با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
ردیف | عنوان | نوع |
---|---|---|
31 |
شواهد تجربی از تغییر ساختار هزینه عملیاتی و تأثیر آن بر سود عملیاتی بانک ها: مطالعه موردی کشور آلمان
سال انتشار: 2020 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 20 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 19 بخش مالی دستخوش تغییرات و چالش های گسترده ای است که کل بازار و زیرساخت ارائه دهندگان خدمات مالی را تحت تاثیر قرار می دهد. توسعه فناوری منجر به افزایش فرایند دیجیتالی شدن می شود و امکان ظهور مدل های تجاری جدید را فراهم می کند. واضح است که شاخصه بارز بخش بانکی، کارکنان و خدمات مرتبط با آن است. با این حال، سالهاست که شاهد کاهش کارکنان این بخش به دلیل تغییر شرایط هستیم. و این سوال مطرح می شود که -بر اساس مفروضات مخالف نظریه اصلی نمایندگی و فرضیه ترجیح هزینهها- تغییرات کارکنان تا چه حد بر موفقیت عملیاتی بانکها تأثیر میگذارد. بر این اساس شش فرضیه تدوین و مورد آزمون قرار گرفت. برای تهیه داده ها از روش تحلیل مؤلفه های اصلی استفاده شد. پس از آن، تجزیه و تحلیل واقعی با استفاده از روش ترکیبی انجام شد. نتایج این بررسی طی سالهای 2017-2013 رشد منفی کارکنان را نشان داد که به بهبود نتایج عملیاتی بانکها کمک کرد. بدین ترتیب مشخص می شود که طراحی مدل کسب و کار بانک ها برای پس انداز و همکاری و تعاون در درجه دوم اهمیت قرار دارد.
کلیدواژه: بانکداری | ساختار هزینه | دیجیتالی شدن | منابع انسانی | سود عملیاتی |
مقاله ترجمه شده |
32 |
Digitalization of the economy and entrepreneurship intention
دیجیتالی شدن اقتصاد و قصد کارآفرینی-2020 Our paper contributes to the nascent field of technological entrepreneurial intent by proposing a model linking
students’ entrepreneurial intent to digitalization of the economy, and providing evidence based on a small
transition economy: Kosovo. Our sample is composed of 310 students from two universities in Kosovo
(University of Pristina and University of Applied Sciences in Ferizaj). These two universities account for around
60% of student enrolment in Kosovo. We use a modified version of the Entrepreneurial Intention Questionnaire
(EIQ) scale developed by Liñán and Chen (2009) which considers the extent of digitalization of the economy.
The findings reveal that personal attitude and behavioral content are the main determinants of entrepreneurial
intention; our structural model shows that they explain 72.7% of the total variance. Keywords: Entrepreneurship | Entrepreneurial intention | Digitalization | Kosovo |
مقاله انگلیسی |
33 |
تاثیر تحول دیجیتال بر نوآوری و کارآفرینی در بخش گردشگری: مورد مطالعه ارائه دهندگان خدمات گردشگری در کشور لبنان
سال انتشار: 2019 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 11 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 29 صنعت خدماتی از جمله خطوط هواپیمایی، آژانس های مسافرتی و هتل ها، از اولین اتخاذ کنندگان فرآیند دیجیتالی شدن هستند. این دیجیتالی شدن یک بخش جدید را در صنعت گردشگری ایجاد کرده است که گردشگری الکترونیک نام دارد( که زین پس به صورت ای-توریسم مطرح می شود). گردشگری الکترونیک به ارائه همه خدمات گردشگری با استفاده از یک پلتفرم واحد اشاره دارد. سیر تکاملی گردشگری الکترونیک شیوه و استراتژی کاری کسب و کارها را تغییر داده است و به صورت مستقیم بر رفتار تامین کنندگان و همچنین رفتار مصرفی مصرف کنندگان تاثیر گذاشته است. اکثر پلتفرم های آنلاین رویکرد گردشگری آنلاین را تایید کرده اند و سیستم های توزیع سنتی شان را به فرآیندهای توزیع دیجیتال تغییر داده اند. به کارگیری پلتفرم های دیجیتال، خدمات توریسم را برای همه بخش های بازار در دسترس قرار داده است و مصرف بالای خدمات گردشگری را به ثبت رسانده است.
در حقیقت، فعالیت های گردشگری بین المللی در طول 10 سال گذشته رشد سریعی داشته است و نسبت به سال 2007 دو برابر شده است.
این مقاله در مورد تاثیر تحول دیجیتال در صنعت گردشگری با افزایش رفتارهای کارآفرینانه تامین کنندگان از یک طرف و تاثیرگذاری فرهنگ مصرف مسافران/گردشگران از طرف دیگر بحث می کند.
یک رویکرد کیفی با انجام مصاحبه های عمیق از مدیران اجرایی بخش گردشگری برای ایجاد ارتباط بین گردشگری الکترونیک با کارآفرینی صورت پذیرفت. علاوه بر این، یک پرسشنامه نیز بین مشتریان گردشگری الکترونیک به منظور درک الگو و فرهنگ مصرفی شان توزیع شد.
هدف این مقاله تصدیق اهمیت دیجیتال سازی گردشگری در تقویت نوآوری و کارآفرینی در صنعت گردشگری است.
کلمات کلیدی: گردشگری الکترونیک | تحول | دیجیتال | کارآفرینی |
مقاله ترجمه شده |
34 |
Exploring blockchain for the energy transition: Opportunities and challenges based on a case study in Japan
بررسی بلاکچین برای انتقال انرژی: فرصت ها و چالش های مبتنی بر مطالعه موردی در ژاپن-2019 Under pressures to reach net zero emissions by 2050, there is an ongoing transition of energy decarbonization,
decentralization and digitalization. Physical and information flows in energy systems are increasingly complex
and distributed, leaving centralized structures inefficient. Blockchain technology is suggested as part of the next
step in this transition. Blockchain has potential to facilitate distributed, peer-to-peer trading with reduced
transaction costs, increased security via cryptography, and prosumer choice. However, there are as of yet
multiple challenges to the expansion of blockchain in the energy sector. This paper argues that analysis of these
challenges requires a multi-angled approach incorporating technological, economic, social, environmental, and
institutional dimensions. First, each dimension is explored, substantiated based on a blockchain-based energy
system case in Japan. Concrete challenges of scaling this case toward 2050 and potential opportunities in
overcoming these challenges are discussed, leveraging extensive literature review. Finally, an overview of
strategic indications is suggested. The findings of this paper present initial indications on challenges and opportunities
to overcome them based on a multi-dimensional overview. It is suggested that the factors identified
across the dimensions are interrelated. This would in turn call for coherent innovation management and multistakeholder
innovation ecosystems. Living Labs and regulatory sandboxes are prospective foundations to support
such ecosystems, and enable informed decision-making among both private and public sector actors. At large, it
is suggested that a holistic and pragmatic approach can benefit the application and scalability of blockchain in
the energy transition. Keywords: Blockchain | Energy transition | Energy internet | Smart grid | Energy-trading | Renewable energy | Prosumers | Innovation ecosystem |
مقاله انگلیسی |
35 |
Managing workflow of customer requirements using machine learning
مدیریت گردش کار نیاز مشتری با استفاده از یادگیری ماشین-2019 Customer requirements – product specifications issued by the customer – organize the dialog between
suppliers and customers and, hence, affect the dynamics of supply networks. These large and complex
documents are frequently updated over time, while changes are seldom marked by the customers who
issue the requirements. The lack of structure and defined responsibilities, thus, demands an expert to
manually process the requirements. Here, the possibility to improve the usual workflow with machine
learning algorithms is explored.
The whole requirements management process has two major bottlenecks, which can be automatized.
The first one, detecting changes, can be accomplished via a document comparison tool. The second one,
recognizing the responsibilities and assigning them to the right department, can be solved with standard
machine learning algorithms. Here, such algorithms are applied to a dataset obtained from a global
automotive industry supplier.
The proposed method improves the requirements management process by reducing an expert’s
workload and thus decreasing the time for processing one document was reduced from 2 weeks to 1 h.
Moreover, the method gives a high accuracy of department assignment and can self-improve once
implemented into a requirements management system.
Although the machine learning methods are very popular nowadays, they are seldom used to improve
business processes in real companies, especially in the case of processes that did not require
digitalization in the past. Here we show, how such methods can solve some of the management problems
and improve their workflow. Keywords: Documents management | Automation | Classification | Machine learning |
مقاله انگلیسی |
36 |
Advanced DNA fingerprint genotyping based on a model developed from real chip electrophoresis data
ژنوتیپ پیشرفته اثر انگشت DNA بر اساس مدل توسعه یافته از داده های الکتروفورز تراشه واقعی-2019 Large-scale comparative studies of DNA fingerprints prefer automated chip capillary electrophoresis over
conventional gel planar electrophoresis due to the higher precision of the digitalization process. However,
the determination of band sizes is still limited by the device resolution and sizing accuracy. Band matching,
therefore, remains the key step in DNA fingerprint analysis. Most current methods evaluate only the
pairwise similarity of the samples, using heuristically determined constant thresholds to evaluate the
maximum allowed band size deviation; unfortunately, that approach significantly reduces the ability
to distinguish between closely related samples. This study presents a new approach based on global multiple
alignments of bands of all samples, with an adaptive threshold derived from the detailed migration
analysis of a large number of real samples. The proposed approach allows the accurate automated analysis
of DNA fingerprint similarities for extensive epidemiological studies of bacterial strains, thereby
helping to prevent the spread of dangerous microbial infections. Keywords:DNA fingerprinting | Automated chip capillary electrophoresis | Genotyping | Band matching | Gel sample distortion | Pattern recognition |
مقاله انگلیسی |
37 |
Machine learning in oil and gas; a SWOT analysis approach
یادگیری ماشین در نفت و گاز؛ یک روش تجزیه و تحلیل SWOT-2019 Digitalization of workflows using machine learning and advanced analytics is the new go-to strategy to add
business value in the oil and gas industry. Enterprises strive to embrace these new technologies; but struggle to
put their models in production, deliver tangible results and obtain favorable returns on investment. This paper
reviews some of the recent developments and practices in this area and offers a SWOT analysis for strategic
management and technology enablement. It is concluded that to reap the full benefits of ML in mission-critical
tasks, oil and gas industry must leverage the latest technology developments, have a consistent strategic focus
and build agile and collaborative teams of data scientists and domain experts. Keywords: Machine learning | Analytics | SWOT | IoT | Transfer learning | Technology |
مقاله انگلیسی |
38 |
مجموعه داده برای عملکرد پرداخت الکترونیکی در سیستم بانکداری نیجریه: تحلیل روند از سال 2012 تا 2017
سال انتشار: 2018 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 5 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 8 ظهور فناوری اطلاعات و ارتباطات (ICT) در عصر جدید به دیجیتالی شدن فرآیندهای کسب و کار از جمله بانکداری منجر شده است. برای اندازه گیری عملکرد در میان دیگر سودمندی¬ها، مجموعه داده برای این کانال¬های الکترونیکی بانکی - دستگاه خودپرداز یا ATM، معاملات اینترنتی (وب) ، پرداخت با موبایل، پرداخت از طریق مسنجر، صندوق انتقال الکترونیک، فروش با دستگاه پوز (POS)، تسویه خودکار چک و برات¬های الکترونیکی پرداخت، بررسی شد. این مجموعه داده تجزیه و تحلیلی از کارایی روند پرداخت الکترونیکی از ارزش و حجم آن در هر کانال بر روی پلت فرم سیستم بین بانکی مسکن نیجریه (NIBSS) در شش سال گذشته از سال 2012 - 2017 فراهم می کند.
کلیدواژگان: اقتباس | رقابت | دیجیتالی شدن | بانکداری الکترونیکی | کارائی پرداخت الکترونیکی. |
مقاله ترجمه شده |
39 |
Listening without ears: Artificial intelligence in audio mastering
گوش دادن بدون گوش: هوش مصنوعی در تسلط بر صدا-2018 Since the inception of recorded music there has been a need for standards and reliability across sound formats and
listening environments. The role of the audio mastering engineer is prestigious and akin to a craft expert combining
scientific knowledge, musical learning, manual precision and skill, and an awareness of cultural fashions and creative
labour. With the advent of algorithms, big data and machine learning, loosely termed artificial intelligence in this creative
sector, there is now the possibility of automating human audio mastering processes and radically disrupting mastering
careers. The emergence of dedicated products and services in artificial intelligence-driven audio mastering poses profound questions for the future of the music industry, already having faced significant challenges due to the digitalization of
music over the past decades. The research reports on qualitative and ethnographic inquiry with audio mastering engineers on the automation of their expertise and the potential for artificial intelligence to augment or replace aspects of
their workflows. Investigating audio mastering engineers’ awareness of artificial intelligence, the research probes the
importance of criticality in their labour. The research identifies intuitive performance and critical listening as areas where
human ingenuity and communication pose problems for simulation. Affective labour disrupts speculation of algorithmic
domination by highlighting the pragmatic strategies available for humans to adapt and augment digital technologies.
Keywords: Algorithmic cultures| artificial intelligence | audio post-production | criticality | machine learning | music technology |
مقاله انگلیسی |
40 |
The limits of computation: A philosophical critique of contemporary Big Data research
محدودیت محاسبات: نقد فلسفی از تحقیقات داده های بزرگ معاصر-2018 This paper reviews the contemporary discussion on the epistemological and ontological effects of Big Data within
social science, observing an increased focus on relationality and complexity, and a tendency to naturalize social
phenomena. The epistemic limits of this emerging computational paradigm are outlined through a comparison with
the discussions in the early days of digitalization, when digital technology was primarily seen through the lens of
dematerialization, and as part of the larger processes of ‘‘postmodernity’’. Since then, the online landscape has become
increasingly centralized, and the ‘‘liquidity’’ of dematerialized technology has come to empower online platforms in
shaping the conditions for human behavior. This contrast between the contemporary epistemological currents and the
previous philosophical discussions brings to the fore contradictions within the study of digital social life: While
qualitative change has become increasingly dominant, the focus has gone towards quantitative methods; while the
platforms have become empowered to shape social behavior, the focus has gone from social context to naturalizing
social patterns; while meaning is increasingly contested and fragmented, the role of hermeneutics has diminished; while
platforms have become power hubs pursuing their interests through sophisticated data manipulation, the data they
provide is increasingly trusted to hold the keys to understanding social life. These contradictions, we argue, are
partially the result of a lack of philosophical discussion on the nature of social reality in the digital era; only from a firm
metatheoretical perspective can we avoid forgetting the reality of the system under study as we are affected by the
powerful social life of Big Data.
Keywords: Big Data | data analytics | end of theory | computational social science | data-driven science | epistemology |
مقاله انگلیسی |