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World File Search System帕累托
创建内容策略并衡量其影响
Mircea-Alexandru ROȘU * 摘要 一家公司的在线形象不仅仅是推广其产品或服务的随机广告材料。相反，在互联网上发布的每条内容都需要符合明确的战略，这应该使企业在在线环境中变得更加引人注目。本文通过研究企业的目标、梦想买家是谁以及如何识别他们，探讨了创建内容生成策略的过程。本文的第一部分强调了如何明确阐述企业的目标以创建买家角色。使用帕累托原则和光环策略可以更好地理解客户的需求。文章的后半部分重点介绍了如何衡量内容制作工作。关键词：内容营销、内容策略、梦想买家简介
印度理工学院鲁尔基分校
印度理工学院鲁尔基分校 系别：应用数学与科学计算系 科目代码：AMC-501 课程名称：应用优化技术 LTP：3-0-0 学分：3 学科领域：PCC 课程大纲：优化简介、凸集、凸函数、数学建模、线性规划：图解法、单纯形法、线性规划中的对偶性、灵敏度分析、对偶单纯形法、整数规划问题、混合整数规划问题、无约束优化 - 牛顿-拉夫逊法、拟牛顿法、共轭梯度法、最速下降法、约束优化 - 拉格朗日法、广义递减梯度法、罚函数法、多目标优化 - 多目标优化问题、帕累托前沿、支配和非支配解、经典多目标优化方法（如加权和方法、e-约束方法）。
不确定需求条件下绿色供应链金融利益分配研究
摘要：随着环保意识的增强，绿色供应链金融得到广泛认可，然而由于利益分配机制不完善导致其发展受阻。因此本研究尝试将这一理念融入到绿色供应链金融中，以更好地解决不确定环境下的利益分配问题，并基于夏普利值法构建了多目标绿色供应链金融利益分配模型。根据研究结果，当企业预期利润超过指标利润时，将运用夏普利值法合理配置资源。此外，通过政府监管，也将提高帕累托效率，这不仅可以解决企业开展绿色金融时的公平冲突，还可以保证资源的公平分配，使资源的使用更加有序。
劳动力市场摩擦下的最佳增长
在本文中，我开发了一个具有劳动力市场摩擦的最佳增长模型，其中招聘工作以劳动力而不是产出来衡量。具体来说，我建立了一个拉姆齐式的跨期框架，其中劳动力必须交替用于生产商品或招聘工人。在这种背景下，假设资本是根据其边际生产力支付的，我表明（i）沿其密集边际衡量的资本可能以非单调的方式收敛到其固定值；（ii）集中经济中典型的帕累托最优配置也可以在分散环境中实现，其中普遍工资与劳动力市场紧张程度指标挂钩；（iii）实施有效配置的工资与商品市场竞争力的一致性依赖于贴现率的消失值。
管理和规划工具
全面质量管理 (TQM)、戴明哲学、统计过程控制 (SPC)、持续质量和生产率改进以及客户满意度如今已成为一般管理层的主要考虑因素，而不再仅仅是质量部门人员使用的工具。其基本哲学与以下概念相关：通过消除系统中的问题原因来提高质量必然会提高生产率。它假定并要求执行工作的人是最了解这项工作的人。它还隐含地表明，结构化的问题解决过程比非结构化方法产生更好的解决方案。通常，质量改进依赖于问题识别和问题分析。许多专业人士已熟悉所使用的工具，包括：• 流程图；• 检查表；• 头脑风暴；• 名义组技术；• 帕累托图；• 因果图；• 运行图；• 分层；• 直方图；• 散点图；• 控制图；• 过程能力指数；• 力场分析。
数学优化中数据驱动的解释性的框架
数学编程的进步使得有效地解决了几十年前被认为是棘手的大规模现实问题。但是，由于将优化软件视为黑匣子，因此可能无法接受最佳解决方案。al-尽管科学家对此充分理解，但对于从业者来说，这很容易获得。因此，我们主张将解决方案作为另一个评估标准的解释性，即其目标价值旁边，这使我们能够找到这两个标准之间的交易解决方案。可以通过与过去在类似情况下实施的（不一定是最佳的）解决方案进行比较。因此，首选具有相似特征的溶液。al-尽管我们证明在简单的情况下，解释模型是np-hard，但我们表征了相关的多项式解决案例，例如可解释的最短路径问题。我们在人工和世界道路网络上进行的数字实验都显示了由此产生的帕累托前沿。事实证明，可执行性的成本可能很小。
机器学习和物理驱动的建模和多相系统的模拟
图3。使用微流体设置进行AGNPS合成：a）微流体设备； b）帕累托图显示了因素及其相互作用的统计学意义，红线显示了统计显着性的限制值； c）响应表面表明pH和柠檬酸三座（TC）对AGNPS大小的综合作用，TC值在mm中给出，并且颜色棒适用于nm中的粒径； d）比较了对初始数据集训练的模型的性能与使用随机选择的其他实验的模型的比较，并根据决策树进行指导DOE； e）将PBM-CFD仿真结果与来自微流体通道和混合良好反应器的实验数据进行比较。所显示的数字已改编自（Nathanael，Galvanin等，2023）（a - c），（Nathanael，Cheng等，2023）（D）和Pico等。（2023）。
量子囚徒困境如何支持谈判
最优经济学研究 NR 5 (71) 2014 Marek SZOPA 1 量子囚徒困境如何支持谈判 2 摘要 囚徒困境游戏模拟谈判双方的决策。该游戏以量子方式制定，其中玩家策略是基于相反决策选项建立的量子位的幺正变换。量子策略通过量子纠缠机制相互关联，游戏结果通过所得变换状态的崩溃获得。量子玩家允许的策略范围比经典游戏更丰富，因此可以更好地优化游戏结果。另一方面，量子游戏可以防止窃听，玩家可以确信这种类型的量子仲裁是公平的。我们表明，量子囚徒困境比其经典类似物具有更有利的纳什均衡，并且它们接近帕累托最优解。并提出了一些利用量子博弈纳什均衡的经济实例。关键词：博弈论；量子博弈；囚徒困境；纳什均衡；帕累托最优解。1. 谈判如同博弈谈判方做出的许多决策依赖于他们之间的战略互动。这意味着谈判方可以在不同的策略之间进行选择，通常是冲突或合作。他们都同意相互合作是最可取的行为，但他们的选择是在不知道对方决定的情况下同时做出的。这产生了拒绝合作（背叛）的诱惑。这种互动通常用经典博弈论来描述。囚徒困境 [PD] 博弈是该类型中最著名的博弈之一。它最早由 Flood 和 Dresher [Flood, Dresher, 1952] 提出，并由 Albert Tucker 推广，他的两个囚犯的故事是该游戏当前名称的基础。PD 的流行源于其通用的游戏方案，它描述了日常生活中非常常见的谈判困境。一个典型的场景包含一个假设，即两个玩家 Alice 和 Bob 彼此独立地在合作 (C) 和背叛 (D) 之间做出选择。这两个玩家的选择是收益矩阵的基础，如表 1 所示。