Optimizing Organizational Structures with Artificial Intelligence: Algorithm Design and Application
Notice bibliographique
Résumé
In the context of globalization and information technology advancement, organizations are confronted with the dual challenges of efficiently allocating resources and promptly addressing internal conflicts.The optimization of organizational structures is identified not only as a strategic measure to enhance competitive advantage but also as a necessary approach to improve decision-making quality and organizational adaptability.This study explores the application of artificial intelligence (AI) technologies in optimizing organizational structures, focusing specifically on the intelligent allocation of human resources and the intelligent identification and resolution mechanisms for internal conflicts.Existing research shows a notable deficiency in resource allocation and conflict resolution, particularly lacking consideration of trust network within organizations and analysis of adaptability to dynamic changes.Addressing these issues, a model based on the fuzzy cerebellar model articulation controller (FCMAC) for the optimization of human resource allocation is proposed.This model is capable of dynamically adjusting strategies in response to the evolving demands of the organization.Concurrently, an intelligent framework for identifying and resolving internal conflicts, which incorporates trust network, has been developed.By quantifying trust relationships, the framework aims to enhance the accuracy of decision-making and the coordination within the organization.Findings suggest that these methodologies significantly improve the efficiency of organizational resource allocation and effectively reduce conflict situations, thereby enhancing overall work efficiency and performance.This research not only offers a new perspective on the role of AI in optimizing organizational decisions but also provides practical solutions for management practices, crucial for aiding organizations to adapt to rapidly changing external environments and enhance their competitiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».