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人力资源管理的新范式
引言人力资源管理 (HRM) 通过有效管理员工队伍在确保组织成功方面发挥着关键作用。随着技术的进步，人工智能 (AI) 已成为可以彻底改变人力资源实践的强大工具。AI 应用程序可以自动执行重复性任务、改善决策并为战略规划提供宝贵见解。本文探讨了 AI 在人力资源管理实践中的应用，并强调了其实施带来的好处和挑战。人工智能 (AI) 已经彻底改变了各个行业，人力资源管理 (HRM) 也不例外。人力资源管理涉及管理组织的员工队伍，包括招聘、培训、绩效评估和员工敬业度。随着 AI 的整合，人力资源管理实践变得更加高效、数据驱动和战略性。
我们是否需要“新战略范式”？不需要
摘要 Bansal 等人的观点文章《战略的生态谬误：战略学者如何导致生态危机以及我们能做些什么》呼吁改革战略领域，将重点放在自然环境、生态循环以及自然和社会层面之间的相互联系上，为“尊重自然环境的明确生态系统”创造价值。我们怀疑这些新的基础是否必要或有用。我们认为 Bansal 等人误解了战略思维的演变和内容；低估了现有工具在处理他们关注的问题方面的实用性；忽视了他们所偏爱的政策所鼓励的衡量、集体行动、政府失灵和裙带关系等问题；接受了不必要的危言耸听的世界观；低估了他们所批评的市场机构的社会效益。我们认为，建立在明确界定的产权、根据稀缺性自由调整的价格、以及鼓励创业和创新的制度环境基础上的市场体系，仍然是保护自然环境的一个未被充分重视的手段，它比集中化和监管性的替代方案更为有效。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
自主机器人的新控制范式
摘要 - 随着人工通用智能（AGI）的出现，以令人叹为观止的速度发展，大型语言模型（LLMS）作为机器人技术中的AI代理的应用仍处于其新生阶段。一个重大的关注点是，将这些AI代理的无缝整合到机器人技术中是它们产生的内容的不可预测性，一种被称为“幻觉”的现象。从生物神经系统中汲取灵感，我们为自主机器人技术提出了一种新颖的，分层的结构，桥接AI代理智能和机器人本能。在这种情况下，我们将机器人本能定义为自主机器人系统中的先天或学识渊博的响应和优先级，以确保及时有效地进行确保生存的必要任务，例如安全保证和避免障碍。此范式和谐地将LLM的智能与机器人行为的本能相结合，有助于更安全，更广泛的自主机器人系统。作为一个案例研究，我们在移动机器人的背景下说明了这种范式，证明了它的潜力显着增强了自主机器人，并使机器人可以在各种环境之间独立和安全地运行的未来。
超声心动图和心脏pocus（护理点启动）的人工智能期间，在19 covid-19大流行中：新范式？
超声心动图和心脏点启动（POCUS）已成为与COVID-19相关的几种心血管并发症的诊断和管理中的宝贵工具。这些诊断程序为医生提供了心脏解剖结构和功能的实时可视化，从而使它们能够快速，准确地识别由于病毒感染而可能出现的异常。COVID-19的大流行引发了全球临床实践的重大变化，要求现代医学采用新的医疗保健方法，新技术和临床工具的使用。时间限制和医师的安全问题在初步评估Covid-19引起的心血管并发症中固有的固有的问题已经为全球医疗保健专业人员面临着巨大的挑战。人工智能（AI）的出现一直是一种改变游戏的医学工具，因为它是一种强大的资产，扩大了现代临床医生的武器库，并帮助他们提高了临床评估的准确性和安全性。在这篇综述中，我们对超声心动图和心脏pocus的不同基于AI的分析进行了审查，这是用于诊断与Covid-19相关的心血管并发症的关键工具。许多医院已广泛使用AI来改善患者护理，并确保大流行中的医师安全，这强调了人工智能在全面的医疗保健提供中的关键作用。
无线洞察认知健康：阿尔茨海默氏症通过超薄可穿戴天线的检测的范式转移
1阿拉伯联合酋长国扎耶德大学技术创新学院2号电气工程系，萨特国王大学，利雅得国王大学，沙特阿拉伯11451，沙特阿拉伯3 3号电子和通信工程系运输，开罗，开罗11799，埃及5沃尔夫森磁化中心，加定大学的加定大学工程学院，CF10 3AT CADCIFF，英国6，英国6号电子和通信工程系，阿拉伯科学，技术与海上交通学院，CAIRO 451913，CAIRO 451913，埃及7部埃及8高级工程技术学院，El-Tagmoe El-Khames，新开罗市11765，埃及
口服RNAi用于蚊子中的基因沉默 弥合母亲培养皿中的差距 Xu，D.，Zhou，D.，Bum-erdene，K.，Bailey，B.J.，Sishtla，K.，Liu，S.，Wan，J.，Aryal，U.K. 通过ASD中的模仿学习熟练运动 评估温带森林的生长和气候灵敏度，以响应长期全水水酸化实验 使用横断范式增强维修... 与插管儿科患者相关的呼吸道病原体 中枢神经系统的嘌呤能受体
媒介蚊子传播各种医学上重要的致病病原体（疾病控制中心2021）。矢量控制是预防人类蚊子传播疾病的主要方法。然而，由于杀虫剂抗性的全球发病率不断增加，并担心化学农药对非目标生物的潜在负面影响，当前的蚊子控制方法达到了可持续性的局限性，需要开发和引入创新的矢量控制策略（AIRS和BartholoMay 2017，疾病控制疾病，对疾病控制20221）。蚊子基因组项目（Holt等人2002，Nene等。 2007）促进了蚊子生物学新方面的研究，包括医学上重要的艾园（登革热，Zika，chikungunya和黄热病载体）的功能性遗传研究，以及肛门（疟疾载体）人类疾病媒介（疾病控制中心2021）。 这些进步加剧了以基因为中心的新型载体控制策略的发展，导致研究的研究重点是鉴定潜在的基因靶向载体控制基因靶标，以及操纵蚊子基因在实验室中以及在现场中的作用的方法。 RNAi，促进实验室中蚊子基因的功能表征，2002，Nene等。2007）促进了蚊子生物学新方面的研究，包括医学上重要的艾园（登革热，Zika，chikungunya和黄热病载体）的功能性遗传研究，以及肛门（疟疾载体）人类疾病媒介（疾病控制中心2021）。这些进步加剧了以基因为中心的新型载体控制策略的发展，导致研究的研究重点是鉴定潜在的基因靶向载体控制基因靶标，以及操纵蚊子基因在实验室中以及在现场中的作用的方法。RNAi，促进实验室中蚊子基因的功能表征，
银行业颠覆性创新的新范式
为了应对银行业的变革趋势，Discovery Bank 率先推出了一种超越利润的共享价值银行模式。通过激励和授权客户养成良好的理财习惯，银行开启了一个良性循环，客户、机构和整个社会都能从中获益。随着客户积极负责地管理财务，客户将获得积极的价值，储蓄水平更高，过度负债的风险更低。反过来，银行通过奖励和利率将这些价值回馈给客户。同时，参与的客户推动了银行利润的增长，从宏观层面上看，有助于社会经济更加稳定。
数据库的机器学习：基础，范式和开放问题
该教程深入研究了数据库的机器学习新兴领域（ML4DB），突出了其最近的进步以及阻碍其整合到工业级数据库管理系统中的挑战。我们系统地探讨了三个关键主题：ML4DB中基础的探索及其对不同应用的潜力，ML4DB中的两个范式，即，使用Ma-Chine学习作为替代品与传统数据库组件的增强，以及诸如实现模型效率和解决数据变化之类的关键开放挑战。通过深入分析，包括对主要数据基础会议的最新作品的调查，该教程封装了ML4DB的当前状态，并为其未来开发和在实践数据库环境中的更广泛采用绘制了路线图。
信息技术研究中的哲学范式
作为一名研究人员，重要的是要考虑什么将构成您研究中的知识，您希望如何获取知识，同时让其他人知道这些知识。您是否希望人们有亲身经历，以便我们同意他们拥有该主题的知识，或者可以从其他来源获取知识？关于知识，我们知道什么，已知和未知之间的关系可能是什么？作为一名研究人员，您如何与已知事物联系起来，您从什么角度看待已知事物？这与研究人员或知情者的观点相同吗？这些问题非常重要，因为它们使研究人员能够将研究正在做的事情与新事物联系起来，并将其与已知事物进行比较。认识论很重要，因为它可以帮助研究人员确定我们对数据的信任或真相。它为我们提供了一条清晰的路径，告诉我们如何在社会世界中发现数据和事实或观点。