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摘要 - 供应链中数字化转型的出现预示着效率,创新和韧性的新时代。本文探讨了在供应链管理中,探讨了数字技术(例如物联网(IoT),人工智能(AI),区块链和云计算)的多方面影响。通过对当前文献的全面审查,我们确定了数字化转型带来的挑战和机会,强调了克服基础设施约束,技能差距和安全问题的重要性,以利用这些技术的全部潜力。此外,我们深入研究了道德上的考虑和社会影响,强调了数字时代可持续和负责任实践的当务之急。本文还预测了未来的方向和新兴技术,强调了供应链的需求,以适应并利用这些进步,以实现可持续增长和竞争优势。我们的分析得出的结论是,尽管数字化转型提出了重大挑战,但它还为供应链变得更加敏捷,透明和以客户为中心提供了无与伦比的机会。数字技术的成功整合不仅提高了运营效率,还可以推动创新,促进可持续性并增强针对全球破坏的弹性。本文为供应链中数字化转型的持续论述做出了贡献,为学者,从业者和决策者提供了有关这项数字革命的复杂性的见解。关键字:数字化转型,供应链管理,物联网(IoT),人工智能(AI),区块链技术,云计算,运营效率,创新,可持续性,道德考虑,社会影响,新兴技术,竞争优势,竞争优势,韧性,弹性,弹性,未来方向。
CPMK 2 学生能够通过小组讨论,准确、详细地审视个人在按商业领域开展创业活动中的资源和能力。 CPMK 3 学生能够根据文献研究和应用案例,仔细、准确地全面、概念性地分析其商业计划中的商业模式画布的每个元素。各学习阶段的最终能力(Sub-CPMK) Sub-CPMK 1 学生能够通过认真听取讲师的讲解来描述商业模式的概念 Sub-CPMK 2 学生能够通过良好的课堂讨论,将商业模式的基本概念应用于具体的工业环境 Sub-CPMK 3 学生能够通过良好的课堂讨论,分析商业模式在组织可持续性和增长背景下的重要性 Sub-CPMK 4 学生能够独立且正确地对商业模式的组成部分进行分类,以映射业务流程。 Sub-CPMK 5 学生能够通过仔细的小组讨论将商业模式的基本组成部分应用于真实案例研究。 Sub-CPMK 6 学生能够通过仔细的小组案例研究来分析商业模式中各组成部分之间的关系。 Sub-CPMK 7 学生能够适当且谨慎地将商业模式画布:概念和应用应用于小组中的 MSME 案例研究。 Sub-CPMK 8 学生能够运用商业模式画布,以全面和创造性的方式在案例研究和文献研究的基础上开发新的商业模式。 Sub-CPMK 9 学生能够仔细使用案例研究和文献研究来分析不同商业环境中商业模式画布的优势和劣势。 Sub-CPMK 10 学生能够通过经过仔细讨论的案例研究应用可持续商业模式。 Sub-CPMK 11 学生能够通过案例研究和文献研究,仔细、全面且富有创造性地将可持续发展原则应用于商业模式。 Sub-CPMK 12 学生能够通过仔细的现场观察分析可持续商业模式的社会和环境影响。 Sub-CPMK 13 学生能够通过创造性和面向解决方案的问题解决方案将数字商业模式和电子商务应用于中小微型企业,作为案例研究的模型或试点项目。 Sub-CPMK 14 学生能够通过中小微型企业中基于解决方案的实践,在电子商务背景下实现数字商业模式的概念,这些实践可作为适用、基于解决方案和创造性的案例研究的对象。
我在此证明,据我所知,我在此表格上提供的信息真实准确。我证明,此问卷所有部分的所有答案和陈述均由我自愿回答。我还了解,我在此文件中披露的所有信息将仅供安全部队援助司令部 (SFAC) 招募组用于招聘,任何未提供的信息都可能对我在 SFAC 企业内就业的机会产生负面影响。
授权:1 O USC 1588,授权接受某些志愿服务;5 USC 3111,志愿服务的接受;以及 DoDI 1100.21,国防部志愿服务。主要目的:在法定个人获准提供志愿服务之前,确认并记录拨款基金活动或非拨款基金工具的志愿者协议。常规用途:预计此信息没有特定的常规用途;但是,它可能受到以下每个记录系统通知中确定的许多正确和必要的常规用途的限制:(1)A0608b DFSC,个人事务:陆军社区服务援助文件(位于http://dpcld.defense.gov/Privacy/SORNslndex/DoD-wide-SORN-Article-View/Article/570084/a0608b-cfsc/});(2)NM01754-2,DON 家庭支持计划志愿者(位于http://dpcld.defense.gov/Privacy/SORNslndex/DoD-wide-SORN-Article-View/Article/570427/nm01754-2/);以及(3)F036 AFDPC,家庭服务志愿者和请求记录(位于http://dpcld.defense.gov/Privacy/SORNslndex/DOD-wide-SORN-Article-View/Article/569815/f036-af-dp-c/)。披露:自愿;但是,缺乏签署的志愿者协议将限制政府支持,并取消向拨款基金活动和非拨款基金机构捐赠志愿服务的个人的某些福利。
由于斯托克斯方程[1,2]的运动学可逆性,最令人信服的例证是 G.I.泰勒的库埃特细胞实验[3,4],低雷诺数下的流体混合需要平流(搅拌)和扩散[5,6]的相互作用。剪切引起的扩散混合增强,也称为泰勒扩散[7],是许多生物和人工系统的基础,从纤毛水生微生物对氧气、营养物质或化学信号的吸收,到微反应器和“芯片实验室”应用[8-12]。事实上,它代表了任何由平流扩散方程控制的非平衡松弛过程的基本特征[5],包括对流层上部和平流层的污染物扩散[13]。因此,设计最优混合方案是一个既具有基础性又具有实际意义的问题[14-17],并且与人们对将最优控制理论概念应用于非平衡物理[18-25]日益增长的兴趣相一致。传统上,全局混合效率通过施加一个初始模式(如溶质分布或温度分布)并通过其 L 2 /Sobolev 范数[26, 27]或 Shannon 熵的变化来表征搅拌对后者的影响[14, 28, 29]。局部混合也可以用 Lyapunov 指数来量化[2, 30]。最近,以混合前后粒子位置之间的互信息的形式引入了一种通用的无假设(即与模式无关)的全局混合效率度量[15]。在实验中,可以使用无损压缩算法从示踪数据中估计互信息 [ 31 ]。在这里,我们将这一新度量应用于无散度线性剪切流混合流体的问题。将时间相关的剪切速率定义为我们的协议,我们将互信息重新表示为后者的非线性函数,并精确求解最优控制问题,以在总剪切和总粘性耗散的约束下得出最优协议
b 互斥,可以按任何顺序执行,但不能并发;在右侧,a 和 b 之间存在真正的并发,用 HDA 语义的实心方块表示。在交错语义中,两个网之间没有区别,两者都产生左侧的转换系统。van Glabbeek 在 [31] 中首次探讨了 Petri 网和 HDA 之间的关系,其中 HDA 被定义为带标签的前立方体集,其单元是不同维度的超立方体。最近,[13] 为 HDA 引入了一种基于事件的设置,将其单元定义为带标签事件的全序集。该框架导致了 HDA 理论的许多新发展 [4,5,14,16],因此我们在这里着手将 van Glabbeek 的翻译更新为这种基于事件的设置。Petri 网是一个强大的模型,可以表示无限系统,同时保留可达性 [25] 和可覆盖性 [23] 的可判定性。尽管 Petri 网具有表达能力,但它缺少一些表示程序执行所必需的特性。在 [17] 中,作者引入了抑制弧,当通过抑制弧连接到 t 的位置不为空时,它可以防止转换 t 触发。显然,这种构造允许实现零测试,这使得带有抑制弧的 Petri 网具有图灵能力。我们研究了带有抑制弧的 Petri 网的并发语义,表明 [21] 的后验语义再次产生了 HDA。然而,对于更自由的先验语义(再次参见 [21]),我们需要引入部分 HDA,其中一些单元可能缺失,模仿现在禁止某些并发执行序列化的事实。我们进一步将我们的工作扩展到 [11] 的广义自修改网,将它们的并发语义定义为 ST 自动机,而 ST 自动机本身又概括了部分 HDA。我们开发了一个原型工具,它实现了从 Petri 网到 HDA 的转换以及从 PNI 到部分 HDA 的转换。4 我们的实现能够以模块化方式处理标准、加权和抑制弧。本文的结构如下。我们在第 2 和第 3 节开始回顾 HDA 和 Petri 网,重点介绍它们的并发语义,这种语义允许多个转换同时触发。以下各节介绍了我们的适当贡献。在第 4 节中,我们介绍了基于 [31] 的从 Petri 网到 HDA 的转换。为了克服这样构建的 HDA 的对称性,第 5 节引入了事件顺序,避免了构造中的阶乘爆炸。我们还给出了几个例子来说明 HDA 语义中的细节。然后,我们在第 6 节中考虑了具有抑制弧的 Petri 网(后验和先验语义),在第 7 节中考虑了广义自修改网。第 8 节介绍了我们的实现。
这些幻灯片和随附的口头陈述包含前瞻性陈述。这些幻灯片和随附的口头陈述中包含的除历史事实陈述之外的所有陈述,包括关于 Yelp Inc.(“Yelp”或“公司”)未来运营、未来业绩、预期财务业绩和未来财务状况、未来收入和收入增长率、未来股票回购活动、战略计划和投资重点以及其预期结果、预计增长、费用和储蓄、趋势、机会、前景、估计以及管理计划和目标的陈述都是前瞻性陈述。在某些情况下,您可以通过“相信”、“可能”、“将”、“估计”、“预测”、“指引”、“继续”、“预期”、“打算”、“可能”、“会”、“预计”、“计划”、“潜在”、“目标”、“机会”、“倡议”、“模型”、“期望”或这些词的否定或复数或类似表达来识别前瞻性陈述。该公司这些前瞻性陈述主要基于其对财务业绩的估计以及其当前预期以及对未来事件和财务趋势的预测,该公司认为这些事件和趋势可能会影响其财务状况、经营成果、业务战略、短期和长期业务运营和目标以及财务需求。
摘要。大型语言模型(LLMS)的进步已经开放了自然语言处理的新边界,尤其是在医疗保健等特殊领域。在本文中,我们提出了基于课程的微调(ICFT)框架,以增强医学大语言模型(MLLM)的发电能力。基于课程的学习,双阶段记忆协调和参数效果,以实现从一般语言知识到强大的领域特定专业知识的逐步过渡。跨不同医学NLP任务的实验结果,包括问题,偏好分类和响应产生,表明ICFT始终超过最先进的基准,从而提高了准确性和效率。进一步的分析揭示了该框架概括不见数据,减少错误并提供各种相关的医学响应的能力。这些发现将ICFT建立为适应LLM的强大和可扩展解决方案,以对现实世界中的医疗保健应用程序造成实际的利益。