“AI+嗅探”实现营销数据挖掘探索

随着科技的不断发展,人工智能 (AI) 技术在各个领域得到了广泛的应用。在营销领域,数据挖掘探索已经成为了企业获取竞争优势的重要手段,“AI+嗅探”模式基于人工智能技术,通过对海量数据进行深度挖掘和智能分析,针对企业营销数据潜力欠缺的问题,运用大数据关联分析,实现对多维度信息的全面捕捉和精准识别,不断挖掘数据潜力,深入研发市场供求关系策略,健全市场化调控机制,为企业发展提供有针对性的策略指导和营销方案。

“PDCA循环理论”在企业工作质量管理体系中应用研究

随着社会高质量发展不断推进,企业各项工作流程也日益繁复,为避免出现权责不清、计划执行不明确等现象,建立基于PDCA循环理论的企业工作质量管理体系尤为重要,探索建立计划、执行、检查、处理等环节自动循环协调各个工作环节,使各部门间高效协调配合,通过高效地进行 PDCA 循环,企业可以持续改进工作质量管理体系内容,提高企业的竞争力和可持续发展能力,为企业长久稳健发展助力,成为提升工作质量管理的重要举措。

基于机器视觉的采购质量探索与研究

随着科技的快速发展,机器视觉技术逐渐应用于采购风险控制领域,广泛归纳各行业招标采购工作中存在典型问题,针对采购招标流程中的关键环节,研究了一种基于人工智能技术的采购招标流程优化方法。利用机器视觉系统、企业信息聚合API等技术提出规避方案,探索建立一套数字化、智能化招标采购风险优化机制,最大限度地降低采购风险,提高采购风险识别和评估的准确性,以提高企业的采购效率和质量。

基于Activity引擎的企业流程模块化设计研究

随着社会不断进步,企业发展日益壮大,办公流程也变得越来越复杂,如何高效地管理这些流程成为了企业面临的一项挑战。在这个背景下,我们提出了一种基于 Activity 引擎的办公流程模块化设计方法,旨在解决企业各部门缺乏具有统一性、联动性、可追溯性的工作流程的情况,采用 Activity 引擎作为办公流程的底层架构,实现从工作制定、工作流转、日程提醒、批复执行到工作总结评价的全过程数字化办公质量管理体系,为企业高质量发展奠定坚实基础。

基于图像识别算法的企业采购质量管理模式探索

基于图像识别算法的企业采购质量管理模式针对企业内部采购招投标工作中的问题高发环节,在现有平台相关功能模块的基础上开发出适应于不同产业的招投标采购辅助功能,对重点注意事项进行提醒纠正,力求杜绝流程不合规、顺序不恰当、人员配置不合理等问题。同时协助需求部门自主、快速、规范地完成招标采购流程,确保采购流程不出错,保证采供招标各项环节顺利实施开展,切实提升工作效率,避免失误遗漏,帮助需求部门准确排除存在问题的潜在供应商,从而有效降低采购风险,提高采购质量。

企业营销数据动态化感知及差异化嗅探研究

企业营销数据动态化感知及差异化嗅探的目标,是通过将营销数据动态感知、营销数据可视化、数据异常嗅探、大数据对比分析相互整合,提高资源匹配度,提升市场服务能力,同时根据应用效果扩展更多数据标签和模型算法,深入研发更适合本地市场供需关系的策略,通过新技术、新应用进一步优化市场政策,提高服务能力,从而实现良好的营销数据动态感知及可视化探索成果。

论马克思主义党建理论对新形势下基层党组织建设的指导

在开展基层党组织建设工作时,应把马克思主义党建理论作为科学理论指导,坚持问题导向和系统观念,对基层党组织建设的工作思路和方式方法进行创新,在持续巩固党的执政基础的同时,高质量完成基层党组织建设工作任务。基于此,文章从马克思主义党建理论角度出发,通过深入分析马克思主义党建理论对新形势下基层党组织建设的影响,提出了关于马克思主义党建理论对新形势下基层党组织建设的指导意见:强化基层党组织向心力、提高基层党组织战斗力、增强基层党组织吸引力。