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课程说明2024-2025
主题“供应链”的“物流定量基础”的主题为学生提供了定量技能，通过数据驱动的分析和实践面临后勤挑战。到12个小时的讲座，分为四个主题单元，课程涵盖了从需求预测到数学编程和启发式方法的所有内容，包括库存管理和排队理论。该课程旨在为学生提供收集和解释数据的工具，应用定量方法进行物流中的决策以及传达发现和解决方案。它专注于在实际供应链方案中应用这些技能，使学生准备管理库存，优化交货时间并改善原材料和产品的分布。第一个单元介绍定量物流和需求预测技术，教导如何应用统计和时间序列模型。第二个单元专注于库存管理，探索用于存储优化和产品可用性的确定性和概率模型。第三个单元，关于排队理论和仿真，显示了分析和改善物流过程的方法。第四个单元介绍了用于解决逻辑优化问题的数学编程和启发式方法。该课程还强调了数据驱动决策的重要性以及物流决策对可持续发展，环境和社会的影响。重点放在定量技术的实际应用以及学生为负责任和可持续的供应链中做出贡献的准备。专注于定量技术及其实际应用，本课程使学生准备分析数据，解决后勤挑战并做出有益于商业和社会的明智决定。这种方法可确保学生发展对物流和供应链管理未来职业至关重要的实用技能。
太阳能和地热能案例研究
公共和私人组织试图预测技术发展的未来，并据此分配资金。根据我们对麻省理工学院创业中心、斯隆管理学院和 IBM 专家的采访以及对文献的回顾，我们发现这一重要的资金分配过程主要依赖专家意见，这在有其优点的同时，也存在重大缺点。在本论文中，我们引入了一种数据驱动的方法，称为早期增长技术分析，用于技术预测，该方法利用多种信息源来分析有前途的新技术的发展。我们的方法基于文献计量分析，包括三个关键步骤：从在线出版物数据库中提取相关关键字、确定这些关键词的出现频率以及识别那些表现出快速增长的关键词。我们的建议超越了理论层面，体现在软件中，该软件通过可视化界面收集用户所需的输入，动态提取网站数据，对收集的数据进行分析，并显示结果。与我们小组以前的软件相比，新界面在执行分析时提供了更好的用户体验。虽然这些方法适用于任何研究领域，但本论文介绍了太阳能和地热能领域的案例研究结果。我们在这些特定领域确定了新兴技术，以测试我们结果的可行性。我们相信，数据驱动的方法（例如本论文中提出的方法）将越来越多地被政策制定者用来补充、验证和确认专家意见，将实际目标映射到基础/应用研究领域并做出技术投资决策。论文指导老师：Stuart Madnick John Norris Maguire 麻省理工学院斯隆管理学院信息技术教授、麻省理工学院工程学院工程系统教授
商业经济学
A. 商业经济学家的作用：- I. 商业环境研究：- 每个公司在制定政策时都必须考虑诸如国民收入增长、贸易量和总体价格趋势等外部因素。公司在商业环境中运作。公司商业环境的基本要素是国民经济和世界经济的增长趋势以及经济所处的商业周期阶段。国际经济前景是出口公司非常重要的环境因素。公司所在行业的竞争性质和程度也是商业环境的一部分。II. 商业计划和预测：- 商业经济学家可以通过预测和经济环境来帮助管理层制定商业计划。管理层可以轻松地决定其具体行动的时间和地点。管理经济学家必须解释国家经济趋势，而工业经济学家必须解释国家经济趋势和工业前景，以了解它们与其所在公司的相关性。III.企业运作研究：企业经济学家还可以帮助管理层进行与公司内部运作有关的决策，即决定公司的价格、运营率、投资和增长。经济学家拥有具体的分析和预测技术，可以得出有意义的结论。IV。经济情报：企业经济学家还提供一般情报服务，向管理层提供普遍感兴趣的经济信息，以便他们可以在会议和研讨会上进行明智的讨论。他们还会获得编制公司年度报告所需的事实和数据。V。具体职能：企业经济学家现在还履行顾问的具体职能。他们的具体职能是需求预测、工业市场研究、行业定价问题、生产程序员、投资分析和预测。他们还就贸易和公共关系、初级商品和农业、工业、运输和旅游业的外资项目以及出口环境提供建议。
面向可持续和弹性未来电网的新兴和先进绿色能源技术
未来电网是指下一代电网，它将实现传统、可再生和分布式发电、能源存储、输配电和需求管理的智能整合。可再生能源对于向低碳经济和更可持续的能源系统转型至关重要。可再生能源的高渗透率和不确定的电力输出对能源系统的稳定运行构成了巨大挑战。智能电网的部署具有革命性，在世界范围内也势在必行。它涉及并涉及能源、控制系统、通信、计算、发电、输电、配电、客户、运营、市场和服务提供商等多学科领域。智能电网正在发达国家和发展中国家兴起，目的是实现可靠和安全的电力供应。智能电网最终需要标准、政策和监管框架才能成功实施。本期特刊邀请原创投稿，主题和话题包括但不限于：可再生能源和清洁能源技术；可持续能源系统的设计和运行；智能电网架构和网络与物理安全；智能电网与绿色能源整合；可再生能源的运行和控制；智能电网和智能城市建模；可再生能源和负荷的预测技术；智能电网的电动汽车系统；分布式发电和分布式存储；基于代理的智能电网模拟；智能电网的决策支持方法；可再生能源整合的电力市场建模和模拟；智能电网管理的智能方法；智能电网的多代理应用；智能电网能源管理系统；可持续能源的计算智能技术；能源系统的机器学习、物联网和大数据应用；以及需求侧管理。
第5章建模寿命预测的功率半导体模块
可靠性工程已成为功率电力（PE）的一个相对较新的分支，该分支支持快速进步，并具有明显提高的可靠性评级，以实现高级电力电子转换器系统（PEC）。pecs在越来越严重的温度纤维中运行，即在极端温度水平之间的快速循环。因此，作为PEC的基本组成部分，功率半导体模块的可靠性要求显着增加。电源模块制造商一直在研究新的电源模块设计和包装技术，以增加限制和延长future中功率模块的寿命，随后也可以在可靠性方面进行高性能[1]。将来，可靠性方面必须包括在新型的多域优化工具中，以进一步改善PEC的设计。朝着该目标的第一步是允许将系统组件的寿命模型集成到设计过程中。功率模块的可靠性代表了一个高度的跨学科主题，因为它需要在不同领域具有更深入的知识：1）功率模块的机械设计和热能功能，2）失败的物理学，由Ma terial Science解释，以及3）Power Electronics作为其应用程序文件。已经研究了终生估算功率模块的预测技术和复杂模型，并受到了越来越多的关注。这些模型中的大多数是用于表征功率模块功率循环功能的经验寿命模型，例如[2，3]中介绍的寿命模型。现有Power模块的制造商拥有详细的产品数据，是开发和验证功率模块终生模型所需的专业知识和资源，已经进行了重大调查。实际上，它们仅基于经验和统计分析，对长期加速循环测试中获得的大型数据库。
用于 VLSI 的稳健且可扩展的混合 1 位全加器电路
摘要 本研究论文介绍了一种用于“超大规模集成”（VLSI）应用的新型 22 晶体管 (22T)、1 位“全加器”（FA）。所提出的 FA 源自混合逻辑，该逻辑是“栅极扩散输入”（GDI）技术、“传输门”（TG）和“静态 CMOS”（SCMOS）逻辑的组合。为了评估所提出的 FA 的性能，在“设计指标”（DM）方面将其与最先进的 FA 进行了比较，例如功率、延迟、“功率延迟乘积”（PDP）和“晶体管数量”（TC）。为了进行公平比较，所有考虑的 FA 都是在常见的“工艺电压温度”（PVT）条件下设计和模拟的。模拟是使用 Cadences 的 Spectre 模拟器使用 45 nm“预测技术模型”（PTM）进行的。仿真表明，在输入信号频率 fin=200 MHz 和电源电压 V dd =1 V 时，所提出的 FA 的“平均功率耗散”(APD) 为 1.21 µW。它的“最坏情况延迟”(WCD) 为 135 ps，并且“功率延迟积”(PDP) =0.163 fJ。进一步为了评估所提出的 FA 在 V dd 和输入信号操作数大小方面的可扩展性，它嵌入在 64 位 (64b)“行波进位加法器”(RCA) 链中，并通过将 V dd 从 1.2 V 以 0.2 V 的步长降低到 0.4 V 来进行仿真。仿真结果表明，只有所提出的 FA 和其他 2 个报道的 FA 能够在不同的 V dd 值下在 64b RCA 中运行，而无需使用任何中间缓冲器。此外，我们观察到，与其他 2 个 FA 相比，所提出的 FA 具有更好的功率、延迟和 TC。关键词：全加器、PDP、低功耗、静态 CMOS、门扩散输入、传输门逻辑
引用为：Vasenska，I。P.（2024）。深度机器学习对旅游时间序列预测的经济影响，Ekonomicko-Manazerske Spektrum，1
收到：2024年3月10日；以修订的形式收到：2024年5月19日；接受：2024年6月6日；在线提供：2024年6月30日摘要：研究背景：准确地预测入站旅游的流动一直对参与该行业的所有各方构成重大挑战。旅游产品的复杂性质，直接和间接地受到各种风险，灾难和危机的影响，进一步凸显了其对破坏和波动的敏感性。因此，使用当代数据科学方法和人工神经网络（ANN）方法对预测入站旅游流的兴趣越来越大。因此，本文试图通过采用深度机器学习（DML）方法来探索AI预测技术，并比较jupyter笔记本计算环境中的时间序列预测的各种Python库。在2002年至2023年期间，国内和国际旅游的数据保留在保加利亚注册，已利用多个Python图书馆来构建先进的深层神经网络。本文的目的：当前论文的目的是确定哪种时间序列预测模型 - 指数平滑，TBAT，Auto Arima，Theta或LSTM具有更好的准确性估算，并可以通过研究和实践经济目的在未来使用类似的任务来应用于类似的任务。方法：应用方法基于经典科学方法。关于主要发现，他们可以帮助您进行日常运营计划，管理和搬迁微观和宏观水平的旅游资源，以及对与分析和新颖性有关的研究领域的缺点和局限性的见解。发现和值添加：此外，获得的结果重申，可以将ANN应用于准确的预测，尤其是在保加利亚的情况下，在保加利亚的情况下，与旅游业相关的学者，企业和政策制定者尚未应用此类模型。
互联网人工智能规划
美国运输部 (USDOT) 智能交通系统 (ITS) 联合计划办公室 (JPO) 及其模式合作伙伴一直是解决移动性、安全性和公平性基本问题的领导者，利用新兴技术，例如联网汽车 (CV)、自动驾驶汽车 (AV)、共享移动服务和无障碍交通能力。在过去的几年里，美国运输部对人工智能的探索取得了巨大的发展 (Thompson, 2019)。美国运输部的一些模式管理部门，包括联邦公路管理局 (FHWA)、联邦铁路管理局 (FRA) 和联邦航空管理局 (FAA)，一直走在采用人工智能解决方案执行任务的前沿。基于人工智能的应用程序已被用于视频分析、异常检测、安全分析和数据融合。例如，FHWA 的探索性高级研究计划资助了 AI 技术的开发，用于收集大量交通数据（包括安全数据），以发现趋势并识别看似不同的数据流之间的关系，以及进行视频分析以帮助确定各种驾驶场景中的驾驶员行为（美国运输部，2019 年）。FHWA 的交通分析工具 (TAT) 计划正在研究使用 AI 开发预测技术和评估工具（FHWA ATDM，2020 年）。FHWA 的先进交通和拥堵管理技术部署 (ATCMTD) 计划最近拨款超过 1600 万美元，用于开发由 AI 驱动的多式联运管理解决方案（USDOT，2020 年）。FRA 正在开发一套使用 AI 和无人机系统 (UAS) 进行预测分析和入侵者检测的技术（Baillargeon，2019 年）。其他机构，如联邦运输管理局 (FTA)、联邦汽车运输安全管理局 (FMCSA) 和管道危险材料安全管理局 (PHMSA)，正在探索人工智能在面向公民的服务中所能提供的前景 (Borener, 2019)。
Kohonen 自组织映射在识别中的表现...
新型航空风险评估：Kohonen 自组织映射在识别具有较大相关风险的巴西飞机方面的表现 作者：Marcell Bruno Sousa e Silva，巴西国家民航局 摘要 本文的目的是介绍一种使用 Kohonen 自组织映射 (SOM) 配置来评估航空风险的新方法，以识别最有可能发生航空事故的巴西飞机和风险最高的巴西飞机。根据 DOC 9859，所述技术被归类为用于管理航空风险的预测技术，可用于预防和调查航空事故/事件，以及保险业。使用这种技术，可以识别出发生航空事故概率最高的 147 架巴西飞机，以及相关风险最高的 180 架飞机。确定五年后，航空事故/事件的百分比分别为 34% 和 27%。应用该技术可以帮助航空界实现目标，即确定下一次航空事故和/或事件将在何时何地发生。本研究的另一个方面是证明巴西国家民航局收集的数据可用于实施民航安全管理的预测方法。简介 2020 年，航空运输占国际贸易的 35%，占全球 GDP 的 4.1%，是全球化的支柱之一 [1]，被认为是全球最安全的运输方式。根据国际民用航空组织 [2] 的说法，民航领域基于两大支柱，即商业支柱和事故预防支柱。因此，航空服务提供商和各州民航当局不断研究如何不断提高航空安全。基于这些努力，在整个航空史上，已经开展了多项研究来改进航空事故模型以及事故预防和调查。本研究旨在通过提出一种新的航空风险建模方法来为这些努力做出贡献，从而更好地评估与巴西飞机相关的航空风险。巴西机队由各国生产的飞机组成，其航空业与世界航空最佳实践密切相关。目前，巴西拥有世界第二大飞机机队，拥有多家航空工业公司，包括世界最大的商用飞机制造商之一 Embraer 和直升机制造商 Helibrás [3]。语境化
技术在增强公司治理中的作用
萨兰学院学院，Prayagraj摘要“使用技术来鼓励生产力和长期竞争优势，称为数字化。所有人都同意，问责制，开放和人民是公司治理的基石。数字革命如何影响公司治理，特别是关于大数据和人工智能的潜在影响？通过识别影响企业组织中当前权力动态的五个关键因素的识别来加强这种断言：（i）决策速度和频率； （ii）决策信息和访问； （iii）决策成本。（iv）决策者的激励措施和利益； （v）他们的能力和能力。至关重要的，但尚未尚未确切地预测技术对公司治理的影响的分析方法是考虑是否以及如何通过技术创新来改变这五个方面。我们的研究旨在调查公司治理如何受数字化影响。此外，还要确定连接的原因和危害，并查看收益是否超过后果。关键字：技术治理，IT治理，公司框架，解决方案，绩效，挑战，数字框架介绍我们的社会结构，决策过程和经济模型由于数字技术和数字化转型而都在变化。此外，通过技术进步设想了公司组织（目前是具有正式和非正式规则和流程的高度集中实体）。这些机构经常减慢决策过程并创建信息不对称。企业变革可以通过技术推动。资源的这一部分涵盖了围绕技术应用程序应用于公司治理的讨论和研究。对于技术业务的治理，有一个不同的资源部分。为了确保以可验证和不可逆的方式维护数据，可以使用分布式分类帐技术（DLT）和区块链。这消除了中介机构在公司与其股东之间建立信任的需求。为了使股东能够按照相关的公司法律框架和公司的协会章程行使其权利，允许的分布式分类帐也可以用作一套投票指南，包括多数要求和访问权限。通过为董事会成员提供共享对话平台和