XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标受众
军事科学家 - 国防学院
人们喜欢讲故事或叙述，因为它们是大自然理解、记忆和分享事件的最佳方式之一。本期《Sójateadlas》特刊将战略性讲故事作为信息影响活动的一部分。后者在这里被理解为外国或其代表如何在观众中形成意见。信息影响活动用于支持和放大外交、经济和军事压力；因此，这种混合效应被认为是一个重要因素 1 。此类影响活动的信息不一定是非法的，但它通常包括散布有偏见的错误信息、断章取义的消息以及许多其他操纵性沟通技术 2 。信息影响活动的目的可能是制造所谓的信息迷雾，即引起目标受众的不信任和困惑 3 。他们想让人们感觉他们无法辨别是非。这是一种疲惫策略，信息量如此之大，如此激烈，故事又如此矛盾，拍手比理解更容易。此类信息影响活动的目的是造成目标受众对国家机构和媒体的不信任，以促进他们的要求。这种操纵通常依赖于释放恐惧、焦虑或愤怒的信息。这些消息可以在各种
社交媒体营销：策略及其对业务的影响
本文旨在探索企业社交媒体营销领域。个人使用社交媒体与朋友、家人和社区保持联系。各种类型和规模的企业都使用社交媒体与客户互动并以相对较低的成本推广其品牌。在当今的数字时代，社交媒体平台彻底改变了企业与目标受众互动、建立品牌知名度和推广产品和服务的方式。该研究深入探讨了社交媒体营销中使用的各种策略，例如选择合适的平台、创建引人注目的内容、利用有影响力的合作以及增强客户参与度。此外，本文还尝试将社交媒体营销的有效性和影响与传统营销方法进行比较。为此，采用了描述性研究方法，利用了二手数据。研究结果提供了宝贵的见解，表明社交媒体营销是企业（尤其是微型和小型企业）接触和吸引客户的有力工具。通过利用社交媒体营销的力量，企业可以有效地接触目标受众并在这个数字时代保持竞争力。
Mission Train并教育全力武力的飞行员...
- 从功能/课程所有者正式请求发起的文件，该要求确定了使用AMCI 36-2607，USAF EOS课程开发和所有权过程开发培训的要求。（请参阅带有请求模板的AMCI）。- 使用强大的AF ISD流程与课程所有者和主题专家一起生产ISD研讨会最终报告（EOS功能经理签署合同），以识别目标受众，支持资源，培训目标以及所需的研究生知识，技能和能力。- **在南方协会学院和学校（SACS）http://sacs.org下提交给CCAF的学术认证。**（带有入伍成员目标受众的课程）。- 使用EOS批准的模板/指导开发，以确保培训的标准化交付。- 在实施课程之前由学术事务人员的EOS院长管理，以确保准备就绪。- 由经过EOS课程管理流程的课程主管管理，以确保符合EOS和CCAF标准。- 通过使用EOS热水过程进行持续改进的过程，以保持高度度量标准化，货币和相关培训。
组织综合抵抗管理活动
本模块旨在提供如何制定成功且可持续的抗药性管理策略的指导。除了技术方面，这还需要社区相关利益相关者之间的良好协调和合作。本模块的目标受众包括农民、合作社、推广服务、分销商、私人服务提供商以及作物保护和植物生物技术领域的公共服务或研究人员。
交流策略2023-2027
CS概述了关键运营和战略问题，沟通目标，关键信息和受众以及沟通工具。它还强调了该策略的实施以及如何衡量策略。在选择目标受众的消息时，该策略考虑了IBA战略计划中引起的关注点，同时确保消息是一致，明确的，并反映了利益相关者当前的IBA意识和知识水平。
2023 年南大都会卫生服务研究报告
共同设计方法为消费者和研究人员提供了平等的框架开发投入。每个小组在共同开始创建框架之前，收集并研究了自己的想法。这些研讨会确定了许多共同点，并促进了富有成效、富有洞察力的讨论和创新想法。这些对于在 2024 年最终确定一个对目标受众都相关、有用且有意义的框架将非常有价值。
Stratpilot 2024 年营销 AI 生产力调查报告
StratPilot 帮助小企业主创建高质量、引人入胜的内容，引起目标受众的共鸣。借助 AI 驱动的主题建议、内容结构和编辑提示等功能，用户可以制作专业级的文章、博客和社交媒体帖子。无论是用于您的网站、时事通讯还是社交媒体平台，StratPilot 都能确保您的内容具有影响力并有效传达您的品牌信息。
人工智能与...交互的研究
摘要：在过去的几年中，人工智能已经开始改变商业世界的动态。人工智能与组织绩效的互动有望显著提高公司的全球竞争力水平。人工智能有望帮助组织了解其员工、客户、目标受众或潜在目标受众。人工智能可以通过使事情变得更加方便和个性化来改善生活，组织将能够个性化并在更高层次上做事，而这种方式目前仅限于人类。组织每天都有一系列的要求和挑战：做什么、怎么做、什么时候做、谁应该做、涉及的成本、涉及的时间、所需的资源、当前的市场趋势、当前的经济状况、消费者偏好的变化等。所有这些都需要人类根据过去的数据进行分析，在有限的时间内，这对组织和员工来说都可能具有挑战性和困难性。这些情况都是可以应用人工智能的一个例子。人工智能可以隐含在组织的每个部门中。所遵循的研究设计本质上是描述性的。进行和分析研究的目标样本量为 100。条形图和饼图被用作研究工具来呈现研究结果。参与这项研究的关键参与者是组织员工。
NIST 人工智能风险管理框架 (AI RMF)
NIST 制定了自愿性的 NIST 人工智能风险管理框架 (AI RMF)，以帮助个人、组织和社会管理人工智能的诸多风险，并促进人工智能系统的可靠开发和负责任的使用。2020 年《国家人工智能计划法案》(PL116-283) 要求 NIST 制定该框架。AI RMF 的目标受众是设计、开发、部署或使用人工智能系统的组织。
