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2024 IEEE未来机器学习与数据科学（FMLDS）国际会议
- Professor Adel Ali Al Jumaily, Melbourne Institute to Technology, Australia 11:30am - 12:30pm Technical Session Session Chair: Associate Professor Rafiqul Islam , Charles Stuart University, Australia 11:30am –11:45am FMLDS120- Remarks on a Quaternion-Valued Neural Network-Based Direct Controller for Discrete-Time Nonlinear Systems Kazuhiko Takahashi 11:45am –12:00pm FMLDS25-Foundation Models in Medical Image Analysis: Overview and Prospects Essam Rashed and Mahmoud Bekhit 12:00pm -12:15pm FMLDS18- Data-Driven Machine Learning HAZMAT Incident Duration Prediction with Random Forest Deo Chimba 12:15pm –12:30pm A Symbolic AI Framework for Enhanced Diabetes Prognosis Accuracy and Explainability IRAM WAJAHAT，AMRITPAL SINGH，FAZEL KESHTKAR和SYED AHMAD CHAN BUKHARI 12:30 PM - 1:30 PM午餐1:30 PM -1：30 PM -1：55 PM -1：55 PM室：建筑F，25室会议主席，Syed Shams Shams islam Dr：伊德斯·凯恩（Edith Cown）伊斯兰教伊斯兰教，伊德斯·凯恩大学（Edith Cown Cown University），澳大利亚伊德斯·凯恩（Edith Cown），澳大利亚伊迪斯·凯恩（Edith Cown），澳大利亚伊德斯大学（Edith Cown University），伊德斯·凯恩（Edith Cown）房间：F建筑物，25室平行会议1会议主席：1：55 PM - FMLDS49机器学习算法用于预测员工流失
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研究文章：在普遍存在的电力削减挑战中，在南非建立弹性快速消费品供应链 David Pooe 1 和 Kudakwashe Tazvivi
断电（受控的电力供应中断）已成为南非普遍面临的挑战，对快速消费品 (FMCG) 供应链的运营产生了重大影响。本研究的目标是找到开发具有足够弹性的 FMCG 供应链的方法，以承受普遍停电带来的负面影响。断电频繁且不稳定的特性给南非的 FMCG 行业带来了严重问题。我们采用探索性研究方法，揭示了南非普遍存在的断电挑战中的六个主要主题。我们采用半结构化访谈来探索来自 25 位供应链行业专业人士的原始数据，并辅以来自行业报告和文献的二手数据。面对持续存在的能源供应问题，本研究通过为南非的 FMCG 公司提供有用的见解和实用建议，以维持运营并实现长期可持续发展，从而丰富了知识体系。此外，研究结果还可以为南非的 FMCG 企业提供有用的策略和信息。这一实用建议对于运营效率和业务连续性规划而言是无价之宝。尽管当前文献广泛涵盖了供应链弹性和不确定性管理，但缺乏专门针对南非快速消费品行业及其特殊负荷削减困难的研究。
KFM每日市场报告
GIS 2Y 2024-26 GIS 拍卖通常每月进行 8.00% 0.00% 0.00% 0.00% 4.07% 3.07% 0.62% 3.93% 4.20% 8.50% GIS 3Y 2024-27 周三/周四报告 8.50% 0.00% 0.00% 0.00% 4.34% 2.54% 1.55% 4.16% 9.00% 9.00% GIS 4Y 2024-28 4.49% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 4.49% 5.16% 9.84% GIS 5Y 2024-29 9.75% 0.00% 0.00% 0.75% 4.51% 1.01% -0.04% 5.24% 5.24% 9.70% GIS 6Y 2024-30 9.55% 0.00% 0.00% 4.35% 4.56% 0.00% 0.17% 4.99% 0.00% 0.00% GIS 7 年 2024-31 9.87% 0.00% 0.00% 1.57% 4.60% 0.00% 0.17% 5.27% 5.56% 9.80% GIS 8 年 2024-32 9.65% 0.00% 0.00% 1.08% 4.23% 2.93% 0.08% 5.42% 5.44% 0.00% GIS 9Y 2024-33 9.70% 0.00% 0.00% 0.92% 4.14% 2.91% 0.13% 5.56% 5.44% 9.90% GIS 10Y 2024-34 9.75% 0.00% 0.00% 0.55% 4.01% 2.96% 0.07% 5.74% 5.44% 9.90% 基纳贷款利率 4.00% 1.00 0.00% 0.00% 0.00% 0.50% 0.50% 0.50% 3.50% 3.25% 3.00% 十年期政府债券收益率
利用物联网和云优化快速消费品供应链管理
摘要 由于消费者需求波动、库存管理复杂以及快速交付的需求，快速消费品 (FMCG) 行业在供应链管理方面面临巨大挑战。本研究提出了一种将物联网 (IoT) 技术与云计算相结合的模型，以增强快速消费品行业的实时供应链管理。通过利用智能传感器和 RFID 标签等物联网设备，企业可以收集和传输有关库存水平、产品移动和环境条件的数据，确保整个供应链的高可见性和响应能力。云计算通过提供用于数据存储、处理和分析的集中平台，在该模型中发挥着至关重要的作用。这种集成使快速消费品公司能够获取实时见解并做出数据驱动的决策，从而优化库存水平、减少缺货并最大限度地减少浪费。此外，该模型结合了先进的分析和机器学习算法，可以准确预测需求并提高供应链效率。本研究的一个重要方面是调查 5G 的影响
KFM每日市场报告
GIS 2Y 2024-26 GIS 拍卖通常每月进行 8.00% 0.00% 0.00% 0.00% 4.07% 3.07% 0.62% 3.93% 4.20% 8.50% GIS 3Y 2024-27 周三/周四报告 8.50% 0.00% 0.00% 0.00% 4.34% 2.54% 1.55% 4.16% 9.00% 9.00% GIS 4Y 2024-28 4.49% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 4.49% 5.16% 9.84% GIS 5Y 2024-29 9.75% 0.00% 0.16% 4.05% 4.51% 1.01% -0.04% 5.24% 5.24% 9.70% GIS 6Y 2024-30 9.55% 0.00% -0.15% 4.35% 4.56% 0.00% 0.17% 4.99% 0.00% 0.00% GIS 7 年 2024-31 9.87% 0.00% 0.00% 4.38% 4.60% 0.00% 0.17% 5.27% 5.56% 9.80% GIS 8 年 2024-32 9.65% 0.00% 0.00% 1.15% 4.23% 2.93% 0.08% 5.42% 5.44% 0.00% GIS 9Y 2024-33 9.70% 0.00% 0.00% 1.00% 4.14% 2.91% 0.13% 5.56% 5.44% 9.90% GIS 10Y 2024-34 9.75% 0.00% 0.00% 0.85% 4.01% 2.96% 0.07% 5.74% 5.44% 9.90% 基纳贷款利率 4.00% 1.00 0.00% 0.00% 0.00% 0.50% 0.50% 0.50% 3.50% 3.25% 3.00% 十年期政府债券收益率
碳足迹管理（CFM）计划2024
A.S.KomerčníBanka的碳足迹管理（CFM）计划为测量，监视和减少碳足迹提供了基础。提供了公司运营产生的温室气体概述，无论是直接还是间接地，它制定了一项计划，以管理和减少未来几年的这些温室气体。公司希望通过该计划长期减少其环境影响。该计划包括一个程序，用于管理公司的碳足迹，CO 2排放的目标以及在指定期间实现此类目标的行动计划。此外，该计划还评估了经过处理的数据质量和数据收集方法，并提出了在这方面可以逐渐改善的特定点。碳足迹是对人类活动对环境和气候变化的影响的量度。几乎每项活动，从运输到食物，都直接或间接释放温室气体（CO 2，CH 4，N 2 O，HFC，PFCS，SF 6）。碳足迹是这些气体的数量。这是一种用于测量人类活动在二氧化碳等效量（TCO 2 E）中表达的环境影响的工具。简而碳足迹是可持续发展的关键指标之一。根据温室气体协议，公司生产的排放分为三个部分：范围1，范围2和范围3。GHG协议当前是广泛使用的标准。范围1（直接排放）是由公司进行并控制的活动。这种活动中的这种直接排放直接释放到空中。包括，例如，锅炉或发电机燃烧化石燃料的排放，公司拥有的移动资源（例如汽车）的排放量或工业流程中的排放，公司在该公司经营的设施中的浪费加工或废水处理中的排放。范围2（能源的间接排放）是与购买能源的消耗（电力，热，蒸汽或冷却）相关的排放，这些排放直接在公司中出现，但这是公司活动的结果。这些是公司间接控制的来源的间接排放，但它对它们的数量产生了重大影响。如果公司本身生产电力/热量并将其出售给其他客户，或者将购买的电力/热量出售给其他客户（例如，租户）和该电力的数量是测量的，它是从范围2的总排放中扣除的。范围3（其他间接排放）是由公司活动产生的排放，起源于公司未由公司控制或所有的来源，但未归类为范围2（例如通过第三方进行空中，浪费土地填充，购买和运输材料的商务旅行）。定义意味着这是最广泛的，逻辑上最少定义的类别。虽然范围1和范围2的排放量在公司之间相当，但范围3排放量仅在有限的程度上可比。
零信任pfmo -dod cio
在零信托实施的第二次迭代中，国防部的40个组成部分已将其计划提交给零信托PFMO。这些实施计划（IPLANS）将由专业团队进行审查，直到年底。今年，PFMO将利用DON的数据应用工具和Advana仪表板来准确地收集，监视和评估每个组件的进度。PFMO期望在2025年初之前对所有数据进行评估并报告给国会。审核是对每个组件进行季度更新和评估的一部分，以确保每个组件都按计划符合计划，以便在2027财年之前成功实施对其系统的零信任。这项工作将增强国防部的安全姿势，并保护敏感信息免受持续的网络威胁。
AFMD44 - 空军
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