【摘 要】
:
本文旨在探讨数字化转型对企业经营管理的影响,并提出相应的实施策略和管理模式。通过文献综述和案例分析,对数字化转型的概念、特点以及对企业经营管理的影响进行了深入探讨,并分析了数字化转型的实践案例,总结了数字化转型的成功要素和经验。同时结合实践经验,提出了数字化转型的实施策略和管理模式。研究表明,数字化转型对企业经营管理产生了深刻影响,可以提高企业的生产效率和市场竞争力,但也带来了一系列挑战。
论文部分内容阅读
本文旨在探讨数字化转型对企业经营管理的影响,并提出相应的实施策略和管理模式。通过文献综述和案例分析,对数字化转型的概念、特点以及对企业经营管理的影响进行了深入探讨,并分析了数字化转型的实践案例,总结了数字化转型的成功要素和经验。同时结合实践经验,提出了数字化转型的实施策略和管理模式。研究表明,数字化转型对企业经营管理产生了深刻影响,可以提高企业的生产效率和市场竞争力,但也带来了一系列挑战。
其他文献
随着全球移动数据流量呈爆炸式增长,移动视频将成为移动网络中最主要的服务之一。边缘缓存技术将内容存放在更接近用户的网络边缘端,能有效降低请求延迟和网络负载。现有的边缘缓存工作主要从系统或用户的角度展开研究,旨在减少传输延迟、降低系统能耗和提升用户体验等,但移动视频服务的主体是内容提供商,较少工作考虑内容提供商的缓存经济成本。为此本文从内容提供商的角度对视频边缘缓存问题展开了深入研究,主要包括:多个内
数字化转型对企业绩效的影响机制是近年来学界和业界关注的重要议题。本文针对这一领域的研究成果,首先对数字化转型的概念内涵以及其与企业绩效关系的理论依据进行系统评述;其次,归纳数字化转型对企业绩效的直接影响,如促进作用、抑制作用、曲线效应,以及数字化转型与企业绩效关系的情景因素和中介变量;最后,提出未来研究方向,包括数字化转型行为的演变规律及对企业绩效的动态影响机制、数字技术和商业模式变革对于提升企业
给定一张未化妆的源图像和一张任意妆容的参考图像,妆容迁移目标是生成一张新的图像,该图像具有参考图像口红、眼影、腮红等妆容信息,又保留源图像人物身份、表情、姿态以及背景等内容信息。因其广泛的应用场景和巨大的市场需求,妆容迁移得到了越来越多的关注和研究。在妆容迁移任务中,主要有两方面的内容需要学习,一方面是建立源图像和参考图像之间的语义对应关系,另一方面是提取参考图像的妆容信息。现有的妆容迁移算法利用
场景图像中的文字包含丰富的高层语义信息,精确检测场景文本有助于感知和理解图像,文本检测一般采用基于目标检测和基于语义分割的方法。基于目标检测的文本检测方法大多依赖于锚策略生成文本候选区域框,但锚定位框依赖于人工设定,不能很好的满足自然场景图像不同尺度、形状和方向文本的检测问题,而且会产生大量重复检测,影响检测精度和效率。另外,此类方法学习的是单词或文本行级的特征,无法获得字符级特征以及拟合曲形文本
行人再识别是利用计算机视觉系统,在图像或者视频集中搜寻给定人物的任务。任务特点是该人物会从一台相机的视野中消失,然后出现在另外一台与前述相机无重叠视野的相机中。行人再识别已经被广泛应用于社会安保和安防中。目前大多数的研究工作专注于可见光条件下的彩色图像。然而在光线不足的情况下,传统彩色相机的成像是无效的。为了解决光线不足导致彩色相机无法成像的问题,红外相机成为了一个可替代的方案。基于红外相机的成像
信息的爆炸式增长促使了自然语言处理技术的发展,如何高效地从海量的文本数据中提取出有用的语义信息是目前研究的重点与难点问题。结合自然语言本身的特点,本文从序列标注和词义消歧两个方向展开研究并提出相应的改进方法,主要工作及研究内容如下:(1)研究基于序列标注的语义信息提取方法。传统的利用Bi LSTM的单词级序列标注方法通常忽略了字符中的语义信息,同时这种顺序处理输入序列的方式会限制捕捉句子内非连续单
数字经济时代,数字化转型赋予企业新的发展动能,这能否提升企业的绿色创新能力?基于沪深A股上市公司2007~2021年的数据,实证检验企业数字化转型对绿色创新能力的影响及其作用机制。研究发现,企业数字化转型有助于提升绿色创新能力,经过一系列稳健性和内生性检验后结论依然成立。中介机制检验结果表明,企业数字化转型有利于提高资源配置效率、人力资本配置效率和创新资源配置效率,进而影响绿色创新能力。进一步研究
本文基于企业技术创新与人力资本结构视角,以2010—2021年制造业A股上市公司年报与财务数据为基础,利用Python分词处理与人工识别构建数字化词典,并以文本分析法构建了制造业数字化程度指标,实证分析了数字化转型对制造业服务化的影响。结果显示:(1)总体上,数字化转型对制造业服务化水平的提升具有显著促进效应,且该效应在采用“宽带中国”战略作为准自然实验和清朝城墙数据作为历史工具变量等一系列内生性
随着物联网技术的高速发展和相关设备的广泛使用,其安全性也因此受到了重视。其中,物联网设备中的固件安全就是很重要的一个方面。目前,在固件开发过程中存在大量使用开源库和代码复用的问题,导致不同平台上的固件经常受到相同已知漏洞的影响。因此,检测跨平台下的同源漏洞可以有效减少固件漏洞对设备造成的不良影响,这对维护固件安全具有十分重要的意义。现有的漏洞检测方法一般需要对所有的待检测函数进行精确匹配,导致在大
建设工程的稳步发展离不开施工安全管理的保障,在安全管理工作中,对施工现场安全网的完好性进行动态检测是工地安全保障的基础。结合检测结果综合评价施工现场存在的风险,对安全管理工作有积极的推进作用。现有的施工安全网完好性检测主要依赖人工巡查,无法保证实时性,而且人力资源开销较大,还可能存在漏检问题。针对上述问题,本文研究利用深度学习方法实时检测安全网的完好性以及破损分类,并构建基于安全网完好性检测的施工