在发起算法机理设计领域的开创性论文中,Nisan and Ronen [27]研究了设计策略性防止机制以在无关机器上安排工作的问题,旨在最小化Makepan。他们提供了一种策略性的机制,可以实现n个应用,并大胆地猜想这是任何确定性的策略性计划调度机制都可以实现的最佳近似值。经过二十多年的努力,N仍然是Christodoulou等人最著名的近似和最近的工作。[11]能够证明所有确定性策略性机制的近似结合。但是,这种强烈的负面结果在很大程度上取决于以下事实:这些机制的性能是使用最坏情况分析评估的。要克服这种过于悲观的,通常是不信息的,最差的界限,最近的工作集中在“学习增强的框架”上,其目标是利用机器学习的预测来获得改善的近似值,同时近距离固定时,即使在近距离近似近似情况下,这些预测也是如此,即在这项工作中,我们使用学习扬声器的框架研究了Nisan和Ronen [27]的经典战略调度问题,并提供了一种确定性的多项式策略性防止机制,该机制是6一致和2 N-brobust。因此,我们实现了“两全其美的最佳”:O(1)的一致性和O(n)鲁棒性,渐近地与最著名的近似值匹配。然后,我们扩展此结果,以提供更一般的最差近似值保证,作为预测误差的函数。最后,我们通过表明任何1一致的确定性策略防抗机制具有无限稳定性来补充积极的结果。
研究结果表明,组织的类型影响企业架构(EA)实践和资源的分配以及所使用的工具和方法。5我们的数字架构研究2023年,数字建筑师的相关性以及EAM对实现业务目标的实现,支持综合计划的策略效率的策略效率,并促进了策略性效率,并促进了策略性的效率。6所需的整体图像和整合不涵盖IT景观的基本部分。因此,必须了解组织设置与EAM如何工作以实现EAM的潜在价值之间的关系。5
5 更准确地说,如果公民是非策略性投票,则可以推断出他的投票方式。我们将在后面的介绍中讨论策略性投票——本文的一个主要主题。 6 赞同投票的背后是最低质量水平——一个基本概念——决定了边界。 7 范围投票的两种变体是 (i) 多数判断 (Balinski 和 Laraki 2010),它与范围投票相同,只是获胜者的中位数(而不是总分)最高;以及 (ii) 预算投票,其中公民有一定数量的选票,他可以以任何方式分配给不同的候选人。获胜者再次是总分最高的候选人。
5 更准确地说,如果公民是非策略性投票,则可以推断出他的投票方式。我们将在后面的介绍中讨论策略性投票——本文的一个主要主题。 6 赞同投票的背后是最低质量水平——一个基本概念——决定了边界。 7 范围投票的两种变体是 (i) 多数判断 (Balinski 和 Laraki 2010),它与范围投票相同,只是获胜者的中位数(而不是总分)最高;以及 (ii) 预算投票,其中公民有一定数量的选票,他可以以任何方式分配给不同的候选人。获胜者再次是总分最高的候选人。
目的 本文件向议员简介工务工程合约的招标机制和采购模式、减低工务工程成本的措施方向、内地与海外先进国家在应用先进建筑科技、简化项目设计、控制项目成本,以及工务工程管理制度方面的经验。 策略性研究 2. 发展局于去年第四季展开一项建筑成本策略性研究(策略性研究),旨在找出香港建筑成本高昂的主要原因,并制订减低工务工程成本的具体未来路向。我们在2024年7月19日及9月24日举行的工务工程效益、成本及管理小组委员会会议上,向议员概述香港的建筑成本,并向他们简介现行的成本管理措施和香港建筑成本高昂的原因。详情请参阅立法会文件 CB(1)1062/2024(02) 及 CB(1)1283/2024(01) 号。 3. 策略研究参考过往香港不同项目类型,以及其他主要城市不同项目类型的成本。
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9。与决议WHA72.5(2019)一致,2023年,总干事向第七十六六届世界卫生大会报告了需要加速对抗菌抗性的国家行动计划的实施,并提出了一个策略性和运营框架来解决人类卫生疗法的策略性和作战框架,以探索人类健康疗法疗法。1其他四分之一的组织已经开发了一种部门特定的抗菌抗药性策略或旗舰报告,2,3,4,但人类卫生部门还没有一个。在2024年联合国抗菌抵抗大会的高级会议之前,迫切需要阐明特定部门的优先事项和行动,包括向全球和国家 /地区级别的讨论提供有关目标,融资,多部门合作,政府合作,治理和责任的讨论。
摘要 终身教职评估过程的特点是缺乏清晰度且受不成文规则的支配。与此同时,虽然机构在过去 30 年中增加了种族少数派在教职员工队伍中的存在,但这种数量的增长集中在非终身教职轨道和未获终身教职的级别。本研究分析了终身教职评估过程中的模糊性如何导致教授职位的种族化等级制度。在战略模糊性和种族化组织理论的框架下,我们采访了一所研究型大学的 30 名未获终身教职的教职员工。研究结果显示,我们研究中的教职员工主要以以下两种方式之一对待终身教职评估的模糊性:1)矛盾的接受或 2)批判地理解模糊性,认为它具有战略意义,使机构受益。这些与模糊性的关系因种族而异,白人教师将模糊性描述为策略性和不公平性,少数族裔教师则批评模糊性是策略性和不公平性的。最后,我们发现一些证据表明,一些白人未获得终身教职的教师通过种族特权找到了通往清晰的途径。对研究和实践的影响包括更清楚地了解高等教育中模糊性是策略性和种族化的。
我们对学习算法感兴趣,该算法可在单个卖家面对单个策略性买家的重复情境标价拍卖中优化收益。在我们的设定中,买家最大化其预期累积折现盈余,并且假设他对商品的估价是 ad 维情境(特征)向量的固定函数。我们引入了一种新颖的确定性学习算法,该算法基于二分法的思想,策略遗憾上界为 O(log 2 T)。与之前的研究不同,我们的算法不需要对情境信息的分布做出任何假设,并且遗憾保证适用于任何特征向量的实现(对抗性上界)。为了构建我们的算法,我们非平凡地采用了积分几何技术来对抗买家策略性,并改进了惩罚技巧以在情境拍卖中发挥作用。