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如果供应链破坏严重灾难，许多供应链往往会崩溃，并且需要很长时间才能恢复。弹性供应链网络设计（RSCND）是供应链管理中的重要研究问题，这意味着供应链可以维持持续的供应并快速恢复供应能力的部分破坏。基于不确定需求的有限分布信息，提出了一个具有模棱两可的机会限制（ACC）的两阶段分配强大的优化（DRO）模型，以解决需求不确定性和破坏情况下的RSCND问题，以提供计划支持供应链网络的决策支持。最后，为了验证所提出的DRO模型的有效性和实用性，我们将该方法应用于中国武汉的真实案例研究，以设计弹性的RSC网络以承受破坏。通过比较和灵敏度分析，在数值实验中，获得了一些行业决策者的管理见解。
ADC 1399 纳入 DLA 强制性条件代码...
存储活动向发起供应行动 DRO 的活动（称为供应源或物资所有者）提供建议。当发货数量与请求数量相同、发货数量大于请求数量或发货数量小于 DRO 中请求数量时，存储站点活动将发送 DRC。物资所有者将使用 DRC 调整库存记录。当承运人领取物资并运往 DLA 处置服务现场办事处时，将准备 DRC。如果发货物资行项目价值为 800 美元或更多或该项目被记录为可盗/敏感，则 DRC 将（如果适用）包含运输中控制指示器（N9 段中的代码 2I）。存储活动向 DLA 处置服务现场办公室提供的 DLMS 856S 装运状态将延续运输控制指标。
高级招聘官 (GSF 2 – 外部)
• 职位空缺数：1 • 就业基础：全职，每周 37 小时，以永久合同*的形式提供，并遵守 BGN 对当地就业文职人员的规定。 2. 简介：高级招聘官 (SRO) 是招聘过程中的关键职位。SRO 负责向副招聘官 (DRO) 执行年度招聘周期的所有阶段；广告、在线注册、第 1 阶段（注册）、第 2 阶段（初步选拔）和第 3 阶段（最终选拔）。这个全职职位是永久性的，直到 BGN 目前 60 岁的文职人员退休年龄，并且必须成功完成 BGN 的年度评估系统 *“Catch-Up”。该职位持有人负责 BGN 的核心产出之一，并将负责每年选拔最有潜力的新兵加入新加坡警察部队 (GCSPF) 的廓尔喀旅和廓尔喀特遣队。这将涉及代表英国陆军招募步枪兵学员和代表 GCSPF 招募警察学员的年度招募周期，招募范围将从尼泊尔各地多达 20,000 名申请者中扩大。SRO 将利用他们的指挥和管理经验以及对尼泊尔的深入了解，带领 3 名地区招募官 (ARO) 和 36 名高级招募助理 (SRA) 完善和执行招募流程。SRO 需要在招募期间延长工作时间，在紧迫的期限内完成任务，并针对各种不可预见的情况保持诚信、判断和建议。SRO 直接向 DRO 工作，负责招募小组的产出、职业行为和价值观。最后，SRO 的指导对于 DRO 的决策过程以及支持首席招募官 (CRO) 的意图至关重要。
分布稳健图形的图形
通过优化模型的最坏情况性能，基于分布的强大优化（DRO）图形网络方法改善了建议系统的脱离（OOD）概括。但是，这些研究未能考虑嘈杂样本在训练数据中的影响，这导致概括能力降低和准确性降低。通过实验和理论分析，本文表明，当前基于DRO的图形建议方法为噪声分布分配了更大的权重，从而导致模型参数学习由其主导。当模型过于关注训练数据中的噪声样本时，它可能会学习无关紧要或含义的较小功能，这些功能无法推广到OOD数据。为了应对这一挑战，我们为O OD推荐（DRGO）设计了D iStribution Rubust G Raph模型。具体来说，我们的方法首先采用简单有效的扩散范式来减轻潜在空间中的嘈杂效应。此外，在DRO目标函数中引入了熵常规项，以避免在最坏情况下分布中的极端样品权重。最后，我们提供了DRGO的概括误差结合的理论证明，以及对我们的方法如何对嘈杂的样本效应的理论分析，这有助于从理论角度更好地理解所提出的框架。我们在四个数据集上进行了广泛的实验，以评估我们的框架的有效性，以针对三个典型的分布变化进行评估，结果证明了其在独立和相同分布分布（IID）和OOD中的优势。我们的代码可在https://anonymon.4open.science/r/drgo-fed2上找到。
考虑干热岩热电联产的区域综合能源系统分布式稳健优化调度模型
干热岩储量丰富、分布广泛、绿色低碳，具有广阔的开发潜力与前景。本文提出了一种考虑干热岩热电联产的区域综合能源系统分布式鲁棒优化（DRO）调度模型。首先，在区域综合能源系统引入干热岩增强型地热系统（HDR-EGS），HDR-EGS通过与区域电网和区域热网协调运行，实现热电联产的热电解耦，增强系统风电接入空间。其次，在分时电价背景下，利用价格需求响应指导转移高峰负荷。最后，以区域综合能源系统调度周期内总成本最小化为优化目标，构建了考虑干热岩热电联产的区域综合能源系统DRO调度模型。通过模拟真实的小型区域综合能源系统，结果表明，HDR-EGS可以有效促进风电消纳，降低系统运行成本。
稀疏对比前 T1 映射，实现高分辨率整体
目的：开发和评估一种适用于定量高分辨率全脑动态增强磁共振成像 (DCE-MRI) 的有效对比前 T 1 映射技术。方法：考虑可变翻转角 (VFA) T 1 映射，提供 1 × 1 × 2 mm 3 分辨率，以匹配最近的高分辨率全脑 DCE-MRI 协议。七个 FA 以对数间隔排列，范围从 1.5° 到 15°。使用基于模型的重建估计 T 1 和 M 0 图。使用具有噪声模拟 3T 神经成像的解剖学逼真的脑肿瘤数字参考对象 (DRO) 和从一名健康志愿者获取的完全采样数据来评估该方法。该方法还将方法应用于来自 13 名高级别胶质瘤患者的四倍前瞻性欠采样 VFA 数据。结果：T 1 映射精度随欠采样因子 R 的增加而降低，但在临界 R 之前偏差仍然很小。在无噪声 DRO 中，白质 (WM) 中的 T 1 偏差 <25 毫秒，脑肿瘤 (BT) 中的 T 1 偏差 <11 毫秒。WM 中的 T 1 标准差 (SD) <119.5 毫秒（变异系数 [COV] ~11.0%），BT 中的 T 1 标准差 <253.2 毫秒（COV ~12.7%）。在有噪声的 DRO 中，WM 中的 T 1 偏差 <50 毫秒，BT 中的 T 1 标准差 <30 毫秒。对于 R ≤ 10，WM 中的 T 1 SD <107.1 毫秒（COV ~9.9%），BT 中的 T 1 SD <240.9 毫秒（COV ~12.1%）。在健康受试者中，R ≤ 16 时 T 1 偏差 <30 毫秒。当 R = 4 时，T 1 SD 为 171.4 毫秒（COV ~13.0%）。在前瞻性脑肿瘤研究中，T 1 值与 WM 和 BT 中的文献值一致。结论：高分辨率全脑 VFA T 1 映射在稀疏采样下是可行的，支持将其用于定量 DCE-MRI。
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机器缩写：DRO - Drain-Rooter ME - Metro SV - Super-Vee X25 - X-25 方便点击名称访问 DRZO - 型号 DRZ MR - Mini-Rooter MR - Mini-Rooter 88 - 型号 88 机器网页 EJ - Easy Rooter Junior PHO - Drain-Rooter-PH XP - Mini-Rooter XP 92R - Speedrooter 92R ER - Easy Rooter PV - Power-Vee ZPHO - 型号 DRZ-PH 500 - Spin Drive
强大的股东支持股票购买计划
关于Droneshield Limited Droneshield（ASX：DRO）提供了基于人工智能的平台，以保护无人机和自动系统等先进威胁。我们为客户提供定制的Counterlone（或反UAS）以及旨在适合各种陆地，海上或空中平台的现成产品的电子战解决方案和现成的产品。我们的客户包括军事，情报界，政府，执法，关键基础设施和机场。要了解有关Droneshield的更多信息，请单击此处：www.droneshield.com/about
可持续能源、电网和网络
随着人们对环境可持续性的关注度不断增长，对有效低碳能源管理的需求也日益迫切。本研究提出了一种多时间多能源微电网 (MMG) 的新框架，该框架集成了先进的低碳技术以满足这一需求。该框架确保了灵活的运营，以应对可再生能源 (RES) 和能源需求波动带来的不确定性。该模型促进了多能源交易，涵盖了两个市场的天然气和电力交易，可以适应可再生能源和需求波动带来的不确定性。目标包括减少碳排放和提高经济效率。为了解决 MMG 系统中的不确定性，采用了数据驱动的分布式稳健优化 (DRO) 方法。日前调度采用两阶段三级方法，部署列和约束生成 (C&CG) 算法，展示了 DRO 在保持成本效益的同时最大限度地减少能源浪费和碳排放的效率。通过使用模型预测控制 (MPC) 算法进行实时日内调度，基于每小时日前结果，证明了实用性。使用基于 IEEE 33 总线测试系统的 MMG 的经验数据评估了这两种策略的有效性。这种节省成本的框架不仅实现了 10.6% 的显著碳减排，而且还提供了可靠且适应性强的解决方案，有效应对了可再生能源的现实变化并减轻了潜在风险。
PDA和项目助理空缺.pdf
项目：DRO的经济影响评估是由已故的J. R. D. Tata先生于1988年构思和建立的，他试图建立一个机构来进行先进的多学科研究。该研究所作为一个论坛，将来自自然和生命科学，人文科学，社会科学以及冲突和安全研究的各种知识背景的个人聚集在一起。其跨学科研究团队赋予了基础NIA的理念。该研究所在研究科学与技术，哲学，社会问题和领导力之间的交集的综合方法方面是独一无二的。目的是培养学者，经理和领导人的广泛基础，他们将以洞察力，敏感性，自信和奉献精神应对当代印度和全球社会面临的复杂挑战。有关更多详细信息：www.nias.ins.in