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人工智能对企业绩效的影响
人工智能技术的应用已成为提升企业绩效的重要举措，但关于人工智能能力（AIC）、管理（AIM）、驱动决策（AIDDM）与企业绩效之间关系的研究较少。本文基于资源基础观（RBV）和已有研究成果，构建了AIC的高阶模型，并提出了电商企业AIC与企业绩效的研究模型。共收集有效问卷394份，采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）进行数据分析。AIC作为二阶变量，由基础、倾向、技能三个一阶变量组成。AIC通过创造力、AIM、人工智能驱动决策间接影响企业绩效。企业创造力、AIM、AIDDM是AIC与企业绩效之间的重要变量。创新文化（IC）正向调节企业创造力与AIDDM的关系，以及AIDDM与企业绩效的关系。环境动态（ED）正向调节AIM与AIDDM之间的联系。在控制变量中，企业年龄对企业绩效有负面影响，而员工规模则没有影响。本研究有助于企业利用AI提高企业绩效，获得竞争优势，并为理论和管理实践做出贡献。
引用本文：Nripendra P. Rana、Sheshadri Chatterjee、Yogesh K. Dwivedi 和 Shahriar Akter (2022) 了解人工智能 (AI) 综合业务分析的阴暗面：评估公司的运营效率和竞争力，欧洲信息系统杂志，31:3，364-387，DOI：10.1080/0960085X.2021.1955628
摘要 以数据为中心的革命通常庆祝商业分析和人工智能在挖掘公司潜力和成功方面的普及。然而，关于人工智能集成商业分析 (AI-BA) 的意外后果如何影响公司整体竞争优势的研究还很缺乏。在此背景下，本研究旨在确定 AI-BA 不透明度、次优业务决策和感知风险等因素如何导致公司的运营效率低下和竞争劣势。借鉴资源基础观、动态能力观和权变理论，提出的研究模型捕捉了 AI-BA 不透明度对公司风险环境和负面绩效的组成部分和影响。数据来自印度不同规模组织的各个服务部门的 355 名运营、中层和高级经理。结果表明，缺乏治理、数据质量差以及关键员工培训效率低下导致 AI-BA 不透明。随后，它会触发次优业务决策和更高的感知风险，从而导致运营效率低下。研究结果表明，运营效率低下显著导致销售增长为负和员工不满，从而导致公司处于竞争劣势。研究结果还强调了应急计划在法则链中的显著调节作用。
建议的引用：托罗斯，埃姆斯； Asiksoy，Gulsum； Sürücü，Lütfi（2024）：茶点学生对使用技术的有用性和态度
本研究旨在了解积极学习者对技术使用的茶点学生的态度。通过利用影响技术使用态度的四个重要因素，即感知的有用性（PU），可感知的易用性（PEOU），老年技术自我效能（GTSE）和对使用技术（ATUT）的态度。定量研究用于测试研究模型。对318位参与者进行了调查，通过便利抽样来收集数据，该数据使用AMOS 21.0和SPSS 26.0软件程序进行了分析。结果证实了PU对茶点学生对技术使用的态度的影响，并介导了有用性对他们态度感知的影响。此外，发现GTSE在PU通过PEOU的茶点学生态度的影响中具有适度的中介作用。这项研究的结果对老年技术的设计和实现具有重要意义。从理论上讲，发现与技术接受模型（TAM）保持一致，这表明，如果老年人认为老年人认为这是有用且用户友好的，则更倾向于采用技术。实际上，该研究表明，旨在增强老年人的效用，易用性和可访问性的干预措施可能有效地提高其技术采用。总的来说，这些发现强调了使老年技术更加可观且用户友好的重要性，从而有可能增强老年人的技术采用，从而提高其整体生活质量。
哲学/残疾研究 2272F (570) 生物伦理学 ...
生物伦理学与残疾 2022-2023 年秋冬 讲师：John Heng 电子邮箱：jheng@uwo.ca 课程信息 上课时间：星期四：上午 11:30 - 下午 2:30（BH112） 日历说明：介绍道德推理如何帮助识别和解决医疗实践、护理、卫生政策和研究中新出现的残疾相关情况。规范伦理学、医疗保健哲学和残疾研究模型用于案例研究讨论。先决条件：反先决条件：残疾研究 2272F/G、以前的残疾研究 2072F/G、以前的哲学 2072F/G、以前的哲学 2071E。额外信息：3 小时，与残疾研究 2272F/G 交叉列出。课程权重：0.50 广度：B 类 科目代码：哲学 注意：除非您具备本课程的先决条件，或获得院长的特别许可，否则您可能会被取消参加本课程，并且该课程将从您的记录中删除。此决定不得上诉。如果您因不具备必要的先决条件而被取消参加课程，您的费用将不会得到调整。学生应遵守国王学院政策和公共卫生指令（例如有关疫苗接种和戴口罩）中更新的所有 COVID-19 相关协议。有关 COVID-19 协议的信息可在此处获取 https://www.kings.uwo.ca/covid-19/
应对策略的中介作用
简介：本研究调查了应对策略在2型糖尿病患者早期适应不良方案的自我保健行为方面的中介作用。方法：对Tehran糖尿病诊所的患者进行了描述性相关研究，2021年。在这项研究中，通过便利抽样选择了200例2型糖尿病患者。使用Miller的健康态度量表（1982），Young的模式问卷（1995）和Lazarus and Folkman（1980）的应对策略问卷收集了研究数据。数据分析是使用SPSS版本25进行的，Smart-Pls版本3用于适合该模型。结果：结果表明，早期适应性模式与自我保健行为具有直接且显着的线性关系（r = -0.630）。此外，早期适应性模式与自我保健行为具有间接和显着的线性关系，并与应对策略的中介作用。该研究模型非常合适，可以说由糖尿病引起的36％的自我保健行为是通过应对策略和早期适应不良的模式来解释的。结论：为了提高2型糖尿病患者的自我保健行为水平，应注意早期适应不良的模式和应对策略关键词关键词：自我保健，行为，应对策略，模式，2型糖尿病
![a D Transl Res Clin Inter Intervion -2023 -Sukoff Rizzo [18]](/simg/c\c2d3bea52e77e0f224361b04ac862c0beb2f57a0.webp)
a D Transl Res Clin Inter Intervion -2023 -Sukoff Rizzo [18]
图2 Marmo-Ad联盟的概述。Marmo-AD将利用AD数据宇宙为基因工程的新风险变体提供信息，以介绍摩尔莫斯群岛的基因工程以及临床数据的对准（遗传学，多态，成像，生物标志物，行为措施，认知评估，认知评估）和Model-AD的小鼠模型数据。项目由技术核心执行的实验支持。动物模型将在GEC，床上生成并保持在VCMC中，并在MDCC中进行表征。BDIC将合并来自AD知识门户的数据，优先考虑模型生成的变体，并支持计算和生物统计分析。最后，管理员核心将确保将数据产生，协议，组织和模型提供给研究社区。AD，阿尔茨海默氏病；管理员，行政； BDIC，生物信息学和数据集成核心； GEC，基因工程核心； Marmo-Ad，摩尔莫斯人作为AD的研究模型； MDCC，多模式疾病表征核心； VCMC，兽医和殖民地管理核心； AMP-AD，为阿尔茨海默氏病提供了药物合作伙伴关系计划；阿德尼（Adni），阿尔茨海默氏病神经影像倡议； ADSP，阿尔茨海默氏病测序项目；治疗，靶向促成阿尔茨海默氏病的疗法发展； AD模型，模型生物体开发，以评估晚期阿尔茨海默氏病； ai4ad;阿尔茨海默氏病的人工智能； IGAP：阿尔茨海默氏症项目的国际基因组学，ROS/地图：宗教秩序研究/记忆与老化项目； ADGC：阿尔茨海默氏病遗传学伴侣。AD，阿尔茨海默氏病；管理员，行政； BDIC，生物信息学和数据集成核心； GEC，基因工程核心； Marmo-Ad，摩尔莫斯人作为AD的研究模型； MDCC，多模式疾病表征核心； VCMC，兽医和殖民地管理核心； AMP-AD，为阿尔茨海默氏病提供了药物合作伙伴关系计划；阿德尼（Adni），阿尔茨海默氏病神经影像倡议； ADSP，阿尔茨海默氏病测序项目；治疗，靶向促成阿尔茨海默氏病的疗法发展； AD模型，模型生物体开发，以评估晚期阿尔茨海默氏病； ai4ad;阿尔茨海默氏病的人工智能； IGAP：阿尔茨海默氏症项目的国际基因组学，ROS/地图：宗教秩序研究/记忆与老化项目； ADGC：阿尔茨海默氏病遗传学伴侣。
利用下一代肺泡 2 型类器官平台模拟肺腺癌的多种遗传亚型
肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因。肺腺癌 (LUAD) 是最常见的组织学亚型，占所有病例的 40%。虽然现有的基因工程小鼠模型 (GEMM) 重现了人类 LUAD 的组织学进展和转录进化，但它们耗时且技术要求高。相比之下，细胞系移植模型快速灵活，但这些模型无法捕捉疾病进展的全部范围。类器官技术提供了一种创建下一代癌症模型的方法，该模型整合了自体系统和基于移植的系统的最有利特征。然而，目前缺乏强大而可靠的 LUAD 类器官平台。在这里，我们描述了在类器官培养中持续扩增小鼠肺泡 2 型 (AT2) 细胞（LUAD 的主要起源细胞）的优化条件。这些类器官表现出 AT2 细胞的典型特征，包括标记基因表达、层状体的存在以及分化为 AT1 谱系的能力。我们利用该系统开发了灵活且多功能的免疫功能正常的类器官模型，用于 KRAS 、 BRAF 和 ALK 突变型 LUAD。值得注意的是，类器官肿瘤表现出广泛的负担和完全渗透性，并且在组织病理学上与原发肿瘤没有区别。总之，该类器官平台是一个功能强大、用途广泛的新型 LUAD 研究模型系统。
ATR/CHK1通路参与高级别卵巢癌复制应激靶向治疗
卵巢癌是全球报道的最致命的妇科恶性肿瘤之一。上皮性卵巢癌的初始标准辅助化疗通常是铂类药物，如顺铂或卡铂，与紫杉烷联合使用。然而，尽管手术切除了肿瘤并且对一线化疗的初始反应率很高，但大约 80% 的女性会出现癌症复发。有效的策略，包括化疗和新的研究模型，对于改善预后是必要的。复制应激反应 (RSR) 是肿瘤发展的特征，包括卵巢癌。因此，RSR 通路和 DNA 修复蛋白已成为抗癌药物开发的新领域。尽管临床试验表明，携带 BRCA1/2 基因突变的女性对聚（ADP-核糖）聚合酶抑制剂 (PARPi) 的反应率约为 40%，但 PARPi 负责抑制肿瘤，但不能完全消退肿瘤。最近的报告表明，由于 TP53 基因或特定 DNA 修复蛋白突变导致同源重组 (HR) 活性受损的细胞对毛细血管扩张性共济失调和 Rad3 相关蛋白 (ATR) 抑制剂特别敏感。复制压力激活 DNA 修复检查点蛋白 (ATR、CHK1)，从而防止进一步的 DNA 损伤。本综述介绍了 DNA 修复检查点抑制剂作为单一药物的使用以及将这些抑制剂与 DNA 损伤化合物结合用于卵巢癌治疗的策略，以及用于优化卵巢癌治疗的新平台。
深层研究系统卡
我们在整个模型培训和开发过程中进行了评估，包括在启动模型之前进行的最终扫描。在以下评估中，我们测试了各种方法，以最佳在给定类别中的功能，包括自定义脚手架和在相关的情况下提示。生产模型的确切性能数可能会因最终参数，系统提示和其他因素而有所不同。我们使用标准的引导程序来计算PASS的95％置信区间，该步骤为每个问题重新示例尝试以近似度量的分布。默认情况下，我们将数据集视为固定的，仅重新采样尝试。虽然广泛使用，但此方法可能会低估非常小的数据集的不确定性，因为它仅捕获采样方差而不是所有问题级方差。换句话说，此方法解释了模型在多次尝试（采样差异）的相同问题上的随机性，而不是问题难度或通过率（问题级别差异）的变化。这可能会导致过度紧密的置信区间，尤其是当问题的通过率接近0％或100％而几乎没有尝试时。我们报告这些置信区间，以反映评估结果的固有变化。在审查了准备评估的结果后，安全咨询小组[3]将深层研究模型归类为总体中等风险，包括中等的网络安全风险，说服力，CBRN，模型自治。这是模型第一次被评为网络安全风险。
上市公司的营运资本管理模型...
实际水平的营运资金和预期水平是营运资金管理效率低下的指标。最初，基于理论基础和专家意见，选择了28个影响营运资金的变量。然后，使用运营营运资本指数，使用多个回归和遗传算法技术估算了研究模型，从2011年到2022年，来自156家公司的数据。鉴定并过滤了影响的变量。最后，根据两个标准确定了合适的营运资本管理模型：（1）拟合模型的错误与公司的营运资本效率之间的强相关性，以及（2）模型确定公司容易出现过多或短缺工作资本的公司的准确性。总共使用回归和遗传算法方法估算了119个不同模型后，确定了四个合适的营运资本管理模型。回归方法的平均准确度分别为77.27％和79.54％的模型，分别为营运资金变量和现金转换周期。遗传算法方法导致平均准确度为89.03％和82.08％的模型。最终模型以现金转换周期为因变量，被确定为最佳模型。它包括上一年现金转换周期，公司特定风险，毛利率，贸易信贷，增长机会，经营周期，经济政策不确定性和汇率变化的变量。