标准普尔500公司人工智能扩散监测：实证结果和方法学进展（英）-2022

重点报告 13 2024-11-02 0 worker

报告编号：151604
报告名称：标准普尔500公司人工智能扩散监测：实证结果和方法学进展（英）-2022
报告来源：互联网用户上传
关键词：重点报告
报告页数：20 页
预览页数：6
报告格式：pdf
上传时间：2024-08-07
简介摘要: (原创分析) 由于当前文本量远超了可处理的长度，我将提供一个总结的框架，以帮助您理解文本的核心内容。 — **文本总结框架**： 1. **背景与目的** – Association for Information Systems (AIS) Electronic Library (AISeL) – DIGIT 2022 Proceedings – 监测S&P500公司中AI扩散的实证研究 – 方法论改进 2. **主要贡献者** – Tomasz Mucha – Timo Seppala 3. **研究背景** – 数字技术创新与商业化 – 技术监测在R&D规划、技术管理和战略决策中的重要性 – 监测技术商业化扩散的现有方法局限性 4. **研究方法** – 识别技术采纳阶段 – 捕捉扩散过程的时间进程 – 基于定性内容编码的文本分类 – 示例：AI在S&P500公司中的扩散分析 5. **研究方法论改进** – 提供透明、可复制、可更新和细粒度的结果 – 作为基于调查的技术监测的补充 6. **实证评估** – AI在北美领先公司中的扩散 – 结果与商业扩散相关的技术监测 7. **理论背景** – 技术监测与技术创新扩散理论 – 监测技术商业化扩散与监测技术预商业化阶段的区别 8. **提出的方法** – 四个步骤：项目界定、内容检索、内容分析、结果展示 – 应用案例：AI在S&P500公司中的扩散 9. **结果分析** – AI扩散的累积百分比 – 不同行业之间的扩散差异 – 数字强度与AI扩散的关系 10. **结论** – 方法论在监测技术商业化扩散方面的有效性 – 提出的方法作为传统调查方法的补充 – 对技术监测和扩散研究的贡献 — 这个框架为您提供了一个关于文本内容的总览，帮助您理解主要的研究目的、方法、结果和结论。