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World File Search System项目管理
项目管理策略用于在医疗保健过程改进计划中实施预测分析
一家大型城市医院实施了预测模型，以增强人员配备和设备的资源分配。使用机器学习（ML）模型分析了有关患者入院，治疗时间和高峰操作时间的历史数据。预测工具预测的小时患者量，使管理员能够准确识别高需求周期。基于这些预测，对人员编制时间表进行了动态调整，以确保在高峰时间内足够的人员，并在非高峰时段减少冗余。这种数据驱动的方法可将过量存货降低20％，将加班成本降低15％，并提高了整体劳动力效率[39]。
资产和项目管理 - 市政住宿部门向SPC展示财产和开发
注释2：12 +/-临时FTE预计将在2024年工作，费用约为90万美元。这些费用不包括在运营预算中。注释3：由于操作要求而减少3英尺，包括删除2英尺以抵消在财产资产管理中增加一个FTE的税收 - 支持的税收。
GAO-04-642 NASA：缺乏严格的成本估算流程阻碍了有效的项目管理
NASA 的项目成本估算发生了显著变化（既有增加也有减少），这表明 NASA 对其项目的成本以及实现目标需要多长时间缺乏清晰的认识。例如，在 GAO 审查的 27 个项目中，超过一半的开发成本估算有所增加，对于某些项目来说，这种增加幅度很大，高达 94%。GAO 详细审查的 10 个项目的成本估算都发生了变化。在这 10 个项目中，有 8 个项目的估算有所增加。尽管 NASA 列举了变化的具体原因，例如技术问题和资金短缺，但成本估算的变化表明这些项目缺乏足够的知识来确定优先事项、量化风险和做出明智的投资决策，从而预测成本。最值得注意的是，NASA 的基本成本估算流程（管理项目的重要工具）缺乏确保项目估算合理所需的纪律。具体而言，GAO 发现，GAO 详细审查的 10 个 NASA 项目均未满足 GAO 的所有成本估算标准，这些标准基于卡内基梅隆大学软件工程研究所制定的标准。此外，这 10 个项目均未完全满足某些关键标准，包括明确定义项目的生命周期以建立项目承诺和管理项目成本，这是 NASA 的要求。此外，只有三个项目提供了分步说明
评估领导风格在促进可再生能源项目管理中创新的作用
目录摘要................................................................................................................................................................书签未定义。
整合生成的AI来推进敏捷软件开发并减轻项目管理挑战
摘要 - 敏捷软件开发强调了迭代的进度，适应性和利益相关者的协作。它拥护灵活的计划，持续改进和快速交付，旨在迅速做出反应，以有效地改变和交付价值。将生成性人工智能（AI）整合到敏捷软件开发过程中，为克服项目管理挑战并提高软件开发努力的效率和有效性提供了有希望的途径。本文探讨了利用敏捷方法中利用生成AI的潜在好处，旨在简化开发工作流程，促进创新并减轻共同的项目管理挑战。通过利用生成AI的功能来进行代码生成，自动测试和预测分析等任务，敏捷团队可以提高其生产率，加速交付周期并提高软件产品的质量。此外，生成AI还提供了增强协作，促进决策以及解决敏捷项目管理固有的不确定性的机会。通过对敏捷框架内生成AI集成的整合的深入分析，本文提供了有关组织如何利用AI的变革潜力来推进敏捷软件开发实践并更有效地浏览现代软件项目的复杂性的见解。
组织项目管理成熟度的竞争优势：澳大利亚的定量描述性研究
大豆是全球种子蛋白和油的主要来源，在种子中平均成分为40％蛋白质和20％的油。这项研究的目的是确定使用种子蛋白和油含量的定量性状基因座（QTL），该蛋白质和油含量利用跨平均蛋白质含量线构建的种群，PI 399084，PI 399084到另一个具有低蛋白质含量值的线，PI 507429，均来自USDA Soybeanbeanbeanebean soybeanbean soybeanbean soybeanbeanbean collection。在四年内，对重复的近交系（RIL）人群，PI 507429 X PI 399084进行了评估（2018-2021）；使用近红外反射光谱分析种子的种子蛋白质和油含量。使用测序使用基因分型重新列出了重组近交系和两个父母。总共12,761个分子标记物来自基因分型，通过测序，Soysnp6k Beadchip和来自已知蛋白质QTL染色体区域的选择的简单序列重复（SSR）标记来映射。在2号染色体上鉴定出一个QTL，该QTL解释了种子蛋白含量的56.8％的56.8％，种子油含量最高可达43％。15染色体上鉴定出的另一个QTL解释了种子蛋白质变异的27.2％和种子油含量变化的41％。这项研究的蛋白质和油QTL及其相关分子标记物将在繁殖中有用，以改善大豆的营养质量。
人工智能对项目管理信息系统的潜在影响* Ihor Berezutskyi 1, ∗ ,† 和 Tetyana Honcharenko 1,†
功能描述风险管理企业 PMIS 提供强大的风险管理功能，使项目经理能够在整个项目生命周期中识别、评估和减轻风险。功能可能包括风险识别工具、风险评估矩阵和风险响应规划功能。成本跟踪这些系统提供全面的成本跟踪和管理功能，使项目经理能够监控项目费用、跟踪预算分配并分析成本差异。功能可能包括预算跟踪工具、费用管理模块和成本预测功能。投资组合优化企业 PMIS 通过使组织能够根据战略目标、资源约束和财务目标确定项目的优先级并使其保持一致来支持投资组合优化。功能可能包括投资组合分析工具、资源优化算法和项目优先级框架。集成能力这些系统提供与其他企业系统（如 ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户关系管理）系统和财务管理软件）的无缝集成。集成能力促进数据交换、流程自动化和跨职能协作，提高组织效率和敏捷性。表 2 协作和团队合作平台的主要特点
在以项目为导向公司的数字化转型的背景下，开发建筑项目管理系统的概念
i i i t e s i t i是技术科学博士，教授信息技术设计。技术科学博士学位，管理学院教授*** o l e g r g r g r g r g r g r g r g r g r g r g r g r g r g i g r政治科学博士，经济学经济学和管理部教授*y e e v h e n i v h e n i i i i a k a t a t a t a t a i e e v a i v a v a博士学位A N A P R O K O P O K O P E N K O技术科学博士，信息技术设计系教授* Y u R i y t r i t r y u s教学科学博士博士，博士，计算机科学和系统分析系教授* 18006年**技术管理系塔拉斯·舍申科国立大学，基辅Volodymyrska str。，60，基辅，乌克兰，乌克兰，01033 ***斯洛伐克科技大学布拉迪斯拉瓦·瓦索瓦·斯特尔斯大学，5，布拉蒂斯拉夫5，斯洛伐克，斯洛伐克，811 07
分析人工智能在工业 4.0 项目管理中的应用。波兰工业的视角，Wachnik Bartosz
摘要 人工智能 (AI) 越来越多地支持工业项目中的项目管理。本文记录了有关在工业 4.0 项目中使用 AI 的研究结果。本文的目的是确定整个生命周期中工业 4.0 项目使用 AI 的范围，并确定项目管理中 AI 发展的主要阶段。此外，本文还指出了研究项目中发现的在项目管理中使用 AI 的主要障碍。为了确定和系统化 AI 的使用范围，应用了文献中提出的在项目管理中使用 AI 的概念框架。研究结果表明，我们正处于在项目中使用 AI 的早期阶段。所研究的项目主要在项目管理中使用 AI，即完成以下任务：简单的日常活动自动化、支持，以及在非常有限的范围内在项目管理领域使用 AI，即识别异常并预测异常发生的现象。本研究采用案例研究法，研究了四个项目：ERP 系统升级、支持高架仓库管理的 IT 系统实施、物联网作为数据收集传感器平台的实施以及电子学习平台实施。研究于 2019 年至 2021 年期间进行，涵盖了整个项目生命周期，包括其准备、实施和运营三个阶段。
GAO-21-16，核武器：美国国家核安全局计划实现关键贫铀能力现代化并改善项目管理
美国能源部 (DOE) 国家核安全局 (NNSA) 正在采取措施建立新的高纯度贫铀 (DU) 供应，以实现核武器库存的现代化。制造武器部件所需的贫铀必须是高纯度金属形式。生产贫铀金属通常首先涉及将铀浓缩的副产品（称为“尾料”）转化为盐“原料”，然后将其转化为金属。（见图。）为了重新建立原料供应，NNSA 计划在位于俄亥俄州的 DOE 朴茨茅斯工厂的现有设施中安装转化设备。DOE 最初估计设计和安装该设备的成本为 1200 万至 1800 万美元，运营将于 2022 财年开始。然而，在 2020 年 3 月，NNSA 要求增加转化能力，2020 年 7 月更新的提案估计成本为 3800 万至 4800 万美元，运营开始时间略有延迟。 NNSA 计划利用商业供应商将原料转化为贫铀金属，每年成本约为 2700 万美元。