Building a better intelligence machine: A new approach to capability review and development
Building a better intelligence machine: A new approach to capability review and development
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构建更好的智能机器：能力审查和开发的新方法
DOI：
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
S. Creese
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Duncan Hodges;S. Creese
在本文中，我们提出了一种新的方法来管理组织内的能力，从事身份归属或身份丰富的练习。具体来说，我们认为，一个建模框架，使用自底向上的数据驱动的方法封装了最适当的抽象能力。特别是，这应该是不可知的（但意识到）能力提供者的类型（无论是技术、服务还是人），能力框架独立于具体的工作人员或技能群体。这样，我们的方法就可以避免通过孤立的角色或基于技能的工作人员库来单独推动战略能力增强的局限性，这种做法必然偏向于工作人员管理框架，并可能限制战略成果。
In this paper we propose a new approach for managing capability within organisations that are engaged in identity-attribution or identity-enrichment exercises. Specifically, we believe that a modelling framework which uses a bottom-up data-driven approach encapsulates the most appropriate abstraction of capability. In particular, that this should be agnostic (but aware) of the type of capability provider (whether a technology, service or a human) and that the capability framework be independent of specific staff or skill groups. In this way our approach could avoid the limitations of solely driving strategic capability enhancements through siloed role or skills-based staff pools, which are necessarily biased towards the staff management frameworks and potentially limit the strategic outcome.
用于阐明与在线社交网络使用相关的隐私和安全风险的数据可达性模型
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
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影响因子：
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作者：
Creese S.
通讯作者：
Creese S.