XiaoMi-AI文件搜索系统
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技术实施指南：疫苗库存
配置条形码为扫描仪提供指令，以解析2D条形码中包含的数据。扫描仪将遵循这些说明，直到否则进行配置。例如，如果扫描了UOS配置条形码，则该扫描仪将准备接收并将UOS条形码解码到库存记录的适当字段中，直到扫描其他配置条形码为止。配置条形码也可以拆除以“重置”扫描仪，如果对库存管理系统，EHR或IIS的配置出现任何问题。请注意，配置条形码将与扫描仪制造商提供的设置条形码不同，如果需要重置，也可能需要撤销。
AI驱动的聊天机器人实现...
鉴于人力资源有限和在Negeri Semarang大学（UNNES）HELPESK的服务用户的需求，需要解决有关服务问题的解决方案。这项研究旨在使用UNNES的Helpdesk使用基于相似性和基于生成的响应生成模型来实施和评估集成的聊天机器人系统。主要贡献是通过自动化的上下文感知响应提高响应效率和用户满意度，这是高等教育机构中一种新颖的方法。主要目的是使用自动化和上下文意识响应生成提高响应效率和用户满意度。涉及部署TF-IDF模型进行初始查询处理以快速检索相关常见问题（FAQ）响应的方法。此外，当查询低于定义的相似性阈值以下时，采用了一种生成模型Llama Rag生成细微的答案。使用精度，召回，F1分数和BLEU分数指标包括数据收集，预处理，模型培训和绩效评估。TF-IDF模型有效地处理了78％的查询，而Llama RAG模型则解决了其余22％。TF-IDF响应的平均相似性得分为0.85，生成响应的BLEU得分为0.61，分别显示出高相关性和语言相干性。这些发现强调了整合先进的AI模型以改善帮助台操作的潜力，这表明此类系统可以显着提高用户的交互和操作效率。
实施供应链管理以提高客户满意度（PT Sido
摘要本研究的目的是确定供应链管理（SCM）的实施，以提高客户满意度。供应链管理是一种管理方法，涉及与供应商，制造商，配送中心和零售商有关的网络之间的业务流程集成。客户满意度是消费者在获得和使用它们后对商品和服务所表现出的整体态度，它代表了消费者期望与公司提供的情况之间的区别。使用的方法是案例研究，因为目标公司已经在其运营中实施了供应链管理。数据收集技术包括访谈和文档。这项研究的结果证明，公司对供应链管理的适当实施对客户满意度有影响。关键字：供应链管理（SCM），客户满意度，管理会计，生产管理
设计和实施专家系统
摘要此摘要介绍了针对医疗领域量身定制的复杂专家系统的设计和实施。利用人工智能和知识表示技术的力量，该系统模仿了经验丰富的医疗专业人员的决策能力。所提出的系统涵盖了一个结构良好的知识库，这些知识库从权威的医疗来源汇编而成，包括各种症状，疾病和治疗方法。已经开发了可以充当系统和医疗保健提供商之间的桥梁的用户友好界面。开发的接口熟练提出了相关的问题，捕获输入数据，并以可理解的方式传达系统的发现。通过一种解释机制维持了系统决策过程的透明度，该机制证明了诊断和治疗建议的合理性，从而灌输对最终用户的信心。针对已建立的医疗基准的广泛测试和验证确保系统的可靠性和功效。由于它与医疗保健的数字化转型保持一致，因此该专家系统有可能提供快速，一致和专家支持的医疗诊断和处方。
混合充电的设计与实施...
设计和实施电动汽车 (EV) 混合充电站，解决可持续交通背景下对高效充电基础设施的需求，因为电动汽车的数量由于其价格下降和零碳排放而不断增加。由于电动汽车高度集成到电气系统中，电网设计、运行、稳定性、标准和安全性将面临诸多困难。为了克服这些挑战，所提出的方法采用了太阳能和电网电源的集成，并使用最大功率点跟踪器控制技术充电的附加备用电池系统。使用 Easy EDA 电路模拟器开发了 MPPT、继电器控制器和电池充电器电路，并构建和测试了原型，以使用 400 瓦、40.87 V 和 9.82A 太阳能光伏和额定 24V、14Ah 的备用电池为 48 伏、65Ah 磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池充电，使用 230 伏单相电源，充电电压为 54 伏和 8-10 安培
为机器实施CI/CD管道...
摘要：连续集成（CI）和连续部署/交付/交付（CD）实践在现代机器学习（ML）管道中变得必不可少，旨在简化ML模型的开发，测试和部署。本评论论文探讨了专门针对ML量身定制的CI/CD管道时的最佳实践，挑战和解决方案。所涉及的关键领域包括用于灵活性和可重复性的模块化管道设计，自动数据验证，以确保数据质量，实验中可重复性的策略，可伸缩性的考虑以及处理大型数据集的可伸缩性考虑以及与现有系统的集成挑战，与现有系统的集成挑战，安全性测量的敏感数据以及保护合作的重要性以及在提高团队效率和知识效率方面的重要性。通过解决这些方面，组织可以优化其ML工作流程，加速模型部署，并在其AI驱动的应用程序中保持稳健性和可靠性。关键字：连续集成，连续部署，机器学习，CI/CD管道
实施供应链的策略和挑战
摘要这项研究的目的是了解供应链管理（SCM）应用的有效策略，并确定公司实施期间可能面临的挑战。所使用的研究方法是系统文献综述（SLR），以评估与SCM研究问题有关的先前研究结果。本研究旨在分析有效，有效实施SCM来改善公司运营绩效的影响，挑战和策略，并提供可以支持成功实施SCM的建议。这项研究的结果表明，基于工业革命的大数据的营销4.0需要注意商业道德的各个方面。供应链管理分析（SCM）显示了实施SCM在改善公司运营绩效关键词的重要性：战略，挑战，实施，供应链管理，文献评论
实施自动地面车辆的网络安全框架
ACKNOWLEDGMENTS ......................................................................................... iii ABSTRACT ............................................................................................................... iv LIST OF ILLUSTRATIONS ..................................................................................... vii LIST OF TABLES ..................................................................................................... viii第1章INTRODUCTION ......................................................................................... 1 1.1 Emerging Applications of Autonomous Vehicles ................................... 1 1.2 Security Concerns for Autonomous Vehicles .......................................... 1 1.3 AutoMav Autonomous Ground Vehicle .................................................. 2 1.4 NIST Risk Management Framework ....................................................... 2 2。LITERATURE REVIEW .............................................................................. 4 2.1 Vehicle Cybersecurity .............................................................................. 4 3.METHODOLOGY ........................................................................................ 5 3.1 AutoMav Design Process ......................................................................... 5 3.2 NIST Risk Management Framework ....................................................... 5 3.2.1 Categorize Information System ...................................................... 6 3.2.2 Select Security Controls ................................................................................................................................................................. 7 3.2.3实施安全控制.......................................................................
使用机器学习和实施的设计道路交通管制系统的研究将在Python
道路交通的复杂性和数量增加需要开发高级交通管制系统，以确保有效的交通流量并减少拥塞。本研究提出了一种新型的道路交通管制系统利用机器学习技术，并在Python进行了实施。该系统旨在优化流量信号时间，预测流量模式并实时管理动态的交通状况。机器学习模型，包括神经网络和加强学习算法，用于分析历史和实时的流量数据。这些模型可以预测交通量并优化信号控制策略，以最大程度地减少等待时间并提高整体交通效率。python及其可靠的库，例如Tensorflow，Keras和Scikit-Learn，用于模型开发，培训和部署。使用来自城市地区的现实世界流量数据来验证所提出的系统。关键的性能指标，例如平均等待时间，吞吐量和拥塞水平，以评估系统的有效性。初始结果表明，与传统的交通控制方法相比，交通流量和拥堵减少的减少显着改善。这项研究证明了将机器学习整合到交通管理系统中的潜力，为现代城市交通挑战提供了可扩展和自适应解决方案。Python中的实现展示了使用开源工具来开发智能交通控制系统的实用性和灵活性。未来的工作将集中于增强模型准确性，将系统扩展到较大的网络，并结合其他流量参数，以进行更全面的流量管理。