和有毒气体。我们了解到，煤矿开采确实是一项艰苦的工作。
利用艺术和设计教育中的生成AI解决方案：弥合可持续创造力并促进创新社会的学术诚信
摘要。人工智能（AI）改变了艺术和设计教育，为学生提供了创建，探索和学习的新方法。不幸的是，院士们担心学生会使用AI，尤其是Midjourney或Dall-E等文本到图像的发电机，作为创建工作的非法捷径。本文探讨了生成的AI解决方案（例如文本到图像生成器）如何帮助学生在促进学术完整性的同时创建创新和可持续的设计。文章展示了艺术和设计教育中的AI如何为学生提供成功的技能和知识，以在快速变化的数字景观中取得成功。本研究通过分析与研究问题有关的期刊和文档中的应用程序和文献评论，使用了定性方法。案例研究表明，基于AI的解决方案如何帮助学生在促进学术完整性的同时创建创新和可持续的设计。整合基于控制的AI-ART和设计教育方法可以促进学术完整性，创造力和可持续性。基于AI的艺术和设计教育解决方案可能会帮助社会变得更具创新性和可持续性。本文得出结论，艺术和设计教育者必须采用基于AI的解决方案，以使学生为快速变化的数字世界做好准备。
植物药的作用：弥合……之间的差距
多年来，全球人口增长、老龄化和流行病学转型加速，导致传染病死亡率下降，非传染性疾病负担加重 (Piret & Boivin 2021)。新发传染病 (EID) 造成了沉重的经济和公共卫生负担 (Piret & Boivin 2021; Sohail et al. 2021)。人们认为，它们的出现主要受社会经济、环境和生态因素的影响。发展中国家、不发达国家和脆弱国家正在经历严重的人道主义灾难，一些发达国家的经济衰退导致医疗设施崩溃。因此，越来越多的人选择更传统的方法来满足他们的一些基本医疗保健需求 (Xego, Kambizi & Nchu 2021)。