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为乘客和经济创建动态铁路
繁荣的铁路是推动整个英国繁荣的关键工具。作为一种低碳形式的运输方式，成功的铁路也可以充当绿色增长的引擎，有助于实现净零目标和空气质量目标。从宣布威廉姆斯评论的宣布近五年之后，在大流行使该行业的负责人之后，延迟的改革破坏了铁路发挥其全部潜力的能力。关键选择面对铁路，包括我们如何将更多的乘客带回，使铁路对其他模式有吸引力，恢复了数亿英镑的收入损失，并最终建立了该行业，以获得长期成功。广泛认识到铁路的表现不应有，但挑战的规模常常被低估。重新回到增长的轨道涉及正确诊断铁路面临的问题，对公共与私人的一方面意识形态辩论，并优先考虑有效的方法。如果火车公司之间的竞争是由铁路重新活化的公私合作伙伴关系来利用的，它将为乘客和纳税人带来更好的成果。
PharmAML：创建一个机器学习过程来分析动作机理＆
●随机森林：一种合奏学习算法，该算法构建了多个决策树并结合了输出以提高准确性并减少过度效果。●XGBoost：像随机森林一样，XGBoost是一种集合学习算法，但它使用梯度提升来依次构建决策树，在每个步骤上纠正错误，以提高准确性和效率。●KNN：一种基于实例的学习算法，该算法基于其K最近的K最近邻居的多数类或通过平均值来预测值。●XGBlend：我们创建的XGBoost模型！将标准神经网络与XGBoost体系结构相结合，以提高算法处理的速度。●1D-CNN：使用卷积层将每一行视为1D序列的卷积神经网络，以捕获特征相互作用并提取图案，以提高预测性能。●TABNET：专为表格数据而设计的深度学习模型，利用注意机制动态选择相关特征，从而实现可解释性和有效的学习。
打造社会企业商业模式的人工智能创意支持工具
摘要：社会企业包含不同的逻辑，因此寻找能够调和经济和社会目标冲突的商业模式非常复杂。我们认为数字技术可以帮助社会企业家克服这一困难。事实上，本文旨在通过对这些不同研究流派进行系统的文献综述，全面介绍（1）商业模式创新、（2）社会企业和（3）基于人工智能的创造力支持工具的文献现状。我们的目的不是对这三种文献进行全面回顾，而是确定将它们联系起来的主要主题和子主题。在此基础上，我们提出了一种新的观点，即复杂的商业模式创新（例如处理社会企业混合模式的创新）如何通过基于人工智能的创造力支持工具得到推动，并制定了扩大对这一有希望的联系的研究议程。
创造建筑工程物流服务价值
摘要 由于物流参与方众多、运输需求频繁、对社区影响重大且变化性高，因此在建筑行业中发挥着至关重要的作用。然而，参与方对物流的重要性以及物流如何创造价值的认识不足。本文旨在加深对建筑业物流服务价值共同创造过程的理解。在方法上，本研究采用涉及第三方物流 (TPL) 提供商、主承包商和分包商的访谈。服务蓝图用于可视化建筑物流设置 (CLS) 中的物流服务。研究发现，在像建筑这样的松散耦合系统中，价值共同创造是由信任和承诺驱动的，从而留出了必要的学习时间。服务蓝图有助于可视化服务设计与不同服务模块价值之间的联系。然而，风险包括供应链下游参与者参与延迟以及服务模块之间可能缺乏协调，尤其是在有多个 TPL 提供商的情况下。物流服务文献的一个贡献是模块化使设计服务内容变得更容易；但参与方的数量可能会增加，因此模块化简化了服务内容，但并未简化服务价值创造或价值共创过程。