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使用多标准决策评估充电基础设施的能源
印度古吉拉特邦。摘要：随着化石燃料资源的枯竭，世界各国政府都致力于实现 100% 的电动汽车出行。几乎每个国家都宣布了实现 100% 电动汽车出行的最后期限，因为现有的化石燃料资源已经枯竭，我们的地球将变得干燥，没有传统的汽油和柴油。制造商正在开发新的电动汽车，并制定了实现碳中和的长期目标。然而，实现这些目标需要克服各种障碍，包括现有电网的当前容量和替代能源的可用性。世界上一些地区仍然没有 24 小时供电，更不用说满足即将推出的电动汽车的需求了。必须认识到替代能源可以补充新型电动汽车带来的过剩能源需求。然而，没有一种单一的能源可以适用于世界所有地区，因为世界上有些地方没有阳光照射，而有些地方阳光充足，有些地区风速可能很高，而有些地区风速不太好。因此，我们需要考虑每种条件，为特定位置选择最佳技术。本文使用实际分析来建议哪些能源在不同地区具有经济、环境、社会和可行性。它还提供了一个部署替代燃料充电站的框架，解决了实施挑战和经济考虑。本研究介绍了成功的可再生能源集成电动汽车充电站案例研究，并概述了优化和可扩展性的未来研究方向。关键词：可再生能源、电动汽车充电站、MCDM、绿色出行 1. 简介 在未来几年里，我们的化石燃料现有储量将会耗尽，人们已经付出了很多努力来放宽对自然资源的使用。电动汽车的出现是推动这一努力的一项重大创新。电动汽车自 1832 年以来就已出现，但那只是一件好事，然而电动汽车在最近几年变得很好，但问题是它们运行的能源是电能，我们是否有足够的电能来满足由于从内燃机转向电动汽车而不断增长的需求？即使有足够的电力，我们也会从煤炭中获取。这又增加了我们对化石燃料的依赖。在这里，我们将讨论并建议各种能源来补充日益增长的需求
对咨询单案例研究设计中的数据分析决策的系统审查，以告知最佳实践
抽象的单例研究设计（SCRD）可能是用于研究与咨询专业有关的各种主题的重要工具。此外，SCRD是一种灵活的方法论，辅导员可以用来评估其对参与者的治疗的有效性，从而充当科学家实践者。我们在本手稿上的重点是报告用于评估干预效果的咨询SCRD中使用的数据分析程序的类型。我们在2015年至2021年之间搜索了42个咨询附属期刊，并确定了50项使用SCRD的经验研究。结果建议所有使用视觉分析报告的研究，尽管很少有研究报告的定量信息与建议的数据特征一致以评估视觉分析。报告的最普遍的定量指数将被视为非重叠指数，而数据中位数的百分比最常见。没有任何研究报告案例之间的指标，很少有病例报告捕获变化幅度的案例内指标。我们的讨论为先验数据分析选择提供了建议，并讨论了可用选项的优势和局限性。
上诉决定 - 里奇伯勒
20. 走 1 号公路可能不合理、不合逻辑，但人们确实会做出不明智的决定。这可能是年轻人，甚至是孩子，他们缺乏独自行走的经验，或者受到同龄人的压力。我还认为，这些新房产的一些未来居民或访客可能会走 A379 1 号公路，然后才意识到这对行人来说特别不安全，然后不再尝试这条路线。住宅旅行包可以帮助提高人们对更安全路线的认识，但许多居民在决定步行去莫德伯里中心或其学校之前可能没有读过这篇文章。因此，这可能会导致许多人沿着 1 号公路出行，尤其是在拟议的开发项目是新建和入住时。因此，在新居民熟悉该地区的这段时间里，A379 这段路上发生的事故可能会带来严重后果。
将人工智能整合到模糊决策分析
防止刻板印象的威胁对于改善业务绩效至关重要。由于这种情况，企业必须采取必要的预防措施。但是，这些行动会影响企业的成本提高。对这些因素进行优先分析的文献研究数量非常有限。这种情况增加了对这些变量分析优先级的新研究的需求。因此，本研究旨在评估可持续商业环境中刻板印象威胁的因素。在第一阶段实施了一个人工智能模型来权衡专家。在以下阶段，在T-Spherical Fuzzy Dematel的帮助下评估了选定的标准。第三，使用不同的值进行了比较分析。最后，针对刻板印象的威胁，选定的行业被球形模糊的Ratgos对。可以在分析过程中确定专家的权重。这种情况对调查结果的有效性有很大的贡献。得出的结论是，培训活动对于最大程度地减少公司中刻板印象的威胁至关重要。
一种基于增强学习的差异化奖励方法，基于多车辆合作决策算法
摘要 - 增强学习（RL）在通过州行动 - 奖励反馈循环中优化多车合作驾驶策略的巨大潜力，但它仍然面临着诸如低样本效率之类的挑战。本文提出了一种基于稳态过渡系统的差异奖励方法，该方法通过分析交通流量特征将国家过渡梯度信息纳入奖励设计中，旨在优化多车辆合作决策中的行动选择和政策学习。在不同的自动驾驶汽车渗透率下，在RL算法（例如Mappo，MADQN和QMIX）中验证了所提出的方法的性能。结果表明，在交通效率，安全性和行动合理性方面，差异化奖励方法显着加速了培训的融合，并优于核心奖励和其他方面的奖励。此外，该方法表现出强大的可扩展性和环境适应性，为在复杂的交通情况下制定多机构合作决策提供了一种新颖的方法。
数据分析在增强医疗保健管理中决策过程中的作用
简介：介绍解释了数据分析如何越来越广泛地在医疗保健领域使用，以及如何增强决策过程。它还强调了改善医疗保健管理决策的必要性，因为医疗保健系统在日益增长的压力和复杂性下运行。方法：对相关文献进行了彻底修订，以实现这项研究的目标。它涵盖了医疗保健管理中数据分析的不同用途，例如预测建模和风险分析以及绩效评估。结果：结果选项卡描述了研究的主要发现。这些包括数据分析在检测模式和趋势，预测结果以及最大化医疗保健管理中的表现中所发挥的至关重要作用。结论：总的来说，数据人工智能是即将到来的医疗保健趋势，不仅可以改善我们的医疗保健处理，而且会增加任何成为大流行的可能性的机会。它可以彻底改变提供医疗保健的方式，从而使临床医生能够根据证据和组织做出决定，以促进数据驱动的文化。
投资决策中的行为偏见
摘要本研究提供了对投资者行为及其与尼泊尔金融市场投资决策背景下的各种行为偏见的关键见解。使用结构化问卷从260个单独的投资者收集数据，并应用了层次回归分析来检验假设。该研究确定了影响投资决策的重大偏见，包括锚定偏见，过度自信和放牧。此外，还研究了金融素养作为调节因素的作用，揭示了其对减少这些偏见影响的重要影响。调查结果强调了尼泊尔新兴市场中独特的投资模式，与发达金融市场的既定规范形成鲜明对比。这些结果对于政策制定者，监管机构和股票市场当局来说是有价值的，可以解决投资者行为，增强金融教育并促进知情决策。关键字：投资者行为，行为偏见，金融素养，尼泊尔。
人工智能对业务决策的变革性影响
本文回顾了新兴的人工智能领域（AI）及其对商业决策的深远影响。它评估了AI的分析进步如何导致更明智，有效的决策，探索其在业务领域的整合，并评估AI采用的影响。本文还考虑了AI对战略业务决策的未来影响，这表明可以重新定义竞争性商业景观的轨迹。通过综合过去十年的研究，我们探讨了AI技术如何彻底改变了企业的分析能力，从而实现了更加知识和有效的决策过程。本文强调了AI在各种业务领域的集成，评估AI采用的结果，并讨论了战略业务决策中AI的未来轨迹。
Synopsys，Inc。的预期收购ANSYS，Inc。
（a）与RTL功耗分析有关，ANSYS通过资产转移剥离的整个全球业务包括研究，开发，分发，许可，销售，销售，销售，营销，商业化和以其他方式提供ANSYS的RTL功耗分析（PCA）产品（PCA Diventist Business Business Business to the PCA Divistment Business）（PCA Divistment Business），或者是PCA Divisters to to to keysigh to keysigh to keysight to keysight to keysight（keysight）。PCA撤资业务将包括与PowerArtist相关的所有必要资产，包括商业合同，知识产权（IP），软件和业务记录，以及至少在产品管理，研发和应用程序工程职能的范围内[]人员。2024年12月21日，Keysight和Ansys签订了有约束力的协议，以将PCA撤资业务出售给Keysight，但要获得CMA的批准。
图解演算中的量子多值决策图
用于量子计算的图形演算，例如 ZX 演算 [9]、ZW 演算 [10] 和 ZH 演算 [2]，是设计和分析量子过程的强大而直观的工具。它们已经成功应用于基于测量的量子计算研究 [15]、通过对表面码进行格点手术进行纠错 [12,13]，以及量子电路优化 [4,11,22]。它们与“路径求和” [1,23,28] 的紧密联系，以及它们各自的完整方程理论 [4,16,21,27]，使它们成为自动验证的良好候选者 [7,14,17]。一个重要的问题是综合问题，其答案对许多不同方面都有好处。给定一个量子过程的描述，我们如何将其转换成 ZX 图？这一切都取决于所提供的描述。我们已经展示了如何有效地从量子电路 [4]、基于测量的过程 [15]、一系列格子手术操作 [13]、“路径求和” [23] 甚至过程的整个矩阵表示 [20] 获取图表。虽然最后一种转换在矩阵大小方面是有效的，但是矩阵本身的大小会随着量子比特的数量呈指数增长，因此实际上很少有过程会以整个矩阵的形式给出。然而，矩阵表示有一个优势：它 (本质上) 是唯一的。两个量子算子在操作上相同当且仅当它们的矩阵表示共线。这与之前的所有不同例子形成了对比，例如两个不同的量子电路可以实现相同的算子。