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appsaccelerate for Oracle SCM：斜视自动化
Apps Associates是一家主要的企业应用程序和技术顾问，在企业转型之旅的每个阶段都在咨询和执行 - 不仅是目的地。超过二十年来，应用程序员工与几乎每个行业的决策者进行了密切合作，提供了端到端的整合，现代化和云迁移服务。通过帮助将孤岛分解为当今最复杂的业务挑战，Apps Associates正在解锁解决方案和效率，以扩展到未来的机会。
在复杂的环境中预测：股票流量一致的基于代理的仿真模型中的机器学习销售期望
本文的目的是研究代理人行为规则中复杂程度的不同程度如何影响个人和宏观经济的表现。，我们分析了引入基于代理的宏观模型企业的效果，该公司能够通过使用简单的机器学习算法来制定有效的销售预测。这些技术能够提供公正的预测并具有一定程度的准确性，尤其是在遗传算法的情况下。我们观察到机器学习允许企业可以增加利润，尽管这会导致工资份额下降和长期长期增长率较小。预测方法能够提出期望，这些期望在冲击不大时保持公正，因此提供了预测能力，在一定程度上可能与卢卡斯的批评一致。关键字：基于代理的模型，机器学习，遗传算法，预测，政策冲击。JEL分类：C63，D84，E32，E37。
使用开关线性模型对直接太阳底系统进行热惯性和能源效率评估
本研究介绍了配备直接太阳能（DSF）的房间的案例研究，以预测真正的热和能量行为。dsf操作是由热惯性的，这是一种复杂的现象，其相对影响被证明受到许多因素的影响，包括太阳辐射和板的热绝缘材料。但是，当前的物理模型并不能很好地显示这种关系。本文将通过采用切换线性模型来证明这种关系可以用数值模型正式描述。实际上，文献中开发的仿真模型以非常简单的方法表示，不能用于对DSF的热作战的详细分析。本研究旨在减少知识差距并解决限制，例如（i）对直接太阳能地板的热行为的现实解释，（ii）以快速而简单的方式通过热惯性来确定热量惯性的加热模式，并且（iii）通过热惯性估算热量消耗的热量延期，可以延迟估计能量的能量。开关模型已检测到直接太阳能地板的三种操作模式，其中一个对应于热惯性加热时刻。该模型还可以评估热惯性的持续时间和能量。因此，在1110小时的测试期内估计为310小时和18.6kWh，平均每天3.58小时。
Marchal，P.，Kupmps，A.，Floquet，C.，Deruwé，O。＆DeLièvre，B。（2024）。聊天机器人作为教育科学课程的导师的看法和用途
本文研究了比利时高等教育中第一年学生对聊天机器人的使用和感知。随着教育的批量化，现代大学的教育适应变得必要。聊天机器人作为数字工具，为多样化的教育内容提供了一个机会，面临向所有人提供优质教育的挑战。该研究解决了两个研究问题：学生对使用聊天机器人作为课程导师的看法（n = 89）是什么？;根据Bernatchez（2003）的类型，其作用是什么？与其他研究一致的结果表明，在效率，可用性，可接受性和用户经验方面进行了积极的评估，尽管在动机和行为中观察到得分较低。该分析表明，聊天机器人而不是技术性的教学机器人对学生的偏爱。这些结果符合其他研究，强调了聊天机器人在教育中的有效使用，几乎没有不确定的互动。总而言之，该研究强调了聊天机器人作为导师的效率和可接受性，并为其作为个性化学习路径的融合提供了前景。
新闻联系人：Florence Lievre Tel
方法论，Capgemini研究所在电信公司的业务客户中对1,000名高管进行了调查，遍布11个领域的商业客户和亚洲，欧洲和北美的13个领域和13个国家 /地区。为了补充调查结果，与电信行业和客户行业的高管进行了二十个深入讨论。全球调查是在2024年12月和2025年1月进行的。关于Capgemini Capgemini是一个全球的商业和技术转型伙伴，帮助组织加速其双重过渡到数字和可持续的世界，同时对企业和社会产生切实的影响。这是一个在50多个国家 /地区的340,000个团队成员组成的负责任和多样化的团体。具有超过55年的遗产，Capgemini受到客户的信任，可以解锁技术的价值，以满足其业务需求的整个广度。它提供了端到端的服务和解决方案，利用了从战略和设计到工程的优势，所有这些都取决于其在AI，Generative AI，AI，Cloud和Data中的市场领先能力，以及其深厚的行业专业知识和合作伙伴生态系统。该集团报告了2024年全球收入为221亿欧元。获得您想要的未来| www.capgemini.com关于Capgemini研究所，Capgemini研究所是Capgemini在所有数字化方面的内部智囊团。该研究所发表了有关数字技术对大型传统业务的影响的研究。团队借鉴了Capgemini专家的全球网络，并与学术和技术合作伙伴紧密合作。该研究所在印度，新加坡，英国和美国设有专门的研究中心。它连续六次被独立分析师的研究质量排名第一，这是一个行业。请访问我们https://www.capgemini.com/researchinstitute/
通过定量信息流的镜头分析洗牌模型
在本文中，我们在严格的定量信息流（QIF）（QIF）的框架中分析了LDP与舒适的组合，以及有关推理攻击产生的弹性的原因。qif自然捕获随机机制作为信息理论通道的（组合），从而可以以自然的方式精确建模各种推理攻击，并在这些攻击下测量私人信息的泄漏。我们利用K -RR机制与Shuflim模型的特定组合的对称性来实现准确表达泄漏的封闭公式。，我们提供了公式，这些公式显示了如何改善当地模型中泄漏的保护，并研究了泄漏的行为，以表现出LDP机制的隐私参数的各种值。
多能量矢量微电网的最佳功率流
摘要：本文引入了合并的建模，该建模可以允许多能量矢量合并电动和热网络的最佳功率流。该主题是由在整体能源消耗中引入更大的可再生能源份额的目的，这受到这些可再生能源的间歇性的阻碍。为了解决这个问题，人们承认，在城市环境中，几乎一半的能耗用于热目标。因此，一种可能的解决方案是在平行的电力和热网络中使用，称为多能量矢量。然后是第一个提出的组合模型，然后是针对成本优化的，它将执行最佳的功率流，例如为低级控制器提供参考，实现所需的目标，并将所有变量保持在其操作范围内。所提出的方案适用于巴黎 - 萨克莱大学穆隆季度摩洛隆季度的电力网络和热网络。模拟结果说明了这项联合行动可以带来的经济收益。
植物分类学和植物多样性的进步
期刊植物正在组织一个特殊问题：“植物分类学和植物多样性的进步：地中海及其他地区的见解”，以增强对地中海及周边地区植物分类学和植物群的了解。地中海是一种主要的生物多样性热点，尽管其植物多样性巨大，但仍未完全研究。增加人类干扰和气候变化继续推动生物多样性丧失，使保护努力比以往任何时候都更加紧迫。此问题邀请从事分类学研究的学者，包括形态学，核学，分子系统发育，生态学和关键或不忽视的物种的解剖结构。地中海地区看到了许多分类学发现，不断扩大科学知识。本期特刊欢迎研究人员采用现代和创新方法的植物分类学和系统发育，有助于更深入地了解生物多样性及其保护。