3.6 建议自 2024 年 4 月 1 日起采用的关键绩效指标最终清单可在附录 1 中找到。 4 咨询 4.1 已与相关服务经理和数字化转型团队协商对关键绩效指标进行了审查。尚未就提案进行正式咨询,也没有提出任何建议,因为衡量绩效的方法不会对政策或服务交付造成任何变化。 5 实施时间表 5.1 建议从 2024 年 4 月 1 日起引入新的 KPI,并通常每季度或按照此后的报告频率报告。 6 政策影响 6.1 KPI 通过监测和报告理事会的组织健康状况来支持理事会的公司计划优先事项。这通过展示关键前线服务和关键后台流程的绩效来证明。 7 财务和资源影响
MH-07:妇女和儿童健康....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... .............................................. 37 MH-10:神经科学....................................................................................................................................................... ................................................................................................................................................ 39 MH-14A:公共卫生科学................................................................................................................................... ..................................................................................................... 41 MH-CARRER (Career grant panel) ............................................................... 42
摘要 - 供应链中数字化转型的出现预示着效率,创新和韧性的新时代。本文探讨了在供应链管理中,探讨了数字技术(例如物联网(IoT),人工智能(AI),区块链和云计算)的多方面影响。通过对当前文献的全面审查,我们确定了数字化转型带来的挑战和机会,强调了克服基础设施约束,技能差距和安全问题的重要性,以利用这些技术的全部潜力。此外,我们深入研究了道德上的考虑和社会影响,强调了数字时代可持续和负责任实践的当务之急。本文还预测了未来的方向和新兴技术,强调了供应链的需求,以适应并利用这些进步,以实现可持续增长和竞争优势。我们的分析得出的结论是,尽管数字化转型提出了重大挑战,但它还为供应链变得更加敏捷,透明和以客户为中心提供了无与伦比的机会。数字技术的成功整合不仅提高了运营效率,还可以推动创新,促进可持续性并增强针对全球破坏的弹性。本文为供应链中数字化转型的持续论述做出了贡献,为学者,从业者和决策者提供了有关这项数字革命的复杂性的见解。关键字:数字化转型,供应链管理,物联网(IoT),人工智能(AI),区块链技术,云计算,运营效率,创新,可持续性,道德考虑,社会影响,新兴技术,竞争优势,竞争优势,韧性,弹性,弹性,未来方向。
【用语集】 ............................................................................................................................................. 18
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此图形摘要展示了CD19 CAR T细胞(绿线)与CD19-T细胞参与者(TCE)处理(紫色线)的独特时间课程,用于患者自身免疫性疾病的耀斑。对汽车T细胞疗法的可及性可以显着限于主要专业中心。汽车治疗的重大缺点包括:1)高生产成本; 2)劳动密集型过程; 3)延迟建立足够的效应T细胞池; 4)先决条件有毒的淋巴结疗法化疗方案的耐受性,这可能会限制CAR T细胞疗法对较小的患者群体,并可能损害患者的结果。相比之下,CD19-TCE很容易获得,可以立即在疾病耀斑的识别后立即给药,从而改善与接受CAR T细胞治疗的滞后时间相关的疾病进展的风险。缺乏与CD19-TCE相关的先决性化疗也是阳性的,因为它降低了感染和癌症的相关风险。在biorender.com
目录 页码 ii 人员 iii 摘要 1 水稻研究中的统计方法 1 BRRI 品种的稳定性分析 6 多性状稳定性指数 (MTSI) 的动态变化,用于识别孟加拉国三个水稻生长季节最稳定的基因型 12 通过调整水分含量进行水稻产量估算的比较研究 14 识别影响气候参数和孟加拉国季节性干旱预测的最佳模型:机器学习算法的应用 22 BRRI 品种的多元分析 22 BRRI 品种的基因型 × 环境相互作用 25 水稻和水稻相关数据库 25 水稻和相关数据库的维护 28 农业气象学和作物模型 28 最大限度地减少农业微气候风险因素,最大限度地实现孟加拉国可持续水稻生产 29 地理信息系统 (GIS) 在水稻研究中的应用 29 BRRI 适宜性 (土壤) 制图dhan96-99 30 温度(最高和最低)和降雨量的气候制图 31 孟加拉国分季节稻米种植区制图 32 孟加拉国预测气候因素(2050 年)地图 34 各种种植模式的适宜性制图 35 使用遥感数据和机器学习方法描绘孟加拉国沿海地区稻米种植面积的变化 38 通过培训进行能力建设 38 实验数据分析培训计划 39 多元数据分析培训计划 40 计算机编程、软件开发和数字化 40 开发 Web 应用程序以计算 BRRI 稳定性模型的稳定性指数 41 为 BBRI 开发的管理信息系统(MIS)平台 41 BRRI 的数字化预算管理系统 42 BRRI 的数字化配额管理系统 43 BRRI 的数字化薪酬管理系统 44 BRRI 的数字化劳动力管理系统 45 数字化事假申请系统46 信息和通信技术 (ICT) 46 孟加拉国水稻品种智能分析 47 新版水稻知识库 (RKB) 移动应用程序 48 BRRI 通过人工智能 (AI) 技术进行基于传感器的水稻病虫害管理 49 为 BRRI 开发新网站 50 加强 BRRI 的网络安全系统 51 BRRI 的 BRRI Alapon 电话簿移动应用程序 52 BRRI 的车辆申请管理系统 52 针对创新、服务流程简化 (SPS) 和电子通知管理的培训,以提高 BRRI 员工的能力 53 BRRI 稻米医生移动和 Web 应用程序 54 BRRI 的 BRKB 网站管理 55 BRKB 网站的动态视图连接系统、孟加拉语搜索系统和内部横幅系统 56 BRRI Web 邮件和群发邮件 57 为 BRRI Web 邮件和群发邮件开发安全系统 57 BRRI 的在线申请系统 58 BRRI 的电子通知系统59 BRRI 区域站 (R/S) 的 LAN 和互联网连接 60 BRRI 门户网站管理 61 BRRI 局域网和互联网连接的管理 61 BRRI 网络更新,维护和扩展 62 BRRI 个人数据表数据库 63 BRRI 视频会议系统 64 & 65 BRRI 新版管理信息系统 (MIS);水稻病虫害防治角 66 & 67 BRRI 遗产;ICT 单元的支持服务
摘要 随着各国追求脱碳目标,由于许可和成本分摊等障碍,可再生能源 (RE) 整合的输电容量的快速扩张带来了重大挑战。然而,我们发现,使用先进的复合芯导体进行大规模重建可以在有限的额外许可下,以经济高效的方式将现有路权 (ROW) 内的输电容量翻倍。这一策略可以在现有网络附近释放出越来越经济可行的可再生能源资源的高可用性。我们在美国电力系统模型中实施了重建,结果表明,考虑到对绿地输电建设的限制,重建可以帮助满足 80% 以上的新区域间输电,从而到 2035 年实现 90% 以上的清洁电力。到 2050 年,重建将节省 1,800 亿美元的系统成本,为加速全球输电扩张提供了一个经济高效、时间高效但尚未充分利用的机会。
摘要 本社论介绍并解释了《管理研究杂志》(JMS)关于人工智能(AI)的新政策。我们反思了人工智能在开展研究和生成期刊投稿中的应用,以及这对更广泛的 JMS 社区(包括我们的作者、审稿人、编辑和读者)意味着什么。具体来说,我们考虑了人工智能生成的研究和文本如何既可以帮助和增强出版过程,又可以损害出版过程。因此,我们的政策承认需要仔细监督使用人工智能协助创作文本和进行数据分析,同时也指出要求作者透明地说明他们在投稿或基础研究中如何、何时和何地使用人工智能的重要性。此外,我们还研究了人工智能的使用如何以及在哪些方面可能与 JMS 等重视人类声音和研究透明度的优质期刊的精神相悖。我们的社论解释了为什么我们要求作者团队监督他们项目中人工智能使用的所有方面,并对他们研究的所有方面的准确性承担个人责任。我们还解释了禁止同行评审员对提交的文章进行评估以及编辑对手稿进行处理的原因。