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World File Search System随机样本
www.migrationletters.com 探索人工智能对个性化内容营销的影响：当代数字营销
摘要 在数字交互和数据驱动决策主导的时代，人工智能 (AI) 对个性化内容营销的影响已成为研究的焦点。本研究以 485 名受访者的简单随机样本进行，采用偏最小二乘 (PLS) 分析来揭示人工智能与个性化内容营销之间的复杂关系。研究结果揭示了人工智能在塑造当代营销实践方面的变革力量。我们确认，采用人工智能实施的组织在个性化内容营销方面获得了显着提升。人工智能解读复杂数据并根据个人喜好定制内容的能力推动了参与度并提高了客户满意度。此外，我们强调了人工智能能力的关键作用，表明投资于这些能力的开发可以带来竞争优势。人工智能的预测能力和数据分析能力使组织能够巧妙地驾驭个性化内容营销的动态格局。人工智能渠道的战略整合成为成功的另一个基石。我们的研究阐明了明智选择和整合人工智能渠道的重要性，使组织能够优化其营销策略并与受众建立更深层次的联系。
建筑工程项目的风险管理
摘要 本调查旨在确定导致亚的斯亚贝巴建筑项目发生风险的主要风险因素。研究参与者位于亚的斯亚贝巴，是一级承包商和顾问。为了实现其目标，本研究采用了混合方法研究设计方法。它还实施了描述性研究设计，目的是描述研究问题的情况和事实。进行了问卷调查，从 100 人的简单随机样本中收集数据。通过社会科学统计软件包/IBM SPSS 24/分析收集的数据，并通过频率表、图形和图表等统计工具呈现结果。研究结果表明，根据对建筑项目中发生风险的概率的评估，确定了 5 个关键风险因素。这些是“高通货膨胀率”、“客户延迟付款”、“资源管理不善”、“腐败风险”和“经济不稳定”，它们对项目目标有影响。财务因素是参与者认为最重要的风险类别。因此，确定的两个最关键的风险是工期超支和成本超支。研究还指出，为了有效减轻风险，风险转移和降低措施是参与者认可的主要策略。进一步调查研究意见发现，人们缺乏风险管理知识，需要改进。研究结论是，顾问和承包商以及其他利益相关者需要齐心协力，改善建筑行业的风险管理环境。
基于人工智能的工具：探索摩洛哥未来教师对初始培训中人工智能的看法和知识——案例研究
摘要 — 人工智能 (AI) 与教育的融合，特别是在未来教师的初始培训中，是一个日益受到关注的关键领域。本研究探讨了未来摩洛哥教师对教育中基于人工智能的工具的知识和看法。采用定量、描述性和探索性设计，对 FEZ 高等师范学校 (ENS) 的 767 名未来教师的简单随机样本进行了一份经过验证的问卷。采用稳健统计方法分析数据。研究结果表明，未来教师对基于人工智能的工具有一定的了解，并对其潜力持积极看法。虽然性别显著影响知识水平，男性教师的知识水平略高于女性教师，但相反，它对未来教师的看法没有显著影响。此外，初始培训的学术水平会影响基于人工智能的工具的知识程度和感知程度，第一年的未来教师表现出的知识和感知程度低于第三年的未来教师。最后，未来教师的专业与他们的知识水平或感知程度没有显著关系。本研究通过调查摩洛哥背景下研究有限的主题为文献做出了贡献。关键词——未来教师、基于人工智能的工具、人工智能、初始培训、感知、知识、教学
航空公司 (FAR 121) 机组人员疲劳报告
关于使用 ASRS 数据的注意事项 使用 ASRS 数据时需注意某些事项。所有 ASRS 报告均为自愿提交，因此不能视为对类似事件全部群体的测量随机样本。例如，我们每年会收到几千份高度偏差报告。这个数字可能占到所有高度偏差的一半以上，也可能只是总发生次数的一小部分。此外，并非所有飞行员、管制员、机械师、乘务员、调度员或航空系统的其他参与者都同样了解 ASRS 或可能同样愿意报告。因此，数据可能反映出报告偏差。这些偏差并不完全为人所知或无法测量，可能会影响 ASRS 信息。诸如近距离空中相撞 (NMAC) 之类的安全问题可能似乎在区域“A”比区域“B”更集中，这仅仅是因为在区域“A”中运行的飞行员更了解 ASRS 计划，并且更倾向于在发生 NMAC 时报告。任何类型的主观、自愿报告都会有这些与定量统计分析相关的限制。从 ASRS 数据中可以了解到的一件事是，收到的有关特定事件类型的报告数量代表了正在发生的此类事件的真实数量的下限。例如，如果 ASRS 在 2010 年收到 881 份轨道偏差报告（这个数字纯粹是假设的），那么可以肯定的是，至少有 881 份
人才管理，员工敬业度和
代表性执行可以被认为是很棒的，如果获得的工作结果可以满足指导方针，则可以通过组织给出的改进来获得其中之一。定量研究用于此类研究。因果关系研究包括此研究设计。这项研究的参与者是Sari Takagi Elok Produk Line PR工厂的305名员工中的一些。在本研究中使用了使用目的抽样技术的非概率采样。这项研究的样本标准是18岁以上的成年人。本研究使用了来自Sari Takagi Elok Produk Line PR工厂的75名员工的随机样本作为样本。这项研究中使用了问卷调查来收集数据。研究结果表明，人才管理对Sari Takagi Elok Produk Line工厂工厂的员工绩效没有显着影响。部分地，员工敬业度对Sari Takagi Elok Produk Line PR的工厂员工的绩效产生了重大影响。部分组织文化对同时员工敬业度的Sari Takagi Elok Produk Line工厂员工的绩效产生了重大影响，而组织文化对在Sari Takagi Elok Produk Line工厂的员工绩效产生了重大影响。因此，我们可以说，如果实施良好的人才管理，员工参与和良好的组织文化，员工绩效可以提高
金融包容
注意：评估期涵盖2014年至2022年中期的财政年度。2022财政年度考虑了2021年12月31日批准的项目（或在2021年12月31日生效的MIGA项目）。as =咨询服务； ASA =咨询服务和分析； DPO =开发政策操作； IFC =国际金融公司； IPF =投资项目融资； IS =投资服务； MIGA =多边投资担保机构； mpweg =微型企业，贫困家庭，妇女和其他排除的群体； p4r =计划库。a。为了估计与DPO和其他多组分项目中金融包容相关的总数，项目的承诺金额是按比例分配的组件（例如，DPO的先前措施）。仅考虑与金融包容相关的组件。，如果组件具有多个子组件，则承诺的金额是按比例分配的，该子量与解决财务包容性的那些子集团分配。b。体积，反映了95％的置信度。采样框架将机构，工具，地区和国家收入水平视为地层。c。对于咨询项目，使用了支出价值。这些价值与与融资项目相关的vol umes不直接相提并论。d。独立评估小组使用关键字搜索来确定1,205个世界银行ASA项目可能与金融包容性有关。反映95％置信度的随机样本产生了43.8％的假阳性率。该数字用于从样本到人群的投影。
algorítmic和数字文化psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ...9671035.pdf
月经疾病，荷尔蒙失调和情绪障碍是妇女健康的相互联系的方面，可能会对日常生活和福祉产生重大影响。月经疾病包括月经周期中的一系列不规则性，例如不规则的时期，沉重的出血（月经），疼痛时期（痛苦的时期）和缺乏月经（Amenorrhea）。这些疾病可能源于各种因素，包括激素失衡，压力，生活方式因素和潜在的医疗状况。这项研究研究了女性情绪障碍发展中月经疾病和激素失衡的预测能力。为了实现研究目标，使用Google表格开发了一份问卷，并通过社交媒体分发给了约旦大学的500名女学生的随机样本。使用统计分析软件（SPSS），该研究得出的结论是，大多数学生的经历中度至严重的月经疾病症状，最常见和最严重的症状是腹痛。此外，在各个领域，例如月经疾病，体重变化，皮肤变化，疲劳，情绪变化，睡眠问题和消化问题，大部分的学生报告经历了中度至重度症状。结果表明，出现各种症状的学生还表明情绪障碍。此外，该研究揭示了月经疾病与荷尔蒙失调与女性情绪障碍之间的相关性。该研究建议开发教育和意识计划，以解决女性之间的月经疾病和荷尔蒙失衡。此外，它建议提供专门的医疗服务来更好地管理和治疗这些条件。
4.0IR 元宇宙时代的人工智能、区块链技术和冒险行为：来自孟加拉国中小企业的证据
摘要：本研究通过风险承担行为的中介视角，研究了影响中小企业（SMEs）采用区块链技术（BT）的变量。作为初始样本，选择了孟加拉国达卡 150 家中小企业（每家一名消息人士）的 150 名所有者/高层管理人员。本横断面研究采用分层随机样本。应用结构方程模型，探讨了影响采用 BT 意图的内部和外部变量的综合影响。结果表明：（1）人工智能知识对区块链技术的采用有积极而显着的影响； （2）人工智能的相关优势对区块链技术的采用有积极而显着的影响； (3)感知人工智能易用性对区块链技术的采用有显著的正向影响；(4)冒险行为在人工智能知识与区块链技术采用之间的关系中起中介作用；(5)冒险行为不在相关优势与感知人工智能易用性与区块链技术采用之间的关系中起中介作用。本研究是为数不多的关于中小企业利用人工智能和区块链技术进行商业运营的实证研究之一。本研究的局限性在于样本量小，且仅使用单一受访者。然而，关于区块链技术采用的研究结果对提升中小企业的竞争力具有应用价值。本研究的独创性源于两个因素：区块链技术的新颖性及其颠覆中小企业传统运营模式的潜力。它强调需要考虑影响中小企业采用人工智能区块链技术的关键变量。
摘要：数字技术被认为是当今时代最重要的发展之一，在世界各个领域发挥着至关重要的作用。
摘要：数字技术被认为是当今时代最重要的发展之一，在全球各个领域发挥着至关重要的作用，特别是在金融和银行业。数字技术是评估员工和机构的关键标准。银行业是巴勒斯坦的重要部门之一，为支持国民经济和有效满足客户需求做出了重大贡献。因此，进行了这项题为“数字技术在提高巴勒斯坦银行业员工绩效中的作用”的研究。该研究旨在确定巴勒斯坦银行使用数字技术的程度及其对员工绩效和提高绩效质量的影响。为了实现这一目标，研究人员设计了一个由两个主要部分组成的问卷：第一部分包含人口统计信息，第二部分包含两个轴。问卷分发给 350 人的分层随机样本，从中回收了 320 份问卷，回复率为 91%。使用 SPSS 程序处理和分析数据。研究得出了多项结论，其中最值得注意的是，巴勒斯坦银行大量使用数字技术，员工绩效水平很高。数字技术的使用与银行业员工效率和绩效质量的提高之间存在正相关关系，其中数字技术的使用解释了员工绩效差异的 33.6%。基于这些结果，研究人员建议必须跟上快速的技术发展，以开发人力资源并提高他们的能力。还建议对人力资源进行持续和系统的培训，以使他们能够应对这些快速变化并提高他们的技能和能力。关键词：数字技术、数字化转型、绩效、巴勒斯坦银行业。
用于可解释人工智能的随机模糊规则泡沫
摘要 随机泡沫训练多个模糊规则泡沫函数近似器，然后将它们组合成单个基于规则的近似器。泡沫系统在来自训练有素的神经分类器的引导随机样本上独立训练。泡沫系统将神经黑匣子转换为可解释的规则集。基于模糊规则的系统具有底层概率混合结构，可对每个输入的规则产生可解释的贝叶斯后验。规则泡沫还通过广义概率混合的条件方差来衡量其输出的不确定性。随机泡沫通过平均其吞吐量或规则结构来组合学习到的加性模糊系统。随机泡沫在其规则、规则后验和条件方差方面也是可解释的。30 个 1000 规则泡沫在 MNIST 数字数据集的随机子集上进行训练。每个这样的泡沫系统的分类准确率约为 93.5%。平均吞吐量的随机泡沫实现了 96。 80% 的准确率，而仅对其输出进行平均的随机泡沫则实现了 96.06% 的准确率。吞吐量平均的随机泡沫也略胜于对 30 棵分类树进行平均输出的标准随机森林。30 个 1000 规则泡沫也在深度神经分类器上进行训练，准确率为 96.26%。对这些泡沫吞吐量进行平均的随机泡沫本身的准确率为 96.14%。对其输出进行平均的随机泡沫准确率仅为 95.6%。附录证明了加法系统模糊近似定理的高斯组合泡沫版本。