分析的关键词检索结果

6航空中的Bowtie分析的基本规则

6 Essential Rules for Bowtie Analysis in Aviation SMS

经过周到的航空SMSAVIATION安全管理系统(SMS)的BOWTIE分析重点关注:危害识别,风险分析和评估;开发和监测风险控制; SMS的连续改进。

独家:NGA颁发新的Luno商业图像分析的任务订单

EXCLUSIVE: NGA awards new Luno A task order for commercial imagery analysis

NGA董事副总理弗兰克·惠特沃思(Frank Whitworth)确认,该机构和太空部队正在制定一项协议备忘录,该备忘录将设定“程序”,以确保他们不复制商业图像产品。

从要求到建议:AI如何塑造业务分析的未来

From Requirements to Recommendations: How AI is Shaping the Future of Business Analysis

“我们需要确切的要求,然后再建造任何东西。”那曾经是福音。现在? AI工具在第一个利益相关者甚至出现之前就提出了功能。在我们的邮政和产品委员会之间的某个地方,世界悄悄地发生了变化。人工智能并没有夸张,它滑入了我们的工作流程中。不取代业务分析师,[…]

用新颖的环境信息系统分析的欧洲工业排放

European industrial emissions analyzed with novel environmental information system

基于欧洲污染物释放和转移登记册中的数据以及生命周期方法,由巴斯克大学Ekopol集团(UPV/EHU)创建的Amalur EIS环境信息系统(UPV/EHU)创建,可以对国家,地区和/或市政水平产生环境影响。研究人员还分析了2007年至2022年之间在巴斯克国家工厂收集的数据结果。

泰国市场的价格确定:投入输出模型和调查分析的见解

Price Determination in the Thai Market: Insights from Input-Output Model and Survey Analysis

DMYTRO VERNER - 物流中预测分析的演变,供应链中的AI挑战,实时分析,自主决策,云扩展,AI趋势和职业建议

Dmytro Verner, Senior Software Engineer — Evolution of Predictive Analytics in Logistics, AI Challenges in Supply Chains, Real-Time Analytics, Autonomous Decision-Making, Cloud Scaling, AI Trends, and Career Advice

预测分析正在改变物流,但是推动这一进化的关键技术转变是什么?在这次采访中,高级软件工程师Dmytro Verner分享了有关AI,云计算和实时数据流如何重塑供应链管理的见解。从克服数据分裂挑战到自主决策的作用,Dmytro讨论了未来[…]

三角形的劳动力趋势:区域技能分析的见解

Workforce Trends in The Triangle: Insights from the Regional Skills Analysis

由高级经济发展经理Sam Rauf**这是一个由三部分系列的第2部分,我们深入研究了影响三角地区的劳动力趋势。在我们的第一篇文章中,我们探讨了劳动力市场的全国趋势以及我们发现自己的迅速变化的环境。这篇文章探讨了国家趋势在三角形中利用区域技能分析的见解对我们的意义。该系列的最后一部分将包括当地劳动力的反应。取决于任何繁荣的经济体的命脉。正如上一篇文章所讨论的那样,研究三角形面临着迫在眉睫的人口干旱,威胁到我们地区最大的资产:我们的熟练劳动力。为了更好地了解我们面临的具体挑战和机遇,韦克县的经济发展与资本地区劳动力发展和RTI International合作,在2017年,2020年和2023年进

宣布使用亚马逊海王星分析的亚马逊基岩知识库的一般可用性

Announcing general availability of Amazon Bedrock Knowledge Bases GraphRAG with Amazon Neptune Analytics

今天,亚马逊Web服务(AWS)宣布了亚马逊基岩知识库(GraphRag)的一般可用性,这是亚马逊基岩知识库中的能力,可增强Amazon Neptune Analytics中的图形数据,增强了检索效果的生成(RAG)。在这篇文章中,我们讨论了GraphRag的好处以及如何在Amazon Bedrock知识库中开始。

[植物学•2022] Cymbidium×Shangrilaense(Orchidaceae:Epidendroideae)•中国Yunnan的一种新的自然杂种:形态和分子分析的证据

[Botany • 2022] Cymbidium ×shangrilaense (Orchidaceae: Epidendroideae) • A New natural hybrid from Yunnan, China: evidence from morphology and molecular analyses

[A-F] Cymbidium×Shangrilaense S.Ke,Q.H.Zhang&S.R.Lan,[G] C. tracyanum。 [h] C. gaoligongense在KE,Zhu,Zhao,Liu,Li,Huang,Zhang,Liu等,2022.Doi:doi.org/10.11646/phytotaxa.561.2.6 ×来自中国云南省的上方的香格里拉斯(Shangrilaense)进行了说明和描述。该实体可以是曲霉曲霉和高肠链球菌之间的自然杂种。从形态上讲,它与以前的表皮条纹和色谱柱和唇唇形态不同,而后者的花静脉和唇部形态与后者不同。 Molecular analysi

由人工智能(AI)和人工狭窄智能(ANI)提供支持的业务分析的未来

The Future of Business Analysis Powered by Artificial Intelligence (AI) and Artificial Narrow Intelligence (ANI)

使用AI和ANI,我们现在拥有实时的自学系统,可以在几秒钟内处理大量数据。

重新定义样品制备和分析的精度和耐用性

Redefining Precision and Durability in Sample Preparation and Analysis

在快速发展的实验室研究领域,精度比以往任何时候都更加重要。为了满足这一需求,样品存储创新领域的领导者 Micronic 推出了 X-Clear 管 - 这是市场上第一款提供无与伦比的光学清晰度和最佳透光率的产品。这些创新的管为样品制备和分析树立了新标准,使其成为需要准确、可靠和高效处理样品的实验室的完美解决方案...

构建建筑分析的未来:CONXAI 在 Amazon EKS 上的 AI 推理

Building the future of construction analytics: CONXAI’s AI inference on Amazon EKS

CONXAI Technology GmbH 正在率先为建筑、工程和施工 (AEC) 行业开发先进的 AI 平台。在这篇文章中,我们深入探讨了 CONXAI 如何使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)、KServe 和 NVIDIA Triton 在 AWS 上托管最先进的 OneFormer 细分模型。

Vamshi Bharath Munagandla,云集成专家 — 数据集成和分析的未来:利用 AI 和云计算转型公共卫生、教育

Vamshi Bharath Munagandla, Cloud Integration Expert — The Future of Data Integration & Analytics: Transforming Public Health, Education with AI & Cloud Computing

我们感谢 Vamshi Bharath Munagandla 在这次独家采访中分享他的见解,他是人工智能驱动的云数据集成和分析以及实时数据处理的领先专家。凭借在公共卫生数据集成、高等教育分析和商业智能方面的丰富经验,Vamshi 讨论了人工智能、云计算和预测分析如何重塑关键领域的决策[...]

提高联合分析的外部有效性

Improving the External Validity of Conjoint Analysis

改变一种治疗属性对患者对该治疗的偏好有何影响?这是许多患者偏好研究感兴趣的关键问题。在实践中,这通常是通过估计改变一个配置文件属性的因果效应,同时对其余配置文件的分布进行平均来实现的……

出版物:职业、能力、技能和任务分析的数据来源

Publication: Datenquellen für die Analyse von Berufen, Kompetenzen, Skills und Tasks

用于分析职业、能力、技能和任务的数据来源本出版物可用...

数据分析的 10 个基本 SQL 命令

10 Essential SQL Commands for Data Analysis

SQL 中数据分析的基本命令是什么?本文将通过提及 10 个 SQL 命令来回答这个问题。

经济学家喜欢寓言和比喻(或者,经济分析的本质)

Economists Love Fables And Parables (Or, The Essence Of Economic Analysis)

诺贝尔经济学奖得主保罗·克鲁格曼在 20 世纪 90 年代的 Slate 杂志上写道:“经济理论不是权威人士制定的格言集合。主要是,它是一系列思想实验——如果你愿意的话,也可以称之为寓言——旨在以简化的方式捕捉经济过程的逻辑。当然,最终必须用事实来检验想法。但即使要知道哪些事实是相关的,你也必须在假设的环境中运用这些想法。”这是引用文章的链接:《偶然的理论家》。他有一个绝妙的例子,说明节省劳动力的技术如何不会增加失业率。罗切斯特大学经济学家史蒂文·兰兹伯格在他的《扶手椅经济学家:经济学与日常生活》一书中写道:“但正如伊索不久前发现的那样,现实的细节可以掩盖基本真理,而简单的虚构最好能揭示这些真

单一土地类型集约租金分析的变化(第 2/2 部分)

Variations In An Analysis Of Intensive Rent With One Type Of Land (Part 2/2)

5.0 偶然案例这篇文章是上一篇文章的延续。这是密集租金的数值示例。在这里,我先介绍五个偶然案例,然后描述技术选择分析如何随着农业中各种相对加价而变化。5.1 Epsilon 最大比例因子处的切换点在第一个偶然案例中,Alpha 和 Delta 的工资曲线在 Delta 利润率的最大比例因子处相交(图 7)。图 8 显示了租金曲线的图形。在任何更大的比例因子下,Delta 的租金都将为负值。这个偶然案例与利润率比例因子范围的质变有关,其中不存在任何成本最小化技术。工资边界由 Delta 和 Epsilon 技术的工资曲线组成,直到它们之间的切换点。工资边界就在那里结束。对于介于此切换点和 Al