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自动招标的轨迹迭代增强学习框架
在在线广告中，广告商通常通过使用需求端平台（DSP）提供的自动铸造工具参加广告拍卖的广告广告机会。当前的自动铸造算法通常采用强化学习（RL）。然而，由于安全问题，大多数基于RL的自动竞标政策都经过模拟培训，从而在在线环境中部署时会导致性能退化。要缩小此差距，我们可以并行部署多个自动竞标代理，以收集大型交互数据集。然后可以利用离线RL算法来培训新的政策。随后可以部署训练有素的策略以进行进一步的数据收集，从而产生了迭代培训框架，我们将其称为迭代的离线RL。在这项工作中，我们确定了这种迭代离线RL框架的瓶颈，该框架源自离线RL算法固有的保守主义引起的无效探索和剥削。为了克服这种瓶颈，我们提出了轨迹探索和外观（TEE），它引入了一种新颖的数据收集和数据利用方法，用于从轨迹有偏见的迭代离线RL。此外，为了在保留TEE的数据集质量的同时确保在线探索的安全性，我们建议通过自适应行动选择（SEAS）进行安全探索。在阿里巴巴展示广告平台上的离线实验和现实世界实验都证明了我们提出的方法的有效性。
日常经济见解
印度尼西亚在2025年的经济前景仍然乐观，印尼银行预测GDP增长超过5％，并得到稳定的通货膨胀和强劲的国内需求的支持。但是，包括外汇保留规则在内的政策干预措施引起了出口商的关注，促使政府免除石油和天然气部门，并引入新的BI金融工具以优化FX流量。全球15％的全球最低税（GMT）压力给印度尼西亚增强其投资激励措施，而下游项目的强制性融资表示关键行业的政府监督更加严格。FDI流入仍然强劲，埃克森美孚公司将150亿美元用于碳捕获和石化，而巴拉特石油公司（Bharat Petroleum）投资了1.21亿美元。在资本市场中，IDX改组使XL Axiata和Indosat取代了ACES和PGEO，反映了部门的变化。金融科技贷款已达到978万亿IDR，新的OJK信用评分模型集成了电子商务和公用事业账单数据。同时，采矿部门面临修订，包括扩大大学和宗教机构的许可证，而镍价格则在供过于求的情况下挣扎。在绿色经济中，印度尼西亚将到2035年的排放量减少23％，实施了新的反固定措施，并将74亿美元的巨型海墙与卫生项目融合在一起。，由于印尼独角兽面临欺诈指控，数字部门正在受到审查，而阿里巴巴云则增强了其AI的存在。印度尼西亚的地缘政治战略不断发展，平衡我们，中国和区域关系，而普拉博沃的政府将重点放在成本降低和经济转型上，因为它标志着100天的任职时间。
2020年授予美国专利的前300个组织
51 TCL CORPORATION 880 -30% 52 INFINEON TECHNOLOGIES AG 834 -12% 53 HEWLETT PACKARD ENTERPRISE 831 1% 54 GENERAL MOTORS COMPANY 802 -40% 55 WESTERN DIGITAL CORPORATION 788 6% 56 ORACLE CORPORATION 783 -11% 57 HALLIBURTON COMPANY 778 -24% 58 NOKIA CORPORATION 757 -20% 59 KIOXIA HOLDINGS公司756 4％60 Capital One FinancialCorp。74720％20％61 Sumitomo Electric Industries 740 2％62 Applied Materials，Inc。7380％63 SAP SE 737 9％64 Alibaba Group Holding Limited 721 150％65 SoftBank GroupCorp。72014％66％66兄弟工业，LTD，LTD。 713 -8% 67 VERIZON COMMUNICATIONS INC. 712 11% 68 BAYER AG 706 -9% 69 UNIVERSITY OF CALIFORNIA 687 -2% 70 SAUDI ARABIAN OIL COMPANY 683 30% 71 3M COMPANY 668 -1% 72 PORSCHE AUTOMOBIL HOLDING SE 658 5% 73 NXP SEMICONDUCTORS N.V. 649 0% 74 STMICROELECTRONICS 646 -14% 75 OLYMPUS CORPORATION 643 -9% 76 SAFRAN S.A. 641 13% 77 THE PROCTER & GAMBLE COMPANY 640 18% 78 FANUC CORPORATION 634 -5% 79 SCHLUMBERGER LIMITED 633 -27% 80 LENOVO GROUP LIMITED 630 0% 81 TENCENT HOLDINGS LTD 623 38% 82 BOSTON SCIENTIFIC CORPORATION 605 -1% 83 KONICA MINOLTA, INC. 587 -13% 84 JAPAN DISPLAY INC. 580 -15% 85 TDK CORPORATION 578 12% 86 BAKER HUGHES COMPANY 572 -3% 87 MUBADALA INVESTMENT COMPANY 571 -30% 88 BBK ELECTRONICS CORPORATION 564 54% 89 AIRBUS SE 560 -11% 90 SEMICONDUCTOR ENERGY LAB 556 -20% 91 ROLLS-ROYCE GROUP PLC 553 -9％92 Commscope Inc.550 -1％93 Mitsubishi重型产业有限公司。 530 9％94 Salesforce.com，Inc。52545％95 BASF SE 517 -16％96 ETRI 499 -15％97 Tokyo Electron Limited 498 21％98大陆AG 495 5％99 Adobe Inc.490 2％100 2％100 Corning Incorporated 488 -15％488 -15％
数字平台与军事关系分析
大型数字平台，也称为“科技巨头”，现在已成为经济学、管理学、社会学、国际政治经济学、劳动法和劳资关系等多个研究领域的关注焦点。它们的突出地位可能由多种原因造成。首先，数字平台已导致技术经济力量空前集中（Coveri 等人，2022 年；Vasudevan，2022 年）。考虑到美国的主要平台（例如 Alphabet、亚马逊和苹果），它们的整体市值高于日本等国家的 GDP。如果看看阿里巴巴或腾讯等中国同行，情况也是如此（Jia 等人，2018 年；Li 和 Qi，2022 年）。这在很大程度上与平台集中的惊人技术力量有关，从全球范围内人工智能 (AI) 等关键领域的专利分布情况就可以看出这一点：很少有平台占据多数份额，而且集中度越来越高 (Fanti 等人，2022 年；Calvino 等人，2023 年)。因此，平台成为中美之间日益加剧的地缘政治紧张局势的关键利益相关者并非巧合。数字公司直接 (通常是独家) 控制着对经济和军事目的都至关重要的战略知识、基础设施和 (双重) 技术 (Farrell and Newman，2019 年)。反过来，地缘政治紧张局势又加剧了
行业量子计算应用
计算技术推动了工业，科学，政府和社会的进步。尽管这些技术构成了智能系统的基础并实现了科学和业务创新，但它们也是进步的限制因素。量子计算有望通过更好，更快的解决方案来克服这些局限性，以优化，模拟和机器学习问题。过去几年的特征是量子计算的重大进展（例如，Google的量子至上实验），但该技术仍处于起步阶段，缺乏商业上相关的规模和应用。研究和工业化活动目前由国际技术公司（例如IBM，Google，Amazon Web服务，微软，霍尼韦尔，阿里巴巴）和初创企业（例如Ionq，Rigetti，D- Wave）驱动。到目前为止，行业在量子计算领域的最先进工作非常依赖于这些合作伙伴。欧洲和德国正在成功建立研究和资金计划，以促进技术的生态系统和工业化，从而确保数字主权，安全和竞争力。这样的生态系统包括硬件/软件解决方案提供商，系统集成商以及研究机构，初创企业（例如AQT，IQM）和行业的用户。量子计算广泛适用于影响所有行业的优化，机器学习和模拟中的业务问题。因此，行业在这个新兴的生态系统中寻求积极作用是有助于的。我们提出量子技术和应用联盟（QUTAC）的愿景是建立和推进量子计算生态系统，支持德国政府和各种研究计划的雄心勃勃的目标。我们共同认为，量子计算提供了一个令人信服的机会，可以提高数字主权并确保整个行业的竞争优势。QUTAC的应用工作组由代表不同行业的十名成员组成，特别是汽车制造，化学和药品生产，保险和技术。在本文中，我们（与空客作为外部贡献者）一起调查了这些部门以及航空航天行业中量子计算的当前状态，并确定了QUTAC对生态系统的贡献。
曼雷萨（西班牙），1965 年 10 月 11 日国籍：...
Azkune，Gorka 德乌斯托大学工程学院（西班牙） Bender，Julian 马克斯普朗克量子光学研究所，加兴（德国） Bermejo Vega，胡安尼格拉纳达大学（西班牙） Brechtelsbauer，Katharina 斯图加特大学（德国） Coll Vinent Wappenhans，Sandra EOLOS - 浮动激光雷达解决方案，巴塞罗那（西班牙） Cruz Rico，Esther 马克斯普朗克量子光学研究所，加兴（德国） Dür，Wolfgang 因斯布鲁克大学副教授（奥地利） Eckholt，Maria TUM 慕尼黑工业大学（德国） González Cuadra，Daniel ICFO-光子科学研究所，卡斯特尔德费尔斯（西班牙） Greplova，Eliska 副教授Kavli 纳米科学研究所，代尔夫特理工大学（荷兰） Hackenbroich，Anna TNG 技术咨询公司，慕尼黑（德国） Hammerer，Klemens 莱布尼茨教授，汉诺威大学（德国） Hauke，Philipp 副教授，特伦托大学（意大利） Hecht，Theresa Horstmann，Birger DLR，亥姆霍兹乌尔姆研究所（德国） Karanikolaou，Teresa ICFO-光子科学研究所，卡斯特尔德费尔斯（西班牙） König，J. Lukas 斯德哥尔摩大学（瑞典） Kohler，Dominic Siemens，慕尼黑（德国） Kull，Ilya 维也纳大学（奥地利） Kraus，Barbara 教授，因斯布鲁克大学（奥地利） Lu，Sirui 马克斯普朗克量子光学研究所，加兴（德国） Mendl，Christian 副教授慕尼黑工业大学 (德国) Metalidis, Georgo Carl Zeiss Microscopy GmbH, Oberkochen (德国) Murg, Valentin TNG 技术咨询公司, 慕尼黑 (德国) Muschik, Christine 助理教授 IQC, 滑铁卢大学 (加拿大) Ni, Xiaotong 阿里巴巴, 上海 (中国) Nigg, Simon swissQuant (瑞士) Paulisch, Vanessa QAware GmbH, 慕尼黑 (德国) Sala, Pablo 慕尼黑工业大学 (德国) Scalet, Samuel 剑桥大学 (英国) Schiffer, Benjamin 马克斯普朗克量子光学研究所, 加兴 (德国) Schindler, Paul 马克斯普朗克复杂系统物理研究所, 德累斯顿 (德国) Schwager, Heike Intel, 慕尼黑 (德国) Scandi, Matteo ICFO-光子科学研究所, 卡斯特尔德费尔斯 (西班牙) Weinfurtner, Silke 助理教授诺丁汉大学数学科学学院 (英国) 魏志远 马克斯普朗克量子光学研究所，加兴 (德国) 杨逸伦 马克斯普朗克量子光学研究所，加兴 (德国)
OMNI频道为什么允许零售商促进供应...
摘要全渠道（OC）方法在正常条件下提高了效率，并在危机爆发时提高了弹性，例如Covid-19。我们采用顺序混合方法研究来进行两阶段的研究，以探讨OC零售商如何实现供应链弹性（SCR）。在第1阶段，OC零售商促进SCR的三个关键功能被定性地确定，即协作，灵活性和冗余，以及基于动态功能视图而开发的概念模型。在第2阶段中，通过使用部分最小二乘结构方程模型模型来基于225个中国OC零售商的样本来测试假设，从而定量检查了关键能力在三个阶段促进SCR中的作用，即准备，响应性和恢复。调查结果表明，灵活性和冗余对于响应能力更为重要，而协作对于恢复而言更为重要，为支持零售商的OC转型提供了宝贵的见解，并设置了能够承受供应链中断的能力组合。关键字：全渠道零售；供应链的弹性；牢固的能力；动态功能查看纸张类型：研究论文1。引言在当今高度连接的全球市场，不可预测的，低概率和高影响力的破坏事件（例如Covid-19）正成为零售商的长期成功和生存的严重威胁（Shekarian和Mellat Parast，2021年）。例如，沃尔玛和塔吉特（Walmart）和塔吉特（Target's）将消费者订单在网上使用路边拾取来实现，从而在中断期间增加了市场份额和利润。COVID-19 PANDEMAIC强调了Omni-channel（OC）零售商如何通过协调和整合其多个渠道来提供无缝购物服务（Song等，2021），具有弹性能力，几乎没有额外的成本，这要归功于后端操作中的协同作用（Chopra等人2021Al。2021Al。尽管开发出这种弹性结构时没有考虑风险（Chopra等，2021； McKinsey，2020）。同样，小型零售商在第三方的支持下经营OC业务，在正常时间增加销售额并在危机期间提供弹性。例如，亚马逊使用其在线平台以及其存储和履行服务，而阿里巴巴和Shopify为其在线平台提供了仓库和履行服务，使小零售商能够在Covid-19-9 Pandemic中追求OC零售（OCR）。然而，没有建立OC结构的零售商并不那么幸运，例如，塞西尔·麦比（Cecil McBee）和继续持有的零售商在大流行期间挣扎，因为他们对步入式商店的高度依赖。
数字经济峰会2024：推动
智慧城市香港SAR的变革力量 - 2024年3月25日 - 亚洲的年度旗舰创新和技术活动，数字经济峰会（DES）2024将于4月12日至13日在香港大会和展览中心（HKCEC）举行。由HKSAR政府和网络港共同组织，DES 2024汇集了世界上有影响力的技术，商业，学术界和政府的领导者，以探索尖端的技术和创新应用如何通过可持续性，连通性，连通性和弹性来重塑城市景观和现代数字经济。峰会还旨在探索智慧城市的愿景和方向，共同创造更具动态，前瞻性和可持续的未来。他们将通过主题演讲和小组讨论在八个主题论坛中分享自己的见解。行业决策者，企业家和来自各个国家和地区的投资者有望参加这项年度重要的创新和技术活动。HKSAR政府财政大臣Paul Chan Mo-Po Hon； HKSAR政府副财务秘书Michael Wong Wai-Lun； HKSAR政府官员将在为期两天的活动中向观众讲话，而董事长Hon Dong Sun教授也是董事长。由HKSAR政府和香港贸易发展委员会共同组织的Innoex也将同时在HKCEC举行。政府首席信息官 ir Tony Wong说：“随着数字技术的快速发展，它已成为经济发展的重要新质量生产力。ir Tony Wong说：“随着数字技术的快速发展，它已成为经济发展的重要新质量生产力。主题是“所有人的智能技术：锻造可持续的未来”，为期两天的活动将以著名的国际演讲者为特色，包括战略发展的阿里巴巴集团总裁克里斯·昂（Chris Tung）；华为全球网络和隐私官Sean Yang；思科（亚太地区，日本和大中国）首席运营官Nando Gil de Bernabe；亚航行动首席执行官纳迪亚·奥默（Nadia Omer）；香港机场管理局执行董事Ricky Leung（工程与技术）；普华永道，中国大陆和香港可持续发展副领导人Loretta Fong；安妮·蒂森（Anne Thiesen），香港代表，GBA和汉堡市场港口的东南亚； AECOM高级机动性，付款系统和自动化副总裁Suzanne Murtha；泰国银行付款与金融科技政策部副主任Pariwat Kanithasen；香港货币管理局执行董事（货币管理）执行董事Daryl Ho；集团总裁兼副副主席Jennifer Yu Cheng，CTF教育集团等。数字经济正在彻底改变传统行业和商业模式，并为香港的高质量发展创造了多重机会。将在今年建立的数字政策办公室将负责制定数字政府的政策，
ISSN：2320-5407 int。 J. Adv。 res。 13（01），1329-1331ISSN：2320-5407 int。 J. Adv。 res。 13（01），1329-1331
问题声明尽管AI在电子商务中迅速采用，但诸如数据隐私，算法偏见和技术限制等挑战阻碍了无缝个性化。根据2022年的麦肯锡报告，而有71％的消费者期望个性化的互动，但只有22％的企业成功地交付了它们。此外，Gartner（2023）预测，到2025年，60％的电子商务企业将在AI透明度问题上挣扎，从而导致监管干预措施。本研究旨在应对这些挑战，并为优化AI驱动的个性化提供见解。研究的目标： - 本研究的目的是：1。分析AI在增强电子商务个性化中的作用。2。评估与AI实施相关的收益和挑战。3。在解决道德问题的同时，探索了AI驱动的个性化的未来机会。研究方法论： - 本研究遵循一种定性研究方法，利用来自2019年至2024年期间发表的50多个同行评审期刊，行业报告和案例研究的二级数据。主题分析用于识别AI驱动的个性化策略中的模式。此外，对主要电子商务平台（例如亚马逊，阿里巴巴和Shopify）进行的案例研究进行了检查，以评估AI对客户体验和销售业绩的现实影响。AI驱动的个性化在电子商务机器学习中的个性化建议中，机器学习算法分析了大量客户数据，以预测偏好并建议针对个人用户量身定制的产品。示例包括亚马逊的推荐引擎和Netflix的个性化内容建议。自然语言处理（NLP）和聊天机器人NLP驱动的聊天机器人和虚拟助手通过了解客户查询并提供实时解决方案，从而提供个性化的购物援助。AI驱动的聊天机器人，例如Sephora和H＆M使用的聊天机器人，可以增强用户参与度并驱动销售。 客户见解的预测分析AI使企业能够分析历史购买模式和预测客户需求。 零售商使用预测分析来提供个性化的促销，有针对性的广告和定制的电子邮件营销活动。 机会•扩展AI超级人性化功能。 •将AI与增强现实（AR）集成，以增强购物体验。 •AI驱动的语音贸易和智能助手的进步。 挑战•数据隐私问题和法规合规性。 •影响个性化精度的算法偏见。 •AI实施和基础架构的高成本。 •AI驱动的价格歧视和关于公平性的道德问题。 •AI计算的环境影响。 结论和未来的研究方向： - AI驱动的个性化正在通过提供定制体验来改善客户满意度和业务绩效来重塑电子商务。 未来的研究应集中于开发更透明和道德的AI模型，同时解决与数据安全和算法偏见相关的挑战。 为了最大程度地发挥AI在电子商务中的潜力，企业应：1。AI驱动的聊天机器人，例如Sephora和H＆M使用的聊天机器人，可以增强用户参与度并驱动销售。客户见解的预测分析AI使企业能够分析历史购买模式和预测客户需求。零售商使用预测分析来提供个性化的促销，有针对性的广告和定制的电子邮件营销活动。机会•扩展AI超级人性化功能。•将AI与增强现实（AR）集成，以增强购物体验。•AI驱动的语音贸易和智能助手的进步。挑战•数据隐私问题和法规合规性。•影响个性化精度的算法偏见。•AI实施和基础架构的高成本。•AI驱动的价格歧视和关于公平性的道德问题。•AI计算的环境影响。结论和未来的研究方向： - AI驱动的个性化正在通过提供定制体验来改善客户满意度和业务绩效来重塑电子商务。未来的研究应集中于开发更透明和道德的AI模型，同时解决与数据安全和算法偏见相关的挑战。为了最大程度地发挥AI在电子商务中的潜力，企业应：1。实施可解释的AI（XAI）：使用可解释的AI模型来提高透明度并构建消费者
行业4.0在实现循环经济中的作用
1。引言循环经济研究（CE）引起了学者和从业者的关注，指的是旨在通过互补对象和设计来丰富可持续性的工业经济（Ghisellini等，2016）。在过去的二十年中，制造业经历了从基于工厂的运营到国际分散的网络，供应链合作伙伴与商业生态系统之间的垂直合作的重大转变（Shi等，2021）。全球工业化过程现在更受环境保护的要求和约束。然而，诸如强烈的工业化带来的污染管理等问题使工业化与生态学之间的平衡无法解决（Shi等，2021）。自工业经济初期以来，减少浪费和提高效率的想法就引起了人们的关注，目前，CE旨在通过从有形商品中恢复价值来实现这一目标。这种回收和恢复的封闭环可以通过回收和能源回收来改善经济和环境绩效（Ashby，2018）。CE可以解决更广泛的问题以应对社会环境挑战（Ghisellini等人。，2016年）。循环供应链（CSC）是一个复杂的系统，可提供材料和资源的无限回收，再制造和再循环（Genovese等，2017； Webster和MacArthur，2017）。在这种情况下，使公司的供应链参与其CE计划是一项有前途且值得的努力（Jiang and Zhou，2012; Nasir等，2017）。CE计划的实施涉及公司实施策略来开发其生产系统的循环，并与整个供应链中的其他公司合作，以实现更有效的循环生产模型（Genovese等，2017; Nasir等，2017; crankler，2011）。通过加速全球挑战，尤其是其在产品，组件和材料的生物学和技术周期中最大程度地提高收益和价值的方法来提高CE的好处。这可以通过故意考虑整个产品的生命周期（从设计到处置）中如何使用和重复使用资源来实现。科学家和专家一致认为，技术可以为更可靠和可持续的CE结果做出贡献（例如，Kumar等人，2018年； Massaro等，2021）。随着德国政策倡议“行业4.0”（I4.0）的启动，数字技术吸引了学者和从业者的广泛关注，而这种新方法正在创造价值（Ceipek等，2020； Roblek等，2016）。I4.0，AI，机器人技术，大数据和物联网（IoT）通过提高效率和有效性加速了工业化（Kiel等，2017； Sung，2018； Lanzolla等，2020）。今天，公司正在使用由I4.0驱动的各种技术来优化其资源使用，提高运营效率并在所有环境，社会和经济方面实现更高水平的可持续性（Nikolaou等，2021）。这与CE的性质一致，CE的性质是指再生或恢复性工业这种转型要求公司的研发（R＆D），设计和生产部门可以迅速响应外部因素的需求，例如市场和自然环境，例如阿里巴巴对数字技术的使用，包括在组织和商业生态系统水平上的资源分配。