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文章 管理公司人员对开放式创新的抵制的战略变革
摘要：本研究旨在为管理公司人员对开放式创新的抵制而产生的战略变革提供理论、方法和应用基础以及实用建议。研究过程中采用了以下特殊方法：比较和经济统计分析——评估抵制开放式创新变革的独特、阈值和平均机会水平；排名——评估企业文化的发展。研究的主要方法是通过问卷调查进行专家评估。专家是波兰五家国际汽车公司分公司的中层管理人员：菲亚特、欧宝、丰田、大众和沃尔沃。选择这些公司的原因是它们共同占据了波兰汽车市场的 85%。对开放式创新的抵制通常发生在个人层面，并通过信息和激励措施来解决。根据这项研究，对欧宝和丰田来说，对公司战略变革管理的威胁是系统阻力。这使我们能够得出结论，即发展一种以信托为主的企业文化，从而最大限度地减少公司对开放式创新的抵制。对研究公司所采用方法的认可表明，在当前条件下，存在着不同类型的战略组合。针对所有研究公司，提出了关于选择变革战略的建议。
管理公司对开放式创新的人事抵制战略变化
摘要：本研究旨在为管理公司人员对开放式创新的抵制的战略变化制定理论、方法和应用基础以及实用建议。研究过程中采用了以下特殊方法：比较和经济统计分析——评估抵制开放式创新变化的独特、阈值和平均机会水平；排名——评估企业文化的发展。研究的主要方法是通过问卷调查进行专家评估。专家是波兰五家国际汽车公司分公司的中层管理人员：菲亚特、欧宝、丰田、大众和沃尔沃。选择这些公司的原因是它们总共占据了波兰汽车市场的 85%。对开放式创新的抵制通常发生在个人层面，并通过信息和激励措施来解决。根据研究，对欧宝和丰田来说，企业战略变革管理面临的威胁是系统阻力。这使我们能够得出结论，发展以信托为主的企业文化，可以最大限度地减少企业对开放式创新的阻力。对所研究公司方法的认可表明，在当前条件下，存在不同类型的策略的组合。为所有研究公司提供了有关变革策略选择的建议。
欧洲 - 车辆市场 - Q1-23.pdf
欧洲的新车注册在2023年的第一季度上涨了17％，而2022年则售出了2,680,000多辆汽车。在此期间，最大的制造商和游泳池显示出两位数的增长。Tesla-Honda-Jlr池继续迅速增长，第一季度的新注册增长了61％。在新注册总额的13％处，本季度电池电动汽车（BEV）的平均份额从去年第四季度的18％下降。除了特斯拉·洪达·吉尔（Tesla-Honda-Jlr）和沃尔沃（Volvo）外，分别上升了11个和4个百分点，而与2022年相比，新的BEV注册在2023年的新BEV注册中有所下降。插电式混合动力汽车（PHEV）的份额也低于2022年，平均降至7％，而2022年为10％。马自达 - 苏鲁 - 铃木池池的BEV份额最低，仅占总注册的2％，其次是福特，占3％。大众汽车以外的目标差距为+2 g/km，所有制造商都在努力达到2023年的特定CO 2目标，平均过度符合度约为10 g/km。
字母数字
A A = 地面实际 A&A = 授权和进近 A&AEE = 飞机和武器实验建立 A&AS = 机场和航空服务 A&D = 到达和离开 A&I = 架构和完整性 A&R = 分析和研究（NATS）；原为 R&DG A-ENPRM = 先进 – 欧洲空中航行安全组织拟议规则制定通知 A-Gear = 阻拦装置 A-RIOT = 异步远程输入输出终端 A-S = 反欺骗 A-A = 空对空 A/C = 航空公司（美国） A/C = 飞机 A/D = 机场 AA = 核准机构 AA = 主动寻址 AA = 行政助理 AA = 空对空 AA = 防空 AA = 航空管理局 AAA = 机场和航路辅助设备 AAA = 阿姆斯特丹先进空中交通管制系统 AAA = 防空炮兵 AAAA = 美国陆军航空协会 AAAD = 全兵种防空（英国） AAAM = 先进空对空导弹 AAAS = 美国科学促进会 AAAVTAG = 沃尔沃航空自主辅助系统 通用航空交通 AAC = 航空公司行政控制 AAC = 航空行政通信 AAC = Alpha衰减系数 AAC = 阿拉斯加空军司令部 AAC = 陆军航空兵团 AAAC = 机场协会协调委员会 AAAC = 陆军空降指挥与控制 (美国陆军) AACE = 机场进近控制元件
汽车技术技术的生成AI采用
摘要生成人工智能（Genai）正在通过在自动驾驶，车辆维护和车内援助等领域引入变革性应用来彻底改变汽车行业。本文探讨了Genai的利用，特别关注大型语言模型（LLMS），从而增强了各个领域的车辆技术。通过使用Genai，汽车制造商可以改善设计原型制作，预测性维护和数据管理。采用Genai驱动的技术可以简化实时数据分析，实现更快的决策，优化资源使用并改善车辆安全性。在自主驾驶中，LLMS有助于产生安全要求并导航复杂的方案，进一步简化了自动驾驶系统的开发。此外，Genai通过先进的车载虚拟助手增强了用户体验，为驾驶员提供了更直观和更互动的支持。在本文中介绍了对沃尔沃S80所有者手册进行微调的自定义GPT，展示了其为用户简化复杂车辆信息的潜力。本文还解决了汽车行业中与缩放Genai相关的挑战，包括数据管道管理和对关键车辆数据的实时访问。随着汽车部门的不断发展，Genai技术的采用对于维持创新和维护竞争优势至关重要。
更广泛地使用可持续性方法
行业中的循环性和可持续性：对于汽车行业[1]，在不同层面上量化的可持续性方面是最重要的碳排放，而其他方面则以定性方式包括在可持续性报告中。沃尔沃汽车公司（VCC）的可持续性报告从2022年和2023年发出，表明碳排放量是根据公司级别（GHG-Protocol）和产品水平（新电动汽车）和组件级（电池）量化的。资源和关键材料包括在公司的循环愿景以及生物多样性中。使用基于LCA的方法（recepe方法）在公司级别上进行了生物多样性，而在产品和组件级别很少进行。每辆平均车辆材料的生物多样性影响，其中包括金属（铜）的17％和塑料的15％。例如，在组件水平上，保险杠中的塑料的30％来自回收塑料。到目前为止，使用的塑料中有17％是回收和生物基础的，而野心为25％，这是由于新的欧盟指令在寿命终止寿命ELV（寿命终止车辆 - 欧洲委员会（Europa.eu）。所包含的社会指标很少，也不使用基于LCA的方法（Social-LCA）。但是，他们专注于公司级别，价值链和员工，例如健康，安全和福祉，而重点是公司级别，并且很少放在产品或组件级别上。
经济和财政影响
自 1999 年以来，Camoin 310 一直为市政当局、经济发展机构和私营企业提供经济发展咨询服务。通过提供的服务，Camoin 310 已为从缅因州到加利福尼亚州的 EDO 和地方及州政府提供服务；包括亚马逊、Lowes Home Improvement、联邦快递、沃尔沃 (Nova Bus) 和纽约岛民队在内的企业和组织；以及提出超过 60 亿美元项目的私人开发商。我们以详细、针对特定地点和准确分析而闻名，这促成了 40 个州的 1,000 多个项目，并引起了包括 Marketplace (NPR)、Crain's New York Business、福布斯杂志、纽约时报和华尔街日报在内的全国媒体的关注。此外，我们的营销策略帮助我们的客户获得了全国和地方媒体对其项目的报道，从而获得公众支持并筹集更多资金。我们的总部位于纽约州萨拉托加斯普林斯，在弗吉尼亚州里士满、缅因州波特兰、马萨诸塞州波士顿和佛蒙特州布拉特尔伯勒设有地区办事处。如需了解我们在各服务领域的经验和项目，请访问我们的网站 www.camoinassociates.com 。您还可以在 Twitter @camoinassociate 和 Facebook 上找到我们。
过量的社区和...
华盛顿 - 巴尔提摩高强度贩运区计划计划华盛顿 - 巴尔蒂莫尔高强度贩毒区计划沃尔沃斯县（WI）部门卫生与公共服务休斯顿康复中心休斯顿（TX）休斯敦卫生部（德克萨斯州）美国疾病疾病控制与预防疾病控制中心，乔治亚州公共卫生官员及其公共卫生官员，纽约州公共卫生官员，华盛顿州公共卫生官员，华盛顿州纽约市官员，华盛顿州纽约市官员，华盛顿州纽约市官员，华盛顿州纽约市官员（布鲁姆县（纽约）卫生局县和城市卫生官员公共卫生 - 代顿和蒙哥马利县（俄亥俄州）伊利县（纽约）卫生局安妮·阿伦德尔县（MD）卫生局洛杉矶卫生局（CA）美国疾病疾病控制与预防公共卫生中心县县和城市卫生局（TN）国家卫生局（TN）国家卫生局（TN）国家卫生局（TN）国家卫生局（TN）国家 /地区县（TN）国家县（TN）国家县（TN）县（TN）县（TN）县（TN）县（TN）县（TN）县（TN）布劳沃德县卫生部美国疾病控制与预防中心
先进的阀门技术 - DTIC
JW Marr 博士，通用电气公司；Glen W. Howell、RJ Salvinski、Terry Weathers，TRW 系统公司；WF MacGlashan, Jr.、O. F. Keller、Leonard Sauer、John Dräne、W. Tener，喷气推进实验室；AE Stone、RK Madsen，霍尼韦尔公司；DJ Easton，罗克韦尔制造公司；Merle A. Jones、James Wiggins、Floyd Bulette，马歇尔太空飞行中心；GF Tellier、Ed Prono，北美航空公司，Rocketdyne 分部；James R. Jedlicka、George Edwards、Horace Emerson，艾姆斯研究中心；RB Carpenter、JD Goggins，北美航空公司，空间与信息分部；Herbert Hope, Jr.，詹金斯兄弟公司；Paul Foster、Paul McKenna，刘易斯研究中心；Fred H. Husman，沃尔沃斯公司； Lowell C. Horwedel，Electrofilm 公司；Clinton T. Johnson，飞行研究中心；CC Shufflebarger，兰利研究中心；Joseph Englert，Crane 公司；John A. Farris，Pall 公司；Ralph Renouf，Black, Sivalls & Bryson 公司；以及 John T. Wheeler，载人航天中心。
可解释的人工智能流程挖掘
摘要。当代流程感知信息系统具有记录流程执行过程中产生的活动的能力。为了利用这些特定于流程的细粒度数据，流程挖掘最近已成为一门有前途的研究学科。作为流程挖掘的一个重要分支，预测业务流程管理的目标是生成前瞻性的预测性见解来塑造业务流程。在本研究中，我们提出了一个概念框架，旨在建立和促进对决策环境、底层业务流程和用户特征的理解，以开发可解释的业务流程预测解决方案。因此，关于该框架的理论和实际意义，本研究为深度学习分类器提出了一种新颖的局部事后解释方法，有望帮助领域专家证明模型决策的合理性。与其他流行的基于扰动的局部解释方法相反，本研究使用深度神经网络学习到的中间潜在空间表示从验证数据集中定义局部区域。为了验证所提出的解释方法的适用性，我们使用了沃尔沃 IT 比利时事故管理系统提供的实际流程日志数据。所采用的深度学习分类器取得了良好的性能，ROC 曲线下面积为 0.94。生成的局部解释也被可视化，并提供了相关的评估措施，有望提高用户对黑盒模型的信任度。