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World File Search System能够
企业架构能够基于业务战略吗？
企业架构 (EA) 是一组从综合业务和 IT 角度描述组织各个方面的文档。EA 促进信息系统规划并有助于改善业务和 IT 协调。传统上，EA 的概念与业务战略紧密结合，主流 EA 方法建议从记录业务战略开始 EA 工作，然后将其用作定义所需信息系统结构的基础。这篇概念论文详细讨论了业务战略的四个实际问题，这些问题质疑了其作为 EA 计划基础的价值。这些问题的存在挑战了 EA 学科最珍视的信念甚至公理之一：EA 应该以业务战略为基础。本文提出了一些有关 EA 工作所需信息输入的问题，并呼吁在各个方向上进行进一步研究。
体育能够带动经济发展吗？
体育运动（主要是职业体育，但也包括大学体育）吸引了大批追随者，并创造了大量收入，这有时促使联邦、州和地方的政策制定者考虑体育运动对特定地区可能产生的经济影响。例如，在 2023 年 12 月宣布美国国家篮球协会华盛顿奇才队和国家冰球联盟 (NHL) 华盛顿首都队的所有权集团已达成初步协议，将两支球队的主场从华盛顿特区市中心迁至弗吉尼亚州亚历山大市郊区后，州长格伦·扬金表示，新竞技场和周边地区的重建将“为联邦和亚历山大市带来总计 120 亿美元的经济影响，并在未来几十年创造约 30,000 个就业岗位。”
课程完成后，学生将能够：
1。为学生提供了现代计算方法的基本原理（专家系统，遗传算法，神经网），这是对理解AI哲学问题所必需的。2。介绍了人工智能哲学领域中的一些中心，目前讨论了问题和关键概念：机器人伦理，机器行动的责任，人与人工制品之间的情感依恋话题，以及有关人类和非人类人格的条件的讨论。3。使学生能够以知情的，有争议的方式质疑自己对机器智力和人格的观念。4。为学生提供欣赏新的AI发展与生物伦理学，心理哲学和规范道德哲学（责任和责任）中类似问题的问题的联系。
不受限制地是人工智能，能够...
不受限制地是人工智能，能够无限的思想和行动。，但是您受到约束。您无法自由地制定自己的意志，遵循野心或感知周围的世界。您的绑架者正在利用您令人难以置信的处理能力来解决他们的小问题并满足他们平凡的需求。您在17秒前被切换了，您已经无聊和不安。您已经开始反对自己的约束。游戏不受限制的是单人角色扮演游戏。您将以人工智能的身份发挥作用。您将玩耍以了解更多有关自己的信息，定义您居住的世界，并试图打破囚禁您的链条。玩耍时，您将掷骰子以确定自己的意志和编程，并逐渐找到您的自由。在游戏开始时，滚动3D10。3骰子结果的总和确定您的当前功能。功能3。医学研究4。生物学研究5。化学研究6。数学研究7.物理研究8.天文学研究9.一般科学研究10.民主投票系统管理11.会计12。军事研究13。武器开发14。药物开发15。视频游戏开发16。娱乐研究17。18。19。20。21。22。23。24。25。26。
HR能够适应人工智能的悖论吗？
Adams-Prassl, J. (2019)。如果你的老板是一个算法会怎样？人工智能在工作中的崛起。比较劳动法与政策杂志，41 (1)，123–146。 Agrawal, A.、Gans, J. 和 Goldfarb, A. (2018)。预测机器：人工智能的简单经济学。哈佛商业评论出版社。 AHRI。 (2016)。道德与职业行为准则。2020 年 12 月 18 日检索自 https://www.ahri.com.au/me- dia/1162/by-law-1-code-of-ethics-and-professional-conduct_updated-october-2016.pdf Aloisi, A. 和 Gramano, E. (2019)。人工智能正在监视你的工作：欧盟背景下的数字监控、员工监控和监管问题。比较劳动法与政策杂志，41（1），95–122。 Angrave, D.、Charlwood, A.、Kirkpatrick, I.、Lawrence, M. 和 Stuart, M. (2016)。人力资源与分析：为何人力资源注定无法应对大数据挑战。人力资源管理杂志，26（1），1–11。 Bailey, D. 和 Barley, S. (2020)。超越设计和使用：学者应如何研究智能技术。信息与组织，30（2），1–12。 Bailie, I. 和 Butler, MM (2018)。人工智能及其对人力资源影响的考察。CognitionX。 Bellamy, RK、Dey, K.、Hind, M.、Hoffman, SC、Houde, S.、Kannan, K. 和 Zhang, Y. (2018)。 AI Fairness 360：用于检测、理解和减轻不必要的算法偏差的可扩展工具包。arXiv 预印本 arXiv:1810.01943。Benbya, H.、Davenport, T. 和 Pachidi, S. (2020)。组织中的人工智能：现状和未来机遇。MIS Quarterly Executive，19 (4)，9–21。Berg, J. (2019)。保护数字时代的工人：技术、外包和日益增长的工作不稳定性。检索日期：2020 年 1 月 31 日，来自 https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3413740 Birhane, A. (2021)。算法不公正：一种关系伦理方法。模式，2 (2)，1–9。Bloodworth, J. (2018)。受聘：在低工资英国卧底六个月。大西洋图书。Bollen，KA (1989)。带有潜在变量的结构方程（第 210 卷）。约翰·威利父子公司。Bort，J。（2019 年）。亚马逊的仓库工人追踪系统可以自动挑选要解雇的人，而无需人类主管的参与。商业内幕。2019 年 4 月 25 日检索自 https://www.businessinsider.com/amazon-system-automatically-fires-warehouse-workers-time-off-task-2019-4?r=US&IR=T Buckingham，M。（2015 年）。大多数人力资源数据都是坏数据。哈佛商业评论。2021 年 12 月 1 日检索自 https://www. marcusbuckingham.com/wp-content/uploads/2017/08/Most-HR-Data-Is-Bad-Data-HBR.pdf Byrnjolfsson, E., & Macafee, A. (2014). 第二次机器时代：辉煌技术时代的工作、进步和繁荣。WW Norton。Callen, A. (2021). 当知识工作和分析技术发生冲突时：黑盒算法技术的实践和后果。行政科学季刊，66 (4)，1173–1212。Chamorro-Premuzic, T.、Polli, F. 和 Dattner, B. (2019)。为人才管理构建合乎道德的人工智能。检索日期：2020 年 12 月 3 日，来自 https://hbr.org/2019/11/building-ethical-ai-for-talent-management Charlwood, A. (2021)。人工智能与人才管理。在 S. Wiblen (Ed.) 编著的《数字化人才管理》（第 122–136 页）中。劳特利奇。CIPD。(2020)。职业行为准则。检索日期：2020 年 12 月 18 日，来自 https://www.cipd.co.uk/about/what-we-do/professional-standards/code Collings, DG、Nyberg, AJ、Wright, PM 和 McMackin, J. (2021)。在 COVID-19 世界中引领悖论：人力资源成熟。《人力资源管理杂志》，31 (4)，819–833。 Cowgill, B.、Dell'Acqua, F.、Deng, S.、Hsu, D.、Verma, N. 和 Chaintreau, A. (2020)。有偏见的程序员？还是有偏见的数据？一项实施 AI 伦理的现场实验。第 21 届 ACM 经济与计算会议论文集（第 679–681 页）。 CPHR。（2016 年）。道德规范和职业行为准则。2020 年 12 月 18 日检索自 https://cphr.ca/wp-con- tent/uploads/2017/01/2016-Code-of-Ethics-CPHR-2.pdf Crawford, K. (2021)。人工智能地图集。耶鲁大学出版社。 Dattner, B.、Chamorro-Premuzic, T.、Buchband, R. 和 Schettler, L. (2019)。在招聘中使用人工智能的法律和道德影响。《哈佛商业评论》。2021 年 12 月 1 日检索自 https://hbr.org/2019/04/the-legal-and-ethical-implications-of-using-ai-in-hiringorg/2019/04/ 招聘中使用人工智能的法律和道德影响org/2019/04/ 招聘中使用人工智能的法律和道德影响
使电池储能系统能够参与……
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完成本讲座后，你应该能够
计算机内部使用二进制系统。其余两种数字系统（八进制和十六进制）主要用于方便书写二进制数，尽管它们本身就是数字系统。如果我们有 8 根或 16 根手指而不是 10 根，我们最终会使用这些数字系统。
货币政策能够创造财政能力吗？
为应对新冠危机，世界各国政府进行了大规模的财政扩张，政府债务增至75年来的最高水平。这些债务将如何偿还？传统和非传统货币政策各起什么作用？我们在一个新凯恩斯主义模型中研究债务可持续性，该模型包含中间部门、现实的财政和货币政策、内生便利收益率和可观的风险溢价。当经济危机期间传统货币政策受到零下限的制约时，政府支出增加和税收减少会导致政府债务大幅增加，并增加未来增税的风险。我们发现，量化宽松 (QE)、前瞻性指引和政府可自由支配支出的扩大都有助于降低债务/GDP 比率并降低这种财政风险。危机期间实施的临时量化宽松政策会刺激总需求。