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对以联盟SMA和AC方法为中心的计算机援助的计算机辅助系统做出的贡献：用于模拟住宅移动性=基于Alliance方法SMA和AC的决策支持系统的贡献：用于模拟住宅流动性 / Enlabi Elalaouy，Elalaouy，Elalaouy，Elalaouy，Elabi，Elabi，作者[作者] | Rahmani，Moulay Driss [论文导演] | Rhoulami，Khadija [论文主任] | Oulad Haj Thami，Rachid [OPN] | Fakhri，Youssef [Ths] | Mouline，Salma [OPN] | Oumsis，穆罕默德[Ths] | Mohammed v University -Rabat科学学院[生产总监]。出版商：Rabat：Mohammed v University -Rabat 2019在线访问：请参阅Toubkal
unoosa董事声明和附件
这是我的第一次委员会会议，希望您能允许我发表一些个人评论。现在已经快150天了，我和我的亲爱的同事和高级顾问（副主任）Driss El Hadani担任Unoosa的新领导团队。我们在这里为您提供服务，并为Copuos和Unoosa的工作带来可见性，以确保在实施可持续发展目标（SDGS）的实施方面最大程度地利用了太空技术，数据和服务。我们期待今天晚些时候向您介绍我们的办公室的愿景和策略，我们根据您的反馈意识并意识到，由于气候变化，安全问题和其他社会经济因素的后果，尤其是在发展中国家，世界各地许多人都面临的脆弱性日益增加。
引用本文：Modeste Meliho、Abdellatif Khattabi、Driss Zejli、Collins Ashianga Orlando 和 Caleb E. Dansou (2022) 人工智能和遥感用于每日气温的空间预测：以摩洛哥苏斯流域为例，地理空间信息科学，25:2，244-258，DOI：10.1080/10095020.2021.2014765
摘要 气温（Tair）是气候研究和气候影响管理中的一个基本变量。由于气象站分布稀疏且不均匀，传统的实地观测无法准确捕捉其空间分布，尤其是在局部变异性较高的偏远地区。为了解决这个问题，本研究利用遥感和气象站数据估算了摩洛哥苏斯流域的 Tair。采用两种统计方法（包括线性回归和偏最小二乘 (PLS)）和四种机器学习算法（即 k-最近邻、随机森林 (RF)、极端梯度提升和立体主义）对 Tair 进行建模和预测，并使用随机子集和交叉验证评估其性能。中分辨率成像光谱仪预测因子包括 Terra 波段 32 发射率、Terra 夜间地表温度、Terra 当地夜间观测时间、Aqua 波段 31 发射率、Aqua 白天地表温度和 Aqua 夜间地表温度 (ALSTN)，以及辅助输入包括天空视野、海拔、坡度和山体阴影，被用作建模的输入。结果表明，Cubist 和 RF 是最准确的模型（RMSE = 2.09°C 和 2.13°C，R 2 = 0.91 和 0.90），而 PLS 的预测能力最低（RMSE = 2.71°C；R 2 = 0.83）。模型在研究区域估算 Tair 的整体性能普遍令人满意，所有模型的 RMSE 都在 3°C 以下。尽管如此，站点数据的可靠性仍然是一个问题，七个站点中只有四个站点拥有完整的气象数据。
利用M \'diq Collectivity
1。A. Lahlouh，N。BenDriss，《综合GIS和地质层》以进行可持续海滩管理：M'DIQ的全面方法。 （2024）。 https://doi.org/10.5281/zenodo.13981281 2。 W.L. Woo，B。Gao，R.R.O。 al-Nima，W.-K。 ling，开发大流行医疗查询支持的对话人工智能。 int。 J. 自动AI马赫。 学习。 1，54–79（2020）。 https://doi.org/10.61797/ijaaiml.v1i1.35 3。 Y. Gao，A。Herrmann，C。Chen，利用GIS和Chatgpt进行社会商品和高等教育。 PAAC（2023）。 https://doi.org/10.21900/j.alise.2023.1392 4。 Z. Li，H。Ning，自主GIS：下一代AI驱动的GIS。 int。 J. Digit。 Earth 16，4668–4686（2023）。 https://doi.org/10.1080/17538947.2023.2278895 5。 V. Morocho，R。Achig，J。Bustamante，F。Mendieta，虚拟助手，将地理空间信息更接近智能公民，在2022年IEEE第六届厄瓜多尔技术章节会议论文集（ETCM），厄瓜多尔，厄瓜多尔（2022）（2022），01-06。 https://doi.org/10.1109/etcm56276.2022.9935761A. Lahlouh，N。BenDriss，《综合GIS和地质层》以进行可持续海滩管理：M'DIQ的全面方法。（2024）。https://doi.org/10.5281/zenodo.13981281 2。W.L.Woo，B。Gao，R.R.O。 al-Nima，W.-K。 ling，开发大流行医疗查询支持的对话人工智能。 int。 J. 自动AI马赫。 学习。 1，54–79（2020）。 https://doi.org/10.61797/ijaaiml.v1i1.35 3。 Y. Gao，A。Herrmann，C。Chen，利用GIS和Chatgpt进行社会商品和高等教育。 PAAC（2023）。 https://doi.org/10.21900/j.alise.2023.1392 4。 Z. Li，H。Ning，自主GIS：下一代AI驱动的GIS。 int。 J. Digit。 Earth 16，4668–4686（2023）。 https://doi.org/10.1080/17538947.2023.2278895 5。 V. Morocho，R。Achig，J。Bustamante，F。Mendieta，虚拟助手，将地理空间信息更接近智能公民，在2022年IEEE第六届厄瓜多尔技术章节会议论文集（ETCM），厄瓜多尔，厄瓜多尔（2022）（2022），01-06。 https://doi.org/10.1109/etcm56276.2022.9935761Woo，B。Gao，R.R.O。al-Nima，W.-K。 ling，开发大流行医疗查询支持的对话人工智能。int。J.自动AI马赫。学习。1，54–79（2020）。https://doi.org/10.61797/ijaaiml.v1i1.35 3。Y. Gao，A。Herrmann，C。Chen，利用GIS和Chatgpt进行社会商品和高等教育。PAAC（2023）。 https://doi.org/10.21900/j.alise.2023.1392 4。 Z. Li，H。Ning，自主GIS：下一代AI驱动的GIS。 int。 J. Digit。 Earth 16，4668–4686（2023）。 https://doi.org/10.1080/17538947.2023.2278895 5。 V. Morocho，R。Achig，J。Bustamante，F。Mendieta，虚拟助手，将地理空间信息更接近智能公民，在2022年IEEE第六届厄瓜多尔技术章节会议论文集（ETCM），厄瓜多尔，厄瓜多尔（2022）（2022），01-06。 https://doi.org/10.1109/etcm56276.2022.9935761PAAC（2023）。https://doi.org/10.21900/j.alise.2023.1392 4。Z. Li，H。Ning，自主GIS：下一代AI驱动的GIS。int。J. Digit。Earth 16，4668–4686（2023）。https://doi.org/10.1080/17538947.2023.2278895 5。 V. Morocho，R。Achig，J。Bustamante，F。Mendieta，虚拟助手，将地理空间信息更接近智能公民，在2022年IEEE第六届厄瓜多尔技术章节会议论文集（ETCM），厄瓜多尔，厄瓜多尔（2022）（2022），01-06。 https://doi.org/10.1109/etcm56276.2022.9935761https://doi.org/10.1080/17538947.2023.2278895 5。V. Morocho，R。Achig，J。Bustamante，F。Mendieta，虚拟助手，将地理空间信息更接近智能公民，在2022年IEEE第六届厄瓜多尔技术章节会议论文集（ETCM），厄瓜多尔，厄瓜多尔（2022）（2022），01-06。https://doi.org/10.1109/etcm56276.2022.9935761https://doi.org/10.1109/etcm56276.2022.9935761
结合工业 4.0 技术与...的方法
将工业 4.0 技术和 KPI 可靠性相结合以实现供应链绩效的方法 Yousra El Kihel a、Anne Zouggar Amrani a、Yves Ducq a、Driss Ameguouz b、Ahmed lfakir ca 波尔多大学，CNRS，IMS，UMR 5218，33405 Talence，法国；b 实验室 TSI，Univ USMBA，Fes，摩洛哥；c 生产部，PSA，肯尼特拉，摩洛哥 电子邮件：yousra.el-kihel@u-bordeaux.fr、anne.zouggar@u-bordeaux.fr、yves.ducq@u-bordeaux.fr、driss.amegouz@usmba.ac.ma、ahmad.lfakir@mpsa.com 摘要：在国际化的背景下，供应链变得越来越复杂，需要做出大量决策。供应链 (SC) 绩效的建模和测量已得到研究人员的广泛关注，然而工业 4.0 时代新技术的出现正在改变环境，并隐性影响供应链管理的关键绩效指标 (KPI)。尽管存在多种模型，但考虑到 KPI 的重要性以及同时包含工业 4.0 技术，没有一种模型是专门针对供应链运营管理的。本文提出了一种研究方法，针对一个参考模型来掌握供应链状态，并识别决策，称为 GRAILOG，从中构建一组 KPI 来支持不同的决策。然后描述和演示了一种称为 PPTechIP 的方法，用于引导和建议公司进行与构建可靠 KPI 相关的工业 4.0 转型。PPTechIP 基于一组雷达，这些雷达基于 GRAILOG 模型，分为供应链的不同决策级别和功能。计算进步潜力并协助经理做出决策。拥抱工业 4.0 时代的 PSA（法国汽车制造商）被选中实施该模型。使用建议的方法，结果为 PSA 的控制指标提供了一些有趣的见解。大数据、增强现实和协作机器人引起了 PSA 的高度关注，并被判定为继续跟进的先行技术，而云计算则被判定为一种警示技术，必须谨慎考虑过度投资。关键词、供应链管理、关键绩效指标、工业 4.0、技术、汽车行业