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提高军事赔偿制度的效率
研究完整性通过我们的质量和客观性的核心价值以及我们对最高诚信和道德行为水平的坚定承诺来帮助通过研究和分析来帮助改善政策和决策的使命。为了帮助确保我们的研究和分析是严格，客观和无党派的，我们将研究出版物进行稳健而严格的质量保证过程；通过员工培训，项目筛查以及强制性披露政策，避免财务和其他利益冲突的外观和现实；并通过对我们的研究发现和建议的公开出版，披露已发表研究的资金来源以及确保智力独立性的政策来追求我们的研究参与的透明度。有关更多信息，请访问www.rand.org/about/research-integrity。
提高采购中的数据标准
关于本文档中使用的Deloitte，“ Deloitte”是指德勤有限责任公司的子公司Deloitte Consulting LLP。请访问www.deloitte.com/us/about，以详细说明我们的法律结构。某些服务可能无法根据公共会计规则和规定来证明客户。本出版物仅包含一般信息，而德勤（Deloitte）并非通过此出版物渲染会计，商业，财务，投资，法律，税收或其他专业建议或服务。本出版物不能替代此类专业建议或服务，也不应将其用作任何可能影响您业务的决定或行动的基础。在做出任何决定或采取任何可能影响您业务的行动之前，您应咨询合格的专业顾问。Deloitte对依赖本出版物的任何人遭受的任何损失概不负责。版权所有©2025 Deloitte Development LLC。保留所有权利。
提高高级驾驶员的可靠性...
摘要： - 高级驾驶员辅助系统（ADAS）的进步标志着汽车技术的关键发展，旨在通过各种功能来提高道路安全和驱动效率，例如盲点检测，紧急制动和自适应巡航控制。本研究论文深入研究了ADAS组件的运营完整性，绩效指标和维护策略，其基础是涉及数据收集，预处理，功能工程，机器学习模型开发和严格验证过程的全面方法。对ADAS组件的系统检查表明它们在车辆安全性和可靠性中的重要性。仔细评估了前置摄像头，激光雷达，雷达和超声传感器的可见性，距离，速度和转向角度。维护日志显示主动错误代码管理，提高效率。SVM，梯度提升和随机森林机器学习模型预测了验证和测试期间ADAS组件故障。随机森林的精度为90％，精度为92％，召回88％和90％的F1。梯度提升是最准确的，精度为93％，精度为94％，召回91％和92％的F1。SVM预测ADAS组件的精度为88％，精度为90％，召回87％和87％的F1得分。机器学习有助于从反应性转向主动维护。建模传感器信号质量，执行器反应时间，错误代码频率和维护间隔可实现预测性维护和故障检测。功能工程使用维护日志和操作KPI构建预测模型。模型预测ADAS组件故障，提高了车辆安全性和可靠性。使用外部数据改善了预测性维护模型。维护模型的适应性和预测精度已通过交通，事故和制造商升级后的ADAS操作证明。预测性维护和机器学习提高了ADA的可靠性和安全性。高级分析和数据驱动的见解可以减少汽车系统故障，从而提高安全性和可靠性。
提高农业生产力和可持续性
农业的数字公共基础设施（DPIA）将农场咨询，信贷服务和市场联系集成为单个数字生态系统。Agristack，E-NAM和ONDC集成等平台正在提高价格发现和供应链效率。e-nam已将17.8亿农民和26.2万贸易商联系起来。此外，印度目前拥有3,000多家Agritech初创公司的所在地，其中1,300多种使用新兴和破坏性技术（EDTS）增强农业信贷和财务包容性：通过增强的Kisan信用卡（KCC）限制，优先级贷款，优先型贷款和利益率，以及利益率贷款，以及利益率贷款，优先级和利益子ventive conses，获得了负担得起的信贷。
通过AI和IoT提高管理策略，以提高卓越运营和竞争优势
随着组织面临越来越多的竞争和技术进步，优化运营并有效地管理资源对于竞争优势至关重要。人工智能（AI）和物联网（IoT）等新兴技术的整合提高了效率，提高资源分配并推动增长。这项研究探讨了AI和IoT的采用方式如何优化业务流程，改善决策并使用定量方法来促进竞争优势，分析了AI和IoT实施行业的200名高管的数据。使用部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）进行的分析表明，AI和IoT可显着提高效率，资源利用率和整体性能。实时监控和预测性的方法改善了市场的一致性和运营趋势，这些发现表明，采用AI和IoT的组织可以更好地驾驶动态的业务环境，提高生产力并维持增长。此外，促进新事业和持续的技术改进至关重要。这项研究强调了AI和IoT在重塑业务运营和确保竞争优势方面的变革潜力。未来的研究应探讨这些技术的特定行业影响和更广泛的创新潜力。
人工智能和数字营销在提高
一、引言在当前的 4.0 时代，印度尼西亚的市场业务发展显著加速。消费者更容易在网上购物，尤其是在 COVID-19 大流行尚未结束的情况下。这可以在任何地方、任何时间完成。与范围类似，现在几乎每个农村地区的人都可以从学习如何通过这个市场购物中受益。印度尼西亚目前的人口以千禧一代为主，共计 6900 万人，占总人口的 25.87% [1]。千禧一代是一代年轻人，他们以日常使用和适应技术以及他们的理想、生活经历、目标和一般购买行为来定义。1980 年至 2000 年间，这一代人诞生了 [2]。千禧一代越来越意识到自己的购买力，更愿意在零售和互联网行业花钱来满足自己的需求 [3]。因此，千禧一代已经发展成为一个令人印象深刻的研究群体，因为他们的行为与前几代人不同；这就是为什么研究他们的行为至关重要[4]。关键是要理解促使顾客购买的原因。
通过先进技术提高飞机平台可用性...
2.1 简介 2-1 2.2 可用性对军事能力的贡献 2-1 2.2.1 军事能力 2-1 2.2.2 部队效能和战备状态 2-1 2.2.3 飞机可用性 – 部队效能和战备状态的关键衡量标准 2-2 2.2.4 系统建模中能力、效能和可用性的关系 2-2 2.2.5 可用性和任务可靠性 2-3 2.2.6 免维护运行期 (MFOP) 2-4 2.2.7 可用性目标 2-5 2.2.8 效率和可用性 2-6 2.3 部分北约空军的飞机可用性 2-6 2.3.1 法国的飞机可用性 2-7 2.3.2 英国的飞机可用性 2-8 2.3.3 美国的飞机可用性 2-12 2.4 目标和战略提高飞机平台可用性（包括任务） 2-19 可靠性 2.4.1 可用性取决于维护需求和相关停机时间 2-19 2.4.2 优化飞机可用性的全寿命目标 2-20 2.4.2.1 飞机设计和开发目标 2-20 2.4.2.2 维护/支持系统目标 2-21 2.4.3 最大限度减少维护需求的联合目标和策略 2-22 2.4.3.1 最大限度提高固有（设计）可靠性和任务可靠性 2-22
人工智能对提高生产力的影响
1. E B. “人工智能经济学：议程”。在 AA al 的《人工智能与现代生产力悖论：期望与统计数据的冲突》中（第 36 页）。美国国家经济研究局 (2019 年)。
提高社区恢复力和应急能力...
埃森哲联邦服务摘要 融合最新信息技术的新危机应对和管理方法在应急准备和响应的所有阶段都至关重要，包括规划、响应、恢复和评估阶段。准确及时的信息与响应组织之间快速一致的协调同样重要。我们正在努力开发一种多管齐下的应急响应工具，让利益相关者及时获得全面、相关和可靠的信息。应急人员分析、传播和根据关键信息采取行动的速度越快，他们的响应就越有效、越及时，受影响人群的受益就越大。我们的工具包括对多层开源地理空间数据进行编码，包括洪水风险位置、道路网络强度、代表内陆洪水的淹没地图和用于估计洪水区域和受损基础设施的计算机视觉语义分割。这些数据层被组合起来并用作机器学习算法的输入数据，例如在紧急情况发生之前、期间和之后找到最佳疏散路线，或为受影响地区的急救人员提供可用住宿清单。尽管我们的系统可以用于人们被迫从一个地方到另一个地方的许多用例，但我们证明了我们的系统在佛罗伦萨飓风发生在伦伯顿的用例中的可行性，伦伯顿是一个拥有 21,000 名居民的小镇，位于北卡罗来纳州威尔明顿西北 79 英里处。 关键词 应急管理、语义分割、内陆洪水建模、路线优化 介绍 需要一个多管齐下的危机规划和响应系统，该系统采用多种方式来分层、编码和可视化相关信息并改善人类的决策（Van de Walle，2007）。我们提出了一种多管齐下的人工智能 (AI) 应急工具，以提高社区对飓风、野火、地震和其他类型的紧急情况或危机事件等自然灾害的恢复能力。随着紧急情况的规模和影响不断增加，拥有加快人类决策的工具至关重要。在大数据和人工智能时代，应急管理人员可以利用多种数据源和可视化来改善危机情况下的决策。人工智能提供了处理大量数据的机制
提高医疗保健的安全和质量
学习网络中的几位医生和护士正在审查和分析临床质量登记和住院数据。他们发现中风患者接受血液稀释药物治疗的时间不符合国家标准。该网络向专门中心的团队提出了这些担忧，该中心对其进行了验证并上报给卫生主管。一项全州改进计划在 10 家参与的西澳医院实施，中风护理水平比标准提高了 30%。