人工智能研究

本研究通过时序全局主成分分析法，构建了工业机器人发展水平的三维动态评价体系，揭示了各国在工业机器人发展强度、产业需求和经济规模效应上的差异。

本文探讨了人工智能时代企业管理变革的逻辑，提出了管理对象、管理属性、管理决策和管理伦理四个方面的变革框架。

本文综述了人工智能决策可解释性的研究进展，探讨了如何将黑盒决策转化为透明过程，以建立人与机器之间的信任。

本文通过机器学习算法提升基本面量化投资中的股票收益预测，展示了深度学习在A股市场中的显著优势。

人工智能应用显著提升人力资源从业者的就业质量，尤其在招聘和培训领域效果显著。

人工智能对就业的影响既有替代效应也有创造效应，中国需采取对策应对AI带来的就业挑战。

本文提出了一种基于大数据的‘数据-智慧’决策模型，旨在通过数据、计算、算法和平台的有机整合，提升组织决策的理性与效率。

本文探讨了互联网与人工智能如何重塑高等教育，提出了以学生为中心、结果导向和持续改进的人才培养新模式。

本文提出了一种结合小波神经网络和遗传算法的混合模型，用于优化期权隐含波动率的敏感性分析，实证表明其优于传统模型。