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BDA成员的牙科患者计划
我们已经设定并发表了短期和长期的气候野心。到2040年，我们致力于整个足迹的净零。的确，我们实现碳零的旅程得到了使气候成为善政组成部分的恩惠集团的支持。我们很荣幸能够积极参与其气候责任策略小组，以确保我们与气候方面的原则保持一致。
TAR UC 在 iSpark 创新中使用 AI 和 BDA
• TAR UC 的 iSpark 计划是一套完整的计划，旨在通过围绕促进创新的创业生态系统建立的一站式中心为潜在的企业家提供帮助。
Commbatt1 NFPA符合BDA功率和电池充电器系统
物理和环境NEMA-4，UL列出的铝红色粉末涂层壁挂式壁挂装置带有IP 65电池通风孔和锁门，IP-68电缆条目尺寸（H x W x D）26英寸x 19.7英寸x 8英寸（660.5mm x 500mm x 203mm）重量（大约）产品：33磅（15公斤）运输：40磅（18.15千克）温度工作0ºC至49ºC（32ºF至120ºF）。存储 - 20ºC至70ºC（ - 4ºF至158ºF）相对湿度85％+/- 5％BTU/HR。（大约）：74 BTU/HR。
便携式无线电系统 - Zetron
双向放大器 (BDA) 是室内或隧道通信的常见解决方案。双向放大器系统由一个或多个位于受限环境内的放大器组成，并依次连接到外部天线网络。外部天线通常位于建筑物屋顶或隧道口，接收来自外部无线电站点的信号。然后，BDA 放大信号并将其重新传输到建筑物或隧道中。建筑物内的用户单元可以使用 BDA 扩展其便携式无线电覆盖范围并与外部系统通信。BDA 监听受限空间内的传入流量，对其进行放大并将其重新传输到外部系统，因此是双向的。BDA 相对便宜，但是，电缆、天线、滤波器和电源等支持基础设施会迅速增加总安装成本。此外，除非正确调整 BDA，否则它们可能会对自身、其他 BDA 或现有无线电系统产生干扰问题。
人工智能和大数据分析对供应链弹性的影响：系统文献综述
摘要：人工智能 (AI) 和大数据分析 (BDA) 有可能显著提高供应链的弹性并更有效地管理供应链资源。尽管人工智能和 BDA 在供应链背景下具有如此潜在的好处，并且越来越受欢迎，但迄今为止的研究分散在主要基于出版渠道的研究流中。我们通过对 2011 年至 2021 年期间在特许商学院协会 (CABS) 排名期刊上发表的供应链弹性方面的人工智能和 BDA 研究进行系统文献综述，整理和综合这些分散的知识。搜索策略产生了 522 项研究，其中 23 项被确定为与本研究相关的主要论文。研究结果通过以下方式推进了知识的进步：(i) 评估供应链文献中 AI 和 BDA 的现状，(ii) 确定据报道 AI 和 BDA 可以改善的供应链弹性阶段（准备、响应、恢复、适应性），以及 (iii) 在供应链弹性的背景下综合 AI 和 BDA 的报告优势。
类似海狸坝作为缓解水位上升的恢复策略的有效性
根据《清洁水法案》，由于水流量减少、水温升高和河道切割，东峡谷溪的溶解氧 (DO) 受损 (TMDL 2010)。海狸坝类似物 (BDA) 是人工海狸坝，可以通过提高地下水位和增加洪泛区河道之间的连通性来降低溪流温度并增加溶解氧 (Pollock, 2014)。本研究评估了新安装的 BDA 如何影响犹他州帕克城金博尔交界处附近东峡谷溪斯旺纳生态保护区部分的水质。在安装前后，在两个 BDA 综合区域上方和下方现场测量了水质参数，包括 DO、总溶解固体 [TDS]、电导率、pH 值和温度。在 2019 年 9 月安装 BDA 之前和之后的 24 周内测量了参数。在综合体 2 中，DO 的平均增量从安装 BDA 之前的 0.04 ppm（n=9）增加到安装之后的 0.287 ppm（n=6），在综合体 1 中从 0.594 ppm（n=14）增加到 0.776 ppm（n=5）。在综合体 2 中，水温的平均增量从安装 BDA 之前的 -0.11 °C（n=9）增加到安装之后的 -0.095 °C（n=6），在综合体 1 中从 -0.027 °C（n=14）降低到 -0.376 °C（n=5）。平均增量值是通过从上游值中减去下游值来计算的。研究表明，BDA 对溪流水质的全部益处可能需要多个季节才能显现出来（Pollock，2014 年）。
大数据能力对可持续制造的影响...
BDA能力可以支持此范式，该范式显示了其可持续实践的潜力（Nobre＆Tavares，2017; Raut等，2019; Kristoffersen等，2020; Awan等，2021）。随着技术和可持续性越来越多地以整合的方式讨论，这种整合对于寻求建立能力以克服环境挑战的组织至关重要（Jabbour等，2019，2020a; Raut等，2019）。此外，Raut等人。（2019）指出，在发达和发展中的经济体中，BDA和可持续性实践可能有所不同。巴西作为一种新兴经济，需要发展，但鉴于气候危机，它必须具有可持续性。因此，这项研究使得从巴西工业的角度来绘制BDA能力，可持续制造和CE之间的关系。
五个不同领域的人工智能和大数据分析最新评论：文献计量摘要
摘要：学者和从业者最近开始在探索不同领域的新兴研究趋势时重点关注人工智能 (AI) 和大数据分析 (BDA)。文献计量综述技术已广泛应用于 AI 和 BDA 文献，以绘制现有的学术成果。我们总结了 711 篇关于 AI 及其子集和 BDA 的文献计量文章，这些文章发表在多个领域，以确定具有重大研究贡献的学科。我们从 Scopus Q1 和 Q2 期刊数据库中提取了 2012 年至 2022 年期间发表的文献计量综述论文。Scopus 数据库返回了来自 59 个国家/地区不同学科期刊上发表的 711 篇文献，平均每年被引用 17.9 次。我们使用多种软件和数据库分析器来调查数据，并展示最活跃的科学文献计量指标，例如作者和合著者、引文、共同引用、国家、机构、期刊来源和学科领域。美国是最具影响力的国家（101 篇文献；5405 次引用），而中国是产量最高的国家（204 篇文献；2371 次引用）。产量最高的机构是印度共生国际大学（32 篇文献；4.5%）。结果显示，五个学科集群的文献计量评论大幅增加：（a）商业与管理、（b）工程与建筑、（c）医疗保健、（d）可持续运营与 I4.0 和（e）旅游与酒店研究，其中大多数研究 AI 和 BDA 的应用和用例，以解决该领域的实际问题。过去文献计量分析中的关键词共现表明，BDA、AI、机器学习、深度学习、NLP、模糊逻辑和专家系统仍将是这五个不同领域集群中引人注目的研究领域。因此，本文总结了商业、工程、医疗保健、可持续运营和酒店旅游领域对 AI 和 BDA 的文献计量评论，并为对这些主题感兴趣的新手和经验丰富的研究人员提供了一个起点。
大数据分析和供应链中的机器学习4.0：文献评论
摘要：由于工业4.0技术的发展，近年来见证了供应链管理的新概念的出现，即供应链4.0（SC 4.0）。对信息技术的巨额投资使制造商能够追踪无形的信息流，但是需要工具来利用可用的数据源：大数据分析（BDA）和机器学习（ML）代表了此任务的重要工具。使用高级技术可以改善供应链的性能并支持达到战略目标，但是它们的实施在供应链管理方面具有挑战性。这项研究的目的是了解BDA和ML在SC 4.0中的主要收益，挑战和应用领域，以及了解该领域最常用的BDA和ML技术，特别关注非参数技术。为此，我们进行了文献综述。从分析中，我们确定了三个主要差距，即需要适当的分析工具来管理具有挑战性的数据配置；需要与实践更可靠的联系；需要选择最合适的BDA或ML技术的仪器。作为解决方案，我们建议并评论两种可行的解决方案：非参数统计以及情感分析和聚类。