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联合管理者根据...
公司的财务状况在2021年期间恶化，鉴于索赔准备金的恶化以及对公司资产负债表上资产的其他调整的考虑，该公司的偿付能力受到质疑。2021年10月21日，公司提供了其SCR的计算，该计算向GFSC提供了，这表明该公司违反了其SCR。GFSC进一步考虑了该公司根据2021年10月27日提供的更新信息违反了MCR。GFSC得出的结论是，除了违反其SCR和MCR外，该公司在法定帐户的基础上的财务状况非常不足，因此它没有足够的资产来实现有序的溶剂径流。
Cisco DNA Center 管理员指南，版本 2.3.5
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管理者人工智能 - IIMBx
预测分析模型根据历史数据预测未来事件的发生，例如产品需求、收入预测、客户流失、员工流失、欺诈、贷款偿还违约等。在许多业务问题中，我们尝试处理多个变量的数据，有时甚至超过观测值的数量。回归模型帮助我们理解这些变量之间的关系，以及如何利用这些关系使用监督学习算法进行决策。本模块的主要目标是了解如何使用回归和因果预测模型来分析实际业务问题，例如预测、分类和离散选择问题。重点是基于案例的实际问题解决，使用预测分析技术来解释模型输出。参与者将接触 MS Excel、R、Python 和 SPSS 等软件工具，以及如何使用这些软件工具执行回归、逻辑回归和预测。
面向管理者的人工智能 - IIMBx
预测分析模型基于历史数据，预测未来事件的发生，例如产品需求、收入预测、客户流失、员工流失、欺诈、贷款偿还违约等。在许多业务问题中，我们尝试处理多个变量的数据，有时甚至超过观察值的数量。回归模型帮助我们理解这些变量之间的关系，以及如何利用这些关系使用监督学习算法进行决策。本模块的主要目标是了解如何使用回归和因果预测模型来分析实际业务问题，例如预测、分类和离散选择问题。重点是基于案例的实际问题解决，使用预测分析技术来解释模型输出。参与者将接触 MS Excel、R、Python 和 SPSS 等软件工具，以及如何使用这些软件工具进行回归、逻辑回归和预测。
人工智能能为珊瑚礁管理者提供什么？
人工智能是珊瑚礁遥感界令人兴奋的技术前沿，尤其是用于绘制和检测珊瑚礁环境航拍图像特征的机器学习算法的出现。机器学习算法在环境遥感应用中得到了广泛应用，这些应用主要基于三项技术进步。首先，自 20 世纪 60 年代末首次收集地球观测图像以来，遥感图像的空间分辨率逐步提高。现在在珊瑚礁环境中可以看到更详细和更小的特征。值得注意的是，无人机平台广泛用于在珊瑚礁上空低空收集图像，使单个珊瑚清晰可见。其次，收集的图像比以往任何时候都多。“大数据革命”是指地球观测图像捕获量增加的现象，这为人工智能识别环境模式和趋势提供了信息。全球存储库现在不断更新，以提供用于观察珊瑚礁的实时卫星图像，这些图像通常可免费下载。现在有大量基于图像的信息可用于训练和评估从上方解译珊瑚礁的算法。第三，计算技术的进步使得配备快速运算单元的低成本机器得到广泛应用，特别是通过虚拟处理设施。这为图像分析的数值方法开辟了空间，包括几类机器学习方法。总的来说，这三项进步从根本上改变了遥感界解译图像的方式，对珊瑚礁管理者具有重要意义。机器学习算法采用与大多数商业图像解译软件根本不同的方法，它使用数据和期望结果来生成一个模型，将一个转化为另一个（Domingos，2015）。通过不断调整通过接触训练数据集而建立的数学和逻辑模型，机器学习算法以类似于学习的方式识别模式和趋势。在这里，我们概述了机器学习算法在珊瑚礁环境中的两种不同应用，然后考虑它们未来对珊瑚礁管理者的用途：1. 空间连续测绘的栖息地分类，2. 检测珊瑚礁环境中的离散特征。
部分州对药房福利管理者的监管
人们普遍注意到，PBM 的市场力量使他们能够直接与制造商谈判回扣，以降低参保者和健康计划的处方药成本。他们还强调了 PBM 提供的其他功能，例如促进仿制药替代、提高患者服药依从性以及识别可能的药物不良反应。然而，雇主组织、药房协会和患者权益组织提出了疑问，即药房福利管理者是否拥有过多的市场力量，以及 PBM 安排是否过于复杂和不透明，从而难以确定其所有收入来源。例如，PBM 的收入来源可能多种多样，包括保留一些制造商回扣、向健康计划收取的管理费以及他们支付给药房的药品分发费用与向健康计划收取的费用之间的差额。根据联邦基金会的说法，其中一些收入来源通常对雇用 PBM 的健康计划保密。
了解影响管理者对人工智能看法的因素
段延庆 1、曹光明 2、徐马克 3、Vincent Ong 4 和 Christian Dietzmann 5，1 英国贝德福德大学，卢顿，英国 2 阿治曼大学，阿治曼，阿联酋 3 朴茨茅斯大学，朴茨茅斯，英国 4 伦敦摄政大学，伦敦，英国 5 德国莱比锡大学和瑞士圣加仑商业工程学院 Yanqing.Duan@beds.ac.uk g.cao@ajman.ac.ae ongv@regents.ac.uk mark.xu@port.ac.uk christian.dietzmann@bei-sg.ch 摘要：人工智能 (AI) 在支持和/或取代管理者的信息处理活动方面具有巨大潜力，但只有组织管理者愿意使用 AI 进行信息处理，才能实现 AI 的好处。学术文献中关于理解人工智能在管理者个人信息处理中的接受度和应用的理论和实证研究非常有限。为了解决这一知识空白，这篇正在进行的论文旨在开发一个概念框架，以研究影响管理者对人工智能在其信息处理中的作用的感知以及他们使用人工智能的意图的因素。在信息处理相关理论的支持下，该研究框架可用于检查信息系统 (IS) 的情境、个人和表现因素是否以及在多大程度上影响管理者对基于人工智能的应用程序的看法，包括首选的人机协作模式和信息处理活动中的人工智能输入水平。所提出的框架从最终用户的角度提供了对信息处理背景下基于人工智能的应用程序的理论理解和开发。关键词：人工智能、信息处理、人工智能与人类协作、大数据。
人工智能如何为财富管理者带来好消息
入职培训不仅是顾问的首要管理任务之一，而且对顾问及其客户而言，都是一次复杂而令人沮丧的体验。它耗时太长，对客户来说过于复杂，而且需要人工输入的步骤太多。然而，人工智能可以通过自动执行新客户问卷、文档管理和端到端流程审查等任务来帮助简化流程。节省的时间将转化为更满意的客户，并更早开始与他们开展业务。