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World File Search System不确定的
不确定的供应链管理
该研究探讨了AI技术，供应链协作以及信息共享对供应链弹性的综合影响。使用SMARTPLS开发和测试了一个综合研究模型，使用了不同行业的542名受访者的目的样本，以了解信息共享如何介导AI技术和协作实践对供应链弹性的集体影响。实验结果表明，AI技术为及时的信息和见解生成铺平了道路，从而发展了供应链合作伙伴之间的协作关系，促进了信任和透明度，从而在整个供应链网络上提供了信息共享，以交换相关数据和洞察力。数据是通过对来自各个行业的542名经理进行调查并使用SMARTPL进行分析的。研究了技术采用，供应链协作，信息共享和供应链弹性之间的关系。使用结构方程建模（SEM）来观察技术采用，供应链协作和供应链弹性之间信息共享的直接和中介作用。本研究意味着，在固体市场环境中的不可预测性和干扰，实用的信息共享活动对于实现供应链的弹性至关重要。它提出了技术采用和供应链协作对供应链的弹性至关重要。信息共享被证明是必不可少的调解人，因为供应链合作伙伴之间的清晰沟通和知识交流在实现供应链弹性方面至关重要。组织需要投资于AI驱动的技术，并与供应链建立合作关系以具有弹性。本文构成了供应链弹性的主要驱动因素的宝贵研究。它具有含义，即组织可以在当前模棱两可的业务环境中使用和发展。
Scopus Q1 - 不确定的供应链管理
为了减轻全球环境影响，纺织业必须整合环境创新和运营效率。这项研究深入研究了绿色创新（GIV）和绿色的灵活性（GAD）对获得绿色竞争优势（GCG）的影响，并特别关注优先可持续性的绿色弹性供应链（GRC）所起的关键作用。该研究采用了一种横截面解释性调查方法，从印度尼西亚的150家纺织公司绘制数据。为了理解手头变量之间的动态关系，该研究采用了部分最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）方法。发现的结果表明，绿色的灵活性和绿色创新直接增强了绿色竞争优势，同时也通过建立绿色弹性供应链而间接地做出了贡献。这些结果肯定，可持续实践和绿色创新是业务策略的关键组成部分，与监管和社会期望保持一致，并增强公司的竞争地位。这项研究的含义为利益相关者提供了宝贵的见解，使他们能够制定策略，将可持续性方面纳入其业务运营，以在竞争激烈的市场环境中实现最佳成果。
在不确定的时代构建供应链弹性
全球供应链挑战日益严峻，对美国国家安全产生重大影响。新冠疫情带来了新的供应链问题，但也暴露了因疫情和其他地缘政治事件（包括俄罗斯入侵乌克兰）而加剧的潜在因素。我们研究这些供应链问题，以应对全球化加剧、产品和服务需求波动以及运输限制带来的挑战和机遇。新出现的供应链问题增加了对协调私营部门和公共部门解决方案的呼声。我们研究和评估美国国内和国外正在实施和提出的主要补救措施。由于补救措施通常需要加强供应链所有节点之间的协调和数据共享，因此我们研究和评估这些数据共享和集成提案。最后，我们定义了可能影响供应链的数据和网络安全领域的漏洞，并在拟议的努力背景下检查了这些漏洞。
不确定的大脑。面对恐惧的指南......
担心意味着一遍又一遍地重复一个故事或想象一个可能的情况。从大脑的角度来看，担心是一种为真实事件做准备的“心理排练”。你重复一个想法的次数越多，你的大脑就越有可能将这个想法视为一种习惯，需要永久储存并习惯性地推出。当你担心时，你的想象力就会越来越容易推出最坏的情况。
二人：从人类反馈中学习的多样，不确定的，不确定的，上的查询产生和选择，用于增强
定义奖励功能通常是系统设计师在增强学习中的一项具有挑战性但至关重要的任务，尤其是在指定复杂行为时。从人类反馈（RLHF）中学习的强化是一种承诺的方法来规避这一点。在RLHF中，代理通常通过使用轨迹段的成对比较来查询人类老师来学习奖励功能。这个领域中的一个关键问题是如何减少需要学习内容丰富的奖励功能的查询数量，因为要求人类老师太多的查询是不切实际且昂贵的。为了解决这个问题，大多数现有的方法主要集中于改进探索，引入数据增强或为RLHF设计复杂的培训目标，而查询生成和选择方案的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们提出了二人组，这是一种新颖的方法，用于RLHF中的多种，不确定的，上的查询生成和选择。我们的方法会产生（1）与政策培训更相关的查询（通过政策标准），（2）更有用的信息（通过认知不确定性的原则衡量）和（3）多样化（通过基于聚类的过滤器）。对各种运动和机器人操纵任务的实验结果表明，我们的方法可以超越最先进的RLHF方法，并给出相同的查询预算，同时对可能的非理性教师有力。
在不确定的经济环境中推动收入增长
一家领先的诊断设备、软件和解决方案领域的医疗技术公司担心繁琐的配置、定价和报价 (CPQ) 流程和技术会对其销售速度产生影响。通过详细的订购机会卖家评估，发现了许多改进其 CPQ 价值链的机会。它显示了简化产品目录、修改流程和治理以及增强平台的机会。另一方面，深入研究折扣实践发现，客户和交易类型之间缺乏差异化。考虑到这两个因素，销售领导层认为，虽然改进 CPQ 会改善卖家和客户体验并加快交易速度，但不会改变潜在的收入经济效益。该公司决定在改进 CPQ 的同时重新考虑其定价和折扣策略。
为不确定的任务评估和选择合适的人才...
评估计划产生的数据阐明了现任领导者在认知和非认知方面的优势、劣势和差异。不幸的是，无法获得数据和信息的高级领导者正在评选现有人才。在目前的实践中，陆军并没有实施完整的数据，这些数据可以帮助为合适的工作选出合适的人才。四年来的数据汇编现在已经足够成熟，可以让技术和领导者不再淘汰那些具有不良属性的人，而是奖励那些比同龄人拥有更多理想特质的人。现在是时候整合严格的选拔，以确保陆军培养人才，以对陆军最重要的优先事项——作战产生最大的影响。
在不确定的环境下设计有效的军事战略
为了尽可能地将可能性的钟摆摆向概率的一侧，规划人员必须分析每个突发环境，以便制定具有速度、规模和持续时间的军事行动。3 本文探讨了联合指挥官和规划人员应如何结合作战设计原则来应对他们面临的棘手、结构不良的问题。它研究了国际安全的不确定性以及在制定战区战略时使用设计方法的潜力。它考虑了应用军事战略所固有的问题和挑战，并建议联合专业军事教育作为国防部战争学院和高级军校的具体成果，使指挥官和规划人员能够应对这些挑战。
系统级别的安全护罩：通过不确定的神经网络动态模型
摘要在许多对照和机器人应用程序中都考虑了神经网络（NN）作为黑框函数近似器。但是，在不确定性存在下验证整体系统安全的困难阻碍了NN模块在安全至关重要的系统中的部署。在本文中，我们利用NNS作为未知染色体系统轨迹跟踪的预测模型。我们在存在固有的不确定性和其他系统模块的不确定性的情况下考虑控制器设计。在这种情况下，我们制定了受约束的传播跟踪问题，并表明可以使用混合智能线性程序（MILP）对其进行求解。在机器人导航和通过模拟避免障碍物中，基于MILP的方法在经验上得到了证明。演示视频可在https://xiaolisean.github.io/publication/2023-11-01-L4DC2024获得。关键字：神经网络，系统级安全，不确定性，轨迹跟踪
阐明（不确定的）人工智能艺术实践的未来
人工智能正迅速融入我们的职业和私人生活。此类技术的普及引发了一系列必须面对的道德问题、价值观冲突和不可预见的后果。Ai-Da 和 DALL-E 2 等发展令人兴奋，因为它们在人工智能和创造力方面展现了强大的新功能。然而，此类技术开启的未来也是不可预测的。鉴于此类技术出现和被采用的速度，吸引目标受众来权衡可能的人工智能未来至关重要。我们的试点项目“艺术过程未来和人工智能”旨在与艺术家一起探索人工智能技术的作用和潜在影响。在本文中，我们展示了如何将参与式推测设计过程引导到公开声明或宣言中，以说明支持艺术过程的可能和可取的人工智能未来，以及我们的研讨会如何揭示这种审议核心的不确定性。