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需求驱动规划师 (DDP) - 国际认证
本课程专为负责监督 DDMRP 系统管理的规划、采购和供应链角色的专业人员量身定制。它也适用于参与供应链任何方面并受实施需求驱动运营模型 (DDOM) 或需求驱动自适应企业 (DDAE) 模型的规划或结果影响的个人或团队。本课程全面深入地介绍了 DDMRP 原则和实践，使其成为需求驱动规划师专业人员 (DDPP)™ 认证考试必不可少的预备培训。
工程生物胶水用于自主检测和按需炎症性肠病的按需治疗
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
Dr. Lakshmi Surya Latike1、M.Rajeshwari2、P.Yashashwini2、P.Joshna2 (2024)。优化供应链中的食品需求预测以实现保质期管理
准确的食品需求预测在优化供应链运营、减少浪费和确保易腐货物的有效保质期管理方面发挥着关键作用。其应用范围从零售库存管理到大规模食品分销，使企业能够维持面包、黄油和其他易腐货物等产品的最佳库存。通过预测需求波动，组织可以更好地协调生产计划，减少库存过剩和库存不足问题，并将财务损失降至最低。有效的预测还可以通过减少食品浪费和通过提高产品可用性来提高消费者满意度，从而支持可持续发展。传统需求预测系统通常依赖于手动方法或静态统计方法，这些方法无法适应动态市场条件和复杂的时间序列数据。尤其是手动方法容易出现人为错误、延误和效率低下，使其不适合供应链中的高风险决策。此外，这些方法难以考虑多种影响因素，例如季节性、市场趋势和外部干扰，导致需求预测不准确和保质期管理不佳。为了解决这些限制，本文提出使用一种名为非线性自回归外生神经网络 (NARXNN) 的新算法进行食品需求预测。NARXNN 是一种循环动态网络，其特点是包含多个层的反馈连接，使其能够有效地处理复杂且非线性的时间序列数据。NARXNN 源自线性 ARX 模型，利用外生输入来增强其预测能力。通过将 NARXNN 应用于面包和黄油等供应链产品，该模型展示了其优化需求预测、改善库存管理和减少浪费的潜力，从而为食品行业的保质期管理树立了新标准。
在坦桑尼亚Farida Lolila 1*，Mohamed S. Mazunga 1，Ntombizikhona B. Ntombizikhona B. Ndabeni
这项研究采用了PM 10来源参数以及预处理的地形和气象数据，作为对Aermod大气分散模型的输入，以划定Manyoni铀项目周围易受污染的区域。在采矿前了解这些领域是建立高效有效的环境基线数据的重要一步。这是因为用于收集数据的资源将集中在具有较高污染潜力的地区。在这方面，Aermod预测，适合污染分界的区域将为25.55 km 2、25.85 km 2和27.96 km 2，如果Playa C1的前瞻性矿山分别运行5、7和10年。在划界区域内，AERMOD预测，在5、7和10年内平均PM 10的最高年度地面浓度分别为22.2 µg M –3、22.8 µG M –3和25.7 µG M –3。这些值比PM 10的年度限制高11％，14％和28.5％。这些信息可以帮助矿山所有者和政府机构找出保护人和环境免受预期污染的方法。关键字：Aermod，铀矿，排放因子，基线数据，PM 10
中国大规模盐穴储氢需求与挑战
摘要 摘要 氢气是一种低碳清洁能源，生产来源广泛，大力发展氢能产业是实现双碳目标、应对全球能源转型的重要举措。在氢能“制备—储存—运输—应用”全产业链中，氢气存储难度大一直是制约氢能产业高质量发展的因素。盐穴储氢具有成本低、规模大、安全性高、储氢纯度高等突出优势，是未来大规模储氢的重要发展方向，也是我国低碳能源转型的重大战略需求。全面调研了我国制氢产业和氢能消费现状，进一步分析了我国盐穴储氢需求，调研了国外利用盐穴储存天然气和氢气的技术和工程现状，总结了我国盐穴储氢的发展和建设历史。对比了盐穴储氢技术在天然气、氦气、压缩空气、氢气储藏中的异同，提出了我国盐穴储氢技术面临的三大科技难题：层状盐岩中的氢气渗流与生物化学反应、盐穴储氢井筒完整性控制、储氢群灾害孕育与防治，明确了储氢需求快速增长的趋势和我国大型盐穴储氢技术的重点研究方向。
2024 年全球工业需求有望创历史新高
2024 年，工业对白银的强劲需求将连续第四年导致白银实物短缺创纪录，从而推动白银价格自 2012 年以来首次升至近 35 美元（此后有所回落）。根据 Metals Focus 董事总经理 Philip Newman 和矿山供应总监 Sarah Tomlinson 在 11 月于纽约举行的白银协会年度白银行业晚宴上的演讲，创纪录的工业需求以及珠宝和银器需求的复苏将推动全球白银需求在 2024 年升至 12.1 亿盎司，而矿山供应预计仅增长 1%。Metals Focus 研究并制作了《2024 年世界白银调查》，该调查于 4 月发布，可在此处查看。
估计到2026年美国可再生柴油工厂可持续航空燃料生产能力了解对喷气燃料价格变化的需求响应
美国航空公司历史上如何消耗喷气燃料，他们对价格变化有何反应？，我们可能会通过回顾以前的记录，了解它们的行为方式，从而对喷气燃料需求的特征有所了解。美国能源信息管理局（EIA）提供了有关喷气燃料消耗的历史数据。如图1所示，在过去的几十年中，喷气燃料的使用增加了，部分原因是对航空旅行和空运的需求不断增长。虽然喷气燃料消耗与单个旅客愿意飞行的意愿紧密相关，但这并不是决定燃料使用的唯一因素，其他因素也会影响其使用。航空公司根据旅行者的票务需求及其运营需求观察燃油价格并调整投入购买。从理论上讲，随着燃油价格上涨，消费应下降。
大数据分析在预测需求和推动零售业未来市场趋势中的作用。
数字革命对零售业进行了深刻的转变，大数据分析作为重塑企业如何理解和与消费者互动的关键工具。在一个通常将数据视为新石油的时代，利用大量信息和提取可行的见解的能力已成为关键的竞争优势。从社交媒体，在线交易和客户反馈到来自物联网（IoT）设备的传感器数据的各种来源的数据的扩散，这引起了零售的新范式，其中决策越来越多地数据驱动。大数据分析在零售业中的应用超出了营销范围，以涵盖业务的每个方面，包括供应链优化，库存管理和客户服务。这种全面的方法不仅提高了运营效率，而且通过实现个性化的互动和产品来大大改善客户体验。大数据的概念是指非常复杂的数据集，以至于传统数据处理工具无法管理它们。这些数据集的特征是它们的体积，速度和多样性，这些数据集对存储，分析和利用构成挑战。但是，数据分析技术（例如机器学习，人工智能和云计算）的进步已使实时处理和分析大数据成为可能。此功能在零售业中特别有价值，在零售业中，了解和对客户行为的理解和反应可能是成功与失败之间的区别。in例如，零售商可以分析浏览模式，购买历史和社交媒体互动，以相应地预测未来的购买行为和量身定制营销策略（Jain等，2021）。大数据分析在零售业中的主要应用之一是在营销领域，它可以实现更精确的定位和个性化。传统的营销方法通常依赖于广泛的人口统计数据，从而产生了不会引起个人客户共鸣的通用活动。相比之下，大数据分析使零售商可以根据多种因素（包括过去的购买行为，浏览历史记录，社交媒体活动甚至地理位置）更加细微地细分他们的受众。这种详细的细分使得创建高度个性化的营销信息和促销活动，这些信息更有可能将潜在客户转变为客户。此外，通过利用预测分析，零售商可以预测客户的需求和偏好，从而为他们提供符合其利益的产品和服务。这种预测能力不仅有助于增强客户体验，还可以通过将精力集中在最有前途的潜在客户上来优化营销预算（Nguyen等，2020）。除了市场营销之外，大数据分析在优化供应链运营方面起着至关重要的作用，这是零售业的另一个关键方面。零售业的供应链涉及从采购和生产到分销和销售的多个阶段。这在当前的零售环境中尤其重要，因为消费者的需求可能是高度波动和不可预测的。这些阶段中的每个阶段都会产生大量数据，在分析时，可以提供对效率低下，瓶颈和改进机会的见解。例如，可以使用预测分析来更准确地预测需求，从而使零售商可以优化库存水平并降低投入过度或库存的风险。通过使库存水平与预期需求保持一致，零售商不仅可以最大程度地降低成本，还可以通过确保产品可用性来提高客户满意度（Choi等，2021）。
利用AI数据中心的需求
该博士学位项目旨在探讨如何管理AI数据中心和LLM工作负载，以增强电力网格的功能，支持需求响应计划并促进可持续的基础设施发展。AI数据中心传统上被视为能源消费者，而不是引起电网稳定性的贡献者。但是，LLM工作负载调度的固有灵活性（特定于非紧急和计算密集的任务）为响应实时网格条件而移动这些负载的机会。正确整合了这些中心，这些中心不仅可以在高峰需求期间减少网格应力，而且还可以在低需求期间吸收过量的可再生能源，从而最大程度地利用了绿色能源的使用，同时还减少了自己的能源费用。