敏捷供应链管理 - 实证研究。国际物理分配与物流管理杂志,第31(4)页,第247-265页。7。 div>Gulyamov,S。 div>(2016)。公司治理的问题和乌兹别克斯坦立法制定的前景。Gulyamov说Saidarrovich,1(1)。 从https://www.gulyamov.org/index.php/said/article/view/17 提取Gulyamov说Saidarrovich,1(1)。从https://www.gulyamov.org/index.php/said/article/view/17
轨道碎片可能会与机组人员和机器人航天器碰撞,使其处于危险之中。从9,000公斤的火箭物体到数百万毫米大小的碎片范围广泛的碎片已导致了类似广泛的拟议作用,以解决碎屑带来的风险。但是,这些行动的成本和收益在历史上尚不清楚。对于选择通过技术开发或政策变化来支持哪些行动的决策者来说,这是一个挑战。NASA的技术,政策和战略办公室正在通过建立能力(1)对每种行动的净现值的完整计算的能力来解决这些技术和经济不确定性,(2)确定降低风险的最佳行动组合,(3)定量分析与空间可持续性相关的策略。本报告描述了我们在这种能力方面的进步,并征求了太空和经济社区的反馈。
外交和教育部联合以纪念今年3月的IORA DAY,其中包括针对学童的主要计划,其中包括一场艺术竞赛,将展示印度洋的重要性。斯里兰卡于2023年10月在2023/2025期间接管了印度洋边缘协会(IORA)的主席。IORA有23个成员国和11个对话伙伴。IORA日每年3月7日庆祝。IORA Day 2024的主题是“子孙后代的可持续印度洋”,并将着重于教育和吸引子孙后代有关海洋保护和可持续实践的重要性,以保护未来的海洋。在计划的活动中是针对教育部和Wijeya Newspapers Ltd.将接受三类学童的入学条目:小学(1 - 5年级),初中(6 - 9年级)和高级(10 - 13年级)。细节将出现在Wijeya Newspapers Ltd.的儿童出版物及其在线版本中。将随着儿童范围内的儿童参与而进行其他几项与海洋相关的活动,这使人们意识到海洋可持续性的重要性。这些活动也由斯里兰卡海军和其他与海洋有关的机构协调。应为儿童提供短暂的游览机会。在IORA日之前,计划了几个意识计划。IORA Day 2024的主要活动将于3月10日在科伦坡的Galle Face Green举行,摊位展示了各种与海洋有关的活动。
各行各业都在努力实现数字化企业,并正在经历一场大规模的数字化革命。这种模式转变,从非结构化数据源和纸质工件到基于模型的数字线程和数字孪生企业战略,对所涉及的软件应用程序和信息系统的互操作性至关重要。对这一新模式的主要反应之一是使用中立的、基于模型的数据标准。由于数字革命正在导致系统和行业实践的快速变化,基础标准也必须能够支持快速的增量变化。对当前标准制定过程的审查指出了阻碍这一进步的两个主要障碍:(1) 标准制定时间尺度过长和 (2) 已发布标准的质量问题。对这些障碍的主要因素和可用的优化机会的分析导致建议标准制定机构采用敏捷框架和工具链。建议的解决方案包括积压管理、程序增量规划、敏捷发布列车,并提供了一种缩短开发周期和更频繁地向行业提供可用标准的方法。本报告通过对制造业中复杂且广泛采用的标准 ISO 10303 的分析,展示了复杂的标准如何从更敏捷的开发生命周期中受益。
在石化行业中,某些分析物已知会影响最终产品的性能和价值。 因此,关于油,润滑剂和燃料的元素分析有几种ASTM方法。 一个示例是标准测试方法ASTM D7111-15A,用于确定使用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)中馏出物燃料中的微量元素。 此方法在行业中广泛使用,但是随着燃料的规格变得更加严格,一些实验室使用了更敏感的分析技术,例如ICP-MS,该技术提供的检测限度明显低于ICP-OES。 为了反映这一趋势,D0203中对石油的第一种ASTM ICP-MS方法进行了投票。 这很可能是一种用于石油原油的ICP-MS方法。在石化行业中,某些分析物已知会影响最终产品的性能和价值。因此,关于油,润滑剂和燃料的元素分析有几种ASTM方法。一个示例是标准测试方法ASTM D7111-15A,用于确定使用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)中馏出物燃料中的微量元素。此方法在行业中广泛使用,但是随着燃料的规格变得更加严格,一些实验室使用了更敏感的分析技术,例如ICP-MS,该技术提供的检测限度明显低于ICP-OES。为了反映这一趋势,D0203中对石油的第一种ASTM ICP-MS方法进行了投票。这很可能是一种用于石油原油的ICP-MS方法。
所有敏捷光谱CRM均使用美国国家标准技术研究所(NIST)开发的高性能光谱方案1认证。认证的浓度和不确定性值都可以追溯到NIST标准参考材料(SRM),以确保最高准确性和完整的可追溯性。NIST使用高性能ICP-OE来证明其SRM 3100系列光谱单元解决方案标准。nist建议所有标准制造商都使用此技术来证明具有高精度,低不确定性和直接可追溯性的单一元素标准,并对NIST SRM 3100系列进行了可追溯性。
为什么要参观我们的展位 Naturel Enerji 是一家敏捷的可再生能源公司,在太阳能生产方面拥有丰富的专业知识,并提供从项目开发到 O&M 的全方位交钥匙 EPC 服务。Naturel Enerji 通过其子公司 Esenboga Elektrik 为商业屋顶太阳能发电厂提供 EPC 服务,通过其子公司 Margun Enerji 在国际市场上生产太阳能并提供交钥匙 EPC 服务,并通过其子公司 Angora Elektrik 提供 O&M 服务。该公司及其可再生能源子公司不仅凭借其作为各自领域先驱的服务质量和专业知识处于有利地位,而且作为 BIST 可持续发展指数中的上市公司,他们坚定致力于可持续性、问责制和透明度。Naturel Enerji、Esenboga Elektrik 和 Margun Enerji 在 BIST 交易,截至 2024 年 2 月 6 日,它们的市值分别为 82 亿土耳其里拉、50 亿土耳其里拉和 163 亿土耳其里拉。 Naturel Enerji、Esenboga Elektrik 和 Margun Enerji 是许多国际知名公司的首选解决方案合作伙伴,凭借“A”级 ESG 评分在国内外同行中名列前茅。我们正在与利益相关者合作,提供可再生能源和气候技术领域的创新解决方案,以提高可再生能源的利用率并帮助改善全球可持续性。描述 Naturel Enerji 于 2009 年开始其旅程,提供高质量的可再生能源解决方案,目标是成为可再生能源领域领先、可靠的全球业务合作伙伴。随后,其子公司 Margun Elektrik 于 2014 年成立,生产可再生能源并为国际市场上的陆地式太阳能发电厂提供 EPC 服务,Esenboga Elektrik 于 2015 年成立,为屋顶太阳能发电厂提供 EPC 服务。为了资助其发展,Naturel Enerji、Esenboga Elektrik 和 Margun Enerji 有效地利用了资本市场和项目融资。 2019 年,Naturel Energy 在 BIST 公开上市,成为首家上市的纯太阳能可再生能源公司。随后,Esenboga Elektrik 于 2020 年公开上市,Margun Enerji 于 2021 年公开上市。2020 年,我们在意大利巴勒莫开设了第一家国际办事处,为意大利的陆地式太阳能发电计划安装提供 EPC 服务。2023 年,我们在伦敦开设了办事处,作为我们国际业务发展的中心。在 15 年的运营中,Naturel Enerji 及其可再生能源子公司共计
在许多学科(例如个性化医学)中,随着时间的推移估算异质治疗效果(HTE)至关重要。现有的此任务的作品主要集中在基于模型的学习者上,这些学习者适应了特定的机器学习模型和调整机制。相比之下,模型不足的学习者(所谓的元学习者)在很大程度上没有探索。在我们的论文中,我们提出了几个元学习者,这些学习者可以与型号不合时宜,因此可以与任意机器学习模型(例如变形金刚)结合使用,以随着时间的推移估算HTES。然后,我们提供了一项全面的理论分析,该分析表征了不同的学习者,并使我们能够洞悉特定的学习者何时更可取。此外,我们提出了一种新颖的IVW-DR-LEARNER,即(i)使用双重稳健(DR)和正交损失; (ii)利用我们得出的逆变量权重(IVW),这些权重稳定了DR-als。由于DR-loss中的反质量反应产物,我们的IVW减小极端轨迹,导致估计方差较低。我们的IVW-DR-LEARNER在我们的实验中取得了卓越的性能,尤其是在重叠率较低和长期视野的方案中。
敏捷卫星是新一代对地观测卫星,具有先进的姿态机动能力。卫星技术的不断进步和发射成本的下降,促进了敏捷对地观测卫星(AEOS)的发展。为了高效利用日益增多的在轨AEOS,以满足所有复杂的操作约束同时最大化整体观测利润为目标的AEOS调度问题(AEOSSP)在过去20年中受到了广泛关注。本文旨在总结当前AEOSSP的研究,确定主要成果并强调未来的潜在研究方向。为此,首先描述了带操作约束的AEOSSP的一般定义,然后介绍了它的三种典型变体,包括不同的观测利润定义、多目标函数和自治模型。然后,我们根据四种不同的解决方法(即精确方法、启发式方法、元启发式方法和机器学习)对 1997 年至 2019 年的文献进行了详细的回顾。最后,我们讨论了一些值得未来研究的课题。
• 模块化、多级、可互操作、可扩展、基于开源编译器的框架 • 基于编译器的前端,利用多级中间表示 (MLIR) • 基于编译器的中端,利用优化的架构模板来匹配计算模式 + 传统 HLS • 基于编译器的后端,利用电路级中间表示,实现模块化和可组合性 • 为从 FPGA 到应用 ASIC 的各种目标生成可综合的 Verilog • 在编译器优化过程中执行所有级别的优化 7