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bio 100-生活世界（按需）
有四个DSL模块：科学推理，遗传学和进化，生理学和社区生态学。您课程中的每个DSL模块都包含一个三部分的系列或“表演”。在这四个模块中，共有12种使用DSL的虚拟实验室体验和8个实验室作业，这些分配是测验，询问有关您从虚拟实验室体验中学到的东西的问题。在12个虚拟实验室体验中，有10个计算到您的成绩，最低的两个虚拟实验室体验得分被删除。所有实验室分配都将计入您的成绩。这两个DSL分配都有无限的尝试。
北卡罗来纳州社区学院的劳动力教育和劳动力市场需求
1。研究的概念框架……………………………………………………………………………………………………研究过程概述………………………………………………………………………………8 3。北卡罗来纳州社区学院…………………………………………………………………………………………………………数据过程收集……………………………………………………………………………………………….47 5。定性研究框架…………………………………………………………………………………………………………6。研究问题和主题……………………………………………………………………..69
大数据和模糊逻辑用于供应需求预测
需求预测是一项重要活动，它直接影响供应链的运作，为决策提供了坚实的基础。运营策略长期以来一直专注于需求预测，以更好地管理库存并最大限度地提高客户满意度。然而，大多数需求预测方法都无法向企业揭示任何信息，因为它们没有考虑到产品的季节性、当前的市场趋势，或者预测如何影响牛鞭效应。迫切需要建立能够智能、快速地检查供应链中大量数据的技术。大数据可以帮助企业解决他们的问题。同时，模糊逻辑模型有助于在缺乏历史数据、主观消费者偏好或不可预测的市场环境的情况下捕捉和管理不确定性。因此，本文提出了一种基于模糊逻辑的大数据驱动需求预测框架 (FL-BDDF)，该框架确定促销营销工作、过去的需求和其他变量在做出预测方面的作用，这些预测可以塑造、感知和响应实际消费者需求。借助大数据分析 (BDA)，企业可以提高需求预测的准确性。模糊逻辑让它们包括定性指标，如市场情绪、专家观点或主观风险评估以及典型的定量信息。运营和供应链管理 (OSCM) 与其他领域一样，提供了实时创建大量数据的机会。这项研究的结果可能有助于学术界和行业专业人士更好地掌握大数据为 SCM 和需求预测提供的可能性。实验结果表明，与其他现有模型相比，建议的 FL-BDDF 模型将准确率提高了 98.4%，供应链预测率提高了 97.3%，客户满意度提高了 95.4%，成本降低了 57%。关键词：供应链管理、模糊逻辑、大数据、需求预测、数据驱动。
干扰和认知需求对脑力负荷的影响：一项评论
NITIN KOUNDAL 1、ABDUALRHMAN ABDALHADI 1、MAGED S. AL-QURAISHI 2、（IEEE 成员）、IRRAIVAN ELAMVAZUTHI 3、（IEEE 高级成员）、MAHDIYEH SADAT MOOSAVI 4、CHRISTOPHE GUILLET 5、FRÉDÉRIC MERIENNE 4、（IEEE 成员）和 NAUFAL M. SAAD 1、（IEEE 成员）1 马来西亚国油理工大学（UTP）电气与电子工程系智能信号与图像研究中心（CISIR），斯里伊斯干达 32610，马来西亚 2 法赫德国王石油矿产大学智能移动与物流跨学科研究中心，沙特阿拉伯 Dhahran 31261 3 智能辅助与康复技术(SMART)，电气与电子工程系，马来西亚国家石油大学 (UTP)，Seri Iskandar 32610，马来西亚 4 Arts et Métiers Institute of Technology, LISPEN, HESAM Université, 71100 Chalon-sur-Saône, France 5 勃艮第大学，LISPEN, 71100 Chalon-sur-Saône, France
预测生产工人的需求
本报告开发了一个模型，以预测美国锂离子电池制造供应链中工人的未来需求。作为电动汽车的主要储能技术，全球对锂离子电池的需求正在迅速增加。近年来，美国在全球供应链中占有相对较小的份额，该供应链由中国和东亚的公司主导。最近，美国通过向电动汽车生产商提供了慷慨的赠款和补贴，加速了对国内电池生产的投资。使用公开可用的数据，我们提供了与2023年在整个供应链中国内生产锂离子电池生产相关的劳动力，从临界原材料和中游牢房和包装制造，到分配，服务和维修，回收，回收，再利用以及寿命终止应用程序，从临界原材料进行挖掘和完善。相同的数据提供了2023年美国电池制造商的生产能力的估计，建立了电池容量和供应链就业时间之间的生产关系。使用2030年生产能力的估计，我们预计供应链员工队将在当年达到310,000。就业水平由供应链领域和行业提供。我们使用劳工统计局的数据，包括行业的职业就业股份，无论是2023年还是2030年的预测，都可以在美国投射净职业就业变化和年度工作空缺。我们使用有关典型的教育要求的数据，以进入职业以及雇用后接受的培训，以评估电池生产所需的劳动力开发和技能要求。此外，我们还分析了密歇根州的这些趋势，我们在2030年投射了30,000个人的电池生产员工。我们发现，锂离子电池制造和相关行业的就业增长与具有多种技能要求的广泛职业有关。我们还发现，就业增长中最大的份额将在社区学院提供的副学士学位和技术学位课程以及通过学徒制和在职培训的职业中。其中包括占总就业增长的32％的前三名职业：汇编商和制造商，其他生产职业以及金属和塑料工人。其他通常需要学士学位或更高学士学位的职业包括三个占就业总增长的16％：工程师，业务运营专家和运营专业经理。总体而言，从内燃机到电动汽车的过渡将需要对工人进行大量培训或培训，以确保美国有机会在全球汽车行业中占有和维持其份额。
需求侧管理应用于独立微电网
“马法特微电网”是一个由欧洲区域发展基金资助的研究项目，由留尼汪岛大学的 PIMENT 实验室和 SIDELEC Reunion 合作开展。该项目的主要目的是开发和改进留尼汪岛的智能电网概念。马法特是一个内陆地区，没有连接到主电网。当地政府的主要目标是通过太阳能微电网设施为大约 300 户家庭通电。我们的案例研究为马法特的 3 户家庭提供了一个实际的能源管理系统应用，旨在最大限度地利用光伏能源并延长电池寿命。该项目与马法特的三户家庭密切合作，每户家庭都安装了人机界面。这项工作是一种初步方法，根据用户的接受程度从理论上评估需求侧管理流程的有效性。结果表明，只要用户遵循给出的建议，能源管理系统就可以减少能源浪费并提高太阳能的有效利用率。
通过需求池和升级
摘要：这项研究评估了一个地区合并热量需求的影响，目的是通过能源，自我，经济，经济经济和环境指标来提高热量生产单位，以及对投资和燃料成本的敏感性。The following production systems to satisfy the heat demands (domestic hot water production and space heating) of a mixed district composed of office (80%), residential (15%), and commercial (5%) buildings are considered: gas- and biomass-fired boilers, electric boilers and heat pumps (grid-powered or photovoltaic -powered), and solar thermal collectors.进行比较，检查了三种系统尺寸方法：在建筑规模，行业规模（住宅，办公室和商业）或地区规模上。对于所研究的配方，高降低的效果高达5％（能量和驱逐），所有系统的升级成本较低（20％至54％），高达55％的exergy销毁成本高达55％，并且高达5％的CO 2降低。总而言之，提高和需求汇总倾向于改善特定的效率，降低特定成本，通过峰值功率大小方法减少总投资，并减轻太阳能驱动系统中的时间不匹配。可能的缺点是由于分布网络而导致的额外热量损失，并且由于所需的温度较高而导致热泵的性能降低。尽管如此，在大多数情况下，优势胜过缺点。
人工智能对加拿大就业和技能需求的影响
人工智能的暴露和劳动力构成：大约 56% 的加拿大工人从事高暴露性职业，其中一半需要人工智能来补充任务，另一半则更容易受到自动化的影响。技能动态：高暴露性、高互补性的工作，如工程和医疗保健领域的工作，需要认知、决策和领导技能。相反，高暴露性、低互补性的工作，如行政职位，通常需要更易于自动化的常规数字技能。就业趋势：2022 年后，高度自动化的工作岗位数量有所下降，这是人工智能对招聘实践产生影响的早期迹象。政策和实际影响：政策制定者和劳动力利益相关者必须优先考虑教育、劳动力发展和劳工政策中的人工智能弹性，以减轻就业两极分化的风险、中等技能、中等收入工作岗位的不断减少，并最大限度地发挥人工智能的优势。
人工智能对加拿大就业和技能需求的影响
人工智能的暴露和劳动力构成：大约 56% 的加拿大工人从事高暴露性职业，其中一半需要人工智能来补充任务，另一半则更容易受到自动化的影响。技能动态：高暴露性、高互补性的工作，如工程和医疗保健领域的工作，需要认知、决策和领导技能。相反，高暴露性、低互补性的工作，如行政职位，通常需要更易于自动化的常规数字技能。就业趋势：2022 年后，高度自动化的工作岗位数量有所下降，这是人工智能对招聘实践产生影响的早期迹象。政策和实际影响：政策制定者和劳动力利益相关者必须优先考虑教育、劳动力发展和劳工政策中的人工智能弹性，以减轻就业两极分化的风险、中等技能、中等收入工作岗位的不断减少，并最大限度地发挥人工智能的优势。
Eolus 在高需求地区申请风力发电
关于 Eolus Eolus 是创新和定制可再生能源解决方案的领先开发商。我们在北欧、波罗的海地区、波兰和美国提供有吸引力且可持续的投资。从绿地项目的开发到可再生能源资产的建设和运营，我们是整个价值链的一部分。三十多年来，我们一直致力于让每个人都能过上充实而可持续的生活。如今，我们的项目组合包括超过 26 GW 的风能、太阳能和储能项目。Eolus——塑造可再生能源的未来。