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通过供应链管理中的需求预测提高可持续性
准确的需求预测是有效库存管理的基础，是供应链效率的基石。通过精确预测未来需求，公司可以保持最佳库存水平，从而降低库存过剩或缺货的风险——这两种情况都会带来严重的财务和运营后果 (Fildes, R., Ma, S., & Kolassa, S. (2019))。库存过剩会导致持有成本增加、产品可能过时和资源浪费，而缺货则会导致销售损失、客户关系受损和供应链中断。有效的预测不仅可以确保在正确的时间提供正确数量的库存，还可以通过最大限度地减少浪费和提高资源利用率来实现更可持续的做法。
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Symons和Samantha Smrekar Thompson此手稿是在18个月（2021-2022）中准备的，其中涉及对已发表的研究证据的广泛综述。审查的目的是为父母，老师和言语病理学家提供有关DLD文献的摘要。每个部分的参考已被删除，以便于阅读和消费。可以根据Carl Parsons博士（carl.parsons@shine.org.au）的要求获得参考。该文档的准备是由阳光基金会和Shine的Andrew Dean Fildes Foundation（Shine Programs）赠款资助的。在Shine网站上，该文档的缩短版本是DLD的Fact Sheet的“标题”。这些事实表仅提供每个区域的摘要。省略了解释性文本。原始文档也位于Shine网站上www.shine.org.au
营销中协作人工智能的框架
以及店内体验优化、客户满意度跟踪的情绪分析等。在学术方面，我们同样观察到人工智能研究在营销领域的激增。例如，店内人工智能对零售业的影响（Grewal、Roggeveen 和 Nordfalt 2017；Grewal 等人2020），调查消费者采用自主购物系统的心理和文化障碍（de Bellis 和 Venkataramani Johar 2020），开发可解释的自动化产品推荐方法（Marchand 和 Marx 2020），深度卷积神经网络在预测零售额中的应用（Ma 和 Fildes 2021），大数据和非结构化数据在营销中的使用（例如Balducci 和 Marinova 2018；Grewal、Roggeveen 和 Nordfalt 2017；Wedel 和 Kannan 2016）；各种机器学习方法的应用，如视频挖掘（Li、Shi 和 Wang 2019）、文本分析（Berger 等2019；Humphreys 和 Wang 2018）、主题建模（Antons 和 Breidbach 2018）、语义分析（Liu 和 Toubia 2018）、动态在线定价（Misra、Schwartz 和 Abernethy 2019）；以及人工智能应用的影响，如音乐和新闻的自适应个性化（Chung、Rust 和 Wedel 2009；Chung、Wedel 和 Rust 2016）、物联网和消费体验