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World File Search System管理决策
人工智能与管理决策
摘要 本文的主要目的是探索人工智能在管理决策中的整合这一主题的全球趋势。文献计量数据和信息主要从 2000 年至 2023 年进行，以确定这些年进行的研究范围。数据是从 Lens 数据库收集的，并使用 VOSviewer 分析了来自不同平台的 1,770 份出版物。研究结果显示，2023 年的出版物数量最多，且大多来自期刊。最活跃的作者是孙秉真，有 6 篇文献，研究最多的主题分别是人工智能和知识管理。在该领域的顶级期刊方面，《商业伦理学杂志》名列前茅，前 10 名期刊中的大多数都来自 Springer、Talor and Francis 和 Science Direct 等知名出版商。该领域产量最高的三个国家包括美国、中国和英国。大多数出版物出现在 COVID-19 大流行的高峰期，对该领域做出贡献的国家分布包括发达国家和新兴国家。虽然学者们对在 2019-2023 年发表论文的兴趣日益浓厚，但研究人员发现，涉及不同国家和地区的合著和文献计量耦合仍然缺乏多样性。2016-2019 年的文献计量耦合案例比 1988-2023 年的任何一年都多。因此，建议开展更多研究来解决阿拉伯和非洲地区等不同国家合著和文献计量耦合的稀缺问题。还可以在新兴国家开展更多研究，以跟上发达国家的趋势，并获得更多合作机会。
MN2196管理决策的数据分析
1。审查数学和统计数据：人口均值和差异，样本平均值和方差，均值和方差的特性，推理的基本要素，对数形式的方程式解释。2。线性回归模型：因果关系问题，人口模型，采样过程，估计器和估计值，普通最小二乘模型（OLS）模型，OLS模型3的假设和特性。多重回归：省略的可变偏差问题，多元回归模型，假设和多元回归模型的属性。4。推论：作为随机变量，假设检验（假设和方法，T-检验和F检验），p值，置信区间的估计器。5。功能形式：虚拟变量，将离散变量转换为虚拟变量集，二次模型，具有交互的模型，使用虚拟变量来探索功能形式。6。线性回归的局限性：省略的可变偏差，非随机抽样，测量误差，外围观察结果，异性恋性。7。实验：实验室，现场和自然实验，内部和外部有效性。8。开发时间变化：样本类型（横截面，时间序列，重复的横截面和面板数据），第一差异模型，单个固定效果模型，时间固定效果模型，差异差异差异模型。9。仪器变量：仪器变量是减轻省略的变量偏差，减少形式估计值，两阶段最小二乘估计的方法。
1 环境管理决策框架...
表 1：决策框架由一个模板支持，该模板记录并概述了每个阶段的结果或结论摘要。模板中嵌入了指南，描述了应包含的内容。该模板旨在成为一份摘要文档，其中包含指向所有支持信息的明确链接，以证明所做决策。
人工智能对项目管理决策的影响
Kolbjørnsrud、Amico 和 Thomas（2016）提到人工智能的主要设计目的是赋予人们权力并提高他们的生产力。它认为人工智能可以像人类大脑一样学习、推理、适应和执行任务。这一结论的证据是，一些科技公司和初创公司已经开发出帮助他们使用人工智能解决社会面临的一些问题的系统。在组织层面，人工智能的使用对 PMIS 等多种技术有影响。虽然过去的研究表明使用人工智能可能会导致糟糕的决策，但这项研究认为，项目经理如果使用得当，就可以利用人工智能的好处。该研究的一部分是关于人工智能如何影响 PMIS 提供的信息有助于管理者理解他们如何在运行各种项目时使用人工智能来改善他们的决策。讨论人工智能在管理中的利弊，为管理者提供了一系列见解，他们可以使用这些见解来确定如何获得人工智能的回报（Maleszak & Zaskórski，2015）。这项研究的假设是，在数据收集过程中部署人工智能将提高管理信息系统中的数据完整性。这反过来又引出了这样的论点：在数据管理过程中实施人工智能将由于拥有更高质量的数据而增强决策过程。多项研究表明，对管理信息系统的大量投资也带来了数据收集，汇编和整理方面的一些问题。正是这个原因，使用它们的公司仍然会做出错误的决定。这项研究将回顾一些可能导致这种结果的因素。多项研究还表明，人工智能对企业用于推动各种运营的信息系统有重大影响。因此，本研究力图检验上述假设，以确定人工智能在PMIS研究和实施中的作用，以帮助项目经理对各项操作的实施和管理做出更好的决策。
国家级航空安全风险管理决策框架
从航空业早期开始，航空业的组织就一直致力于预防事故发生。自 1908 年发生第一起造成人员伤亡的航空事故以来，人们为提高航空业的安全性付出了很多努力。国际民用航空组织 (ICAO) 成立于 1945 年，其宗旨是努力使航空成为最安全的运输方式。ICAO 发布的致命事故率统计数据支持了这些努力，1968 年的数据有了显著改善，详情见 [1]。自 2004 年以来，事故率一直相对稳定，没有显著改善，平均每 1000 万次航班发生 4 至 5 起致命事故。这可能是因为航空安全 (AS) 已达到安全效益与其成本相平衡的程度，参见 [2]，他们认为这一程度可能在 20 世纪 80 年代末就已达到。然而，日益放松管制和竞争，以及未来几十年空中交通量预计增加，可能会危及当前的安全水平。彻底消除航空事故和严重事故征候是一个理想的目标，但显然无法实现。近年来，无风险系统的概念已发展为以安全管理为中心的观点，旨在支持实现“生产”和“保护”之间平衡的资源分配过程。在本上下文中，[3] 将安全定义为通过持续的危险过程，将人员伤害或财产损失的风险降低到可接受水平或维持在可接受水平以下的状态
理解行为策略：《管理决策》的历史演化视角
摘要 目的——本文旨在追溯行为策略 (BS) 领域的历史发展，该领域将心理学应用于战略管理。主要目的是提供对这一研究流派的历史演变以及相关未来轨迹的背景理解。这项工作是“半个多世纪的管理决策”庆祝和非正式期刊部分的一部分。 设计/方法/方法——我们将管理决策 (MD) 中产生的 BS 文献视为管理思想演变的代表，MD 是管理领域最古老、运行时间最长的学术出版物。通过系统文献综述 (SLR) 流程，我们通过 MD 网站和 Scopus 收集了 97 篇 BS 文章样本，这些文章自 MD 成立 (1967 年) 至今 (2024 年)。在分析方面，我们采用了反身主题分析方法来综合主要的 BS 主题，然后从历史角度阅读文献发展的三个“时代”。期刊范围之外的选定国际文献被视为对这一历史分析的补充。发现 – 从历史上看，在 BS 领域，人们的兴趣从规则转移到合理管理战略决策过程，研究导致认知错误的原因，了解如何避免偏见以及为剧烈变化做好准备。本文还确定了未来研究可以研究的六个未来研究轨迹，即“积极启发法”、“情境嵌入的心理过程”、“非传统思维”、“认知进化触发因素”、“去偏见策略”和“应对新战略挑战的行为理论”。研究局限性/含义 – 本研究的局限性在于它只关注 MD 来研究 BS 的历史演变，从而忽略了其他期刊的重要贡献。因此，MD 的编辑偏好影响了结果。仍然需要对 BS 领域进行全面的 SLR，需要更广泛的期刊覆盖范围来减轻选择偏差并加强领域评估。原创性/价值 – 这篇文章是第一个提供 BS 领域历史演变观点的文章，补充了关于这一研究流的其他几篇评论。这填补了管理思想演进研究的空白。关键词 行为策略 管理史 策略 决策 偏见 理性 认知 论文类型 文献综述
人工智能对不确定和快速变化条件下管理决策的影响
注释。本文致力于人工智能对管理决策的影响问题。人工智能使您可以自动执行许多常规管理任务，从而腾出时间进行战略规划和创造性决策。这在快速变化的环境中尤其重要，因为对市场挑战的响应速度是关键。研究人工智能对管理决策的影响很重要，因为它有助于了解公司如何在面对不确定性和快速变化的情况下更有效地运营，从而提高效率和竞争力。本文的目的是分析人工智能在管理中的作用及其对不确定语言决策的影响。这项研究基于使用许多一般的理论方法、原则和方法。为了实现目标并解决研究任务，使用了以下方法：理论，特别是理论数据的概括、比较、综合——确定人工智能在管理中的作用及其对不确定语言决策的影响。值得注意的是，现代商业环境的变化是由外部环境的高度动态性和不稳定性引起的。这是由于该国目前面临的挑战，这些挑战加剧了竞争，并鼓励企业使用新技术和业务流程管理工具，以找到战略发展的最佳方向。确定人工智能正在成为面对不确定性和快速变化时做出管理决策的不可或缺的工具。它使公司能够更好地了解市场，快速适应新条件并提高其流程效率。然而，成功实施人工智能需要考虑道德方面、数据质量和员工培训。值得注意的是，在不确定和快速变化的条件下，在管理过程中实施人工智能可以显著提高决策质量并提高组织的竞争力。为了成功实施，明确目标、确保数据质量、选择合适的工具和培训员工非常重要。适当的规划、工具的选择、有效的数据管理，最重要的是员工培训是关键因素
Chinook库存策略：2023公共投入调查结果和管理决策
公共投入过程是更广泛的管理决策与DNR鱼类和野生动植物（DFW）战略计划相吻合的一部分，该计划呼吁该机构在吸引公民的同时珍视生物学，生态和社会科学，以推进保护保护。具体来说，该计划要求DFW进行积极的对话，以增强信任和透明度，征求公众意见并将公众意见纳入决策过程，并了解公众的愿望和期望。作为一家资源有限的小型渔业机构，使用电子交付的调查来征集公众投入是最佳选择，即直接参与渔业管理中的公众投入。
渔业管理决策的社会和经济影响评估 - 最终报告 (MMO1384)
© 海洋管理组织 2024 您可以根据开放政府许可的条款，以任何格式或媒介免费使用和重复使用本出版物中的信息（不包括徽标）。 请访问 www.nationalarchives.gov.uk/doc/open-government- licence/ 查看许可证，或写信至： 信息政策团队 国家档案馆 基尤 伦敦 TW9 4DU 电子邮件：psi@nationalarchives.gsi.gov.uk 有关本出版物的信息和其他副本可从以下地址获得： 海洋管理组织 兰开斯特宫 汉普郡法院 泰恩河畔纽卡斯尔 NE4 7YH 电话：0300 123 1032 电子邮件：info@marinemanagement.org.uk 网站：www.gov.uk/mmo 免责声明：本报告为海洋管理组织 (MMO) 证据库做出了贡献，该证据库是通过 MMO 和外部专家开展的大量研究活动和方法开发出来的资源。本报告中表达的观点不一定反映 MMO 的观点，也并非旨在表明 MMO 将如何根据给定的事实采取行动，或表明对一种研究活动或方法的偏好。MMO 对所含信息的准确性或完整性不承担任何责任，也不对内容的任何使用负责。引用本出版物时，请引用：MMO (2024)。渔业管理决策的社会和经济影响评估——最终报告。ABPmer 和 RPA 为海洋管理组织制作的报告，MMO 项目编号：1384，2024 年 5 月，63 页
驾驶舱中的神经科学工具：迈向有意义的疲劳风险管理决策支持系统
摘要。疲劳的飞行员容易出现认知障碍，从而降低他们的表现和对高安全标准的遵守。鉴于当前航空业面临的挑战，我们报告了我们正在进行的关于重新评估机组人员人为因素研究的项目的早期阶段。我们的动机源于航空组织需要为运营航空环境开发决策支持系统，能够为组织的疲劳风险管理工作提供信息。为此，关键标准是需要尽可能减少干扰并为安全系统增加信息价值。摆脱合规性疲劳风险管理中的问题和临床研究的侵入性，我们报告了一种神经科学方法，能够产生可以轻松集成到运营层面决策支持系统中的标记。报告我们实时项目的初步阶段，我们评估了适合开发跟踪细微飞行员状态（例如困倦和微睡眠事件）的系统的工具。