人工智能的政策和战略管理

大数据的研究领域由自然科学是跨学科交叉的学科,包括计算机科学技术学科,数学,统计,信息科学,和其他应用领域,如地理、生物、医学、神经科学和环境科学。大数据的研究将从根本上源于科学研究学科,通过检查数据以各种形式,提取关键知识或见解,披露,作为可操作的情报。这些反过来将提供见解和创新的方法,为企业提供战略政策发展和决策和组织。

本文将研究数据收集科学、机器学习、决策、和知识发现创新的方法和流程,为学术界和企业界之间的关联,并帮助组织做出聪明的决定。研究有望推动人工智能的理论和实践创新通过数据挖掘和知识发现、模式识别、机器学习、强化学习、计算机视觉、多媒体、推荐系统,数字技术影响的目的研究政策开发和实现。这些包括,但不限于,智能机器为明智的商业决策,网络视频人脸检测和识别、产品推荐和预测算法违约,风险或市场趋势值,和健康改善战略管理和决策所必需的。

其他应用程序涉及到模型驱动和数据驱动的决策支持系统,预测和早期预警系统,环境意识和风险管理、推荐系统、模糊转移学习,概念漂移,多目标、多层次的决策,通常,这导致组织可以使用强大的软件工具来支持决策。

主题提交地址可以包括,但不限于:
•智能决策的决策支持系统
•应用人工智能战略开发和管理的公共政策
•应用人工智能科学技术战略业务管理
•应用人工智能科学技术业务策略开发和管理
•探索人工智能的影响在业务策略和战略管理
•探索人工智能对决策的影响在科技行业
•评估各种人工智能技术和实现为提高商业决策的科学和技术

提交指南
•所有提交的论文必须是原创,而不是同时提交到另一个杂志或会议。
•所有的文件将受到单盲同行评审和筛选编辑团队,以下领域严格的同行评议过程(//www.thespel.com/about/review-system)雷竞技rebat