Hernes / Walaszczyk / Rot | Emerging Challenges in Intelligent Management Information Systems | E-Book | www.sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 364 Seiten

Reihe: Lecture Notes in Networks and Systems

Hernes / Walaszczyk / Rot Emerging Challenges in Intelligent Management Information Systems

Proceedings of 28th European Conference on Artificial Intelligence ECAI 2025 - IMIS Workshop, Volume 1
Erscheinungsjahr 2026
ISBN: 978-3-032-13869-9
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

Proceedings of 28th European Conference on Artificial Intelligence ECAI 2025 - IMIS Workshop, Volume 1

E-Book, Englisch, 364 Seiten

Reihe: Lecture Notes in Networks and Systems

ISBN: 978-3-032-13869-9
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark



This book is an interdisciplinary exploration of how artificial intelligence reshapes management information systems. Discover cutting-edge strategies for applying artificial intelligence to enhance decision-making, optimize business processes, and manage knowledge effectively. What sets this book apart is its integrative approach, bridging theory, methodology, and real-world case studies to address current challenges in AI-driven decision-making, automation, and knowledge management. Covering applications from customer analytics and robotic process automation to digital transformation and misinformation detection, it provides a comprehensive view of emerging AI trends. It is designed for researchers, practitioners, students, and technology professionals, this volume serves as both a scholarly reference and a practical guide for leveraging AI to enhance efficiency, innovation, and strategic decision-making across sectors.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Improving Public Contract Management with LLMs: A Q&A System.- A Machine Learning Approach to Retail Customer Segmentation: Behaviour Analysis and Transition Probability Modelling.- Evaluating the Validity of Agent-Based Models: Challenges and Methodological Approaches.- Extracting Key Features from Data Science Related Job Offers: A Data-Driven Approach.



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