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Inventiva宣布
►如先前报道的1，这项研究达到了用LANIFIBRANOR 800mg治疗的主要功效终点，这表明通过Proton磁共振光谱谱图测量的肝脂肪降低了44％，在24周治疗后，Masld和T2d患者的MasLELD比例大于30％的trig，在24周治疗后，肝脂肪降低了44％。与安慰剂相比，lanifibranor►LANIFIBRANOR治疗显着提高了肝和周围胰岛素敏感性（即空腹血浆胰岛素，禁食肝葡萄糖产生，肝胰岛素抵抗指数，胰岛素刺激的肌肉葡萄糖处置），转化为更好的血糖控制（即hba1c）►该研究符合多个次级代谢终点，证实了LANIFIBRANOR在MASLD患者中的心脏代谢益处，以及改善脂肪组织功能的能力►►这项研究证实了LANIFIBRANOR
方法分析师I-库存计划者
控制，维护和监视SAP材料需求计划（MRP）参数和分配工厂的交易。需求预测和分析。确保SAP中库存数据和余额的准确性，采取积极的步骤来防止差异，库存过多或库存。从初始库存管理库存生命周期。分析材料分类。与EPS业务领域和利益相关者的合作。实施过程更改故障排除并解决与业务需求，库存分类和材料流有关的问题。协助开发和实施新的库存管理程序。与内部部门，部门，供应商和利益相关者建立并保持牢固的关系。根据需要的其他相关职责。
发明家文摘
这位“手机之父”是国家技术创新奖章（NMTI）45周年获得者之一，继承了美国在发明和创新领域的领先地位。现年 96 岁的马丁·库珀博士在摩托罗拉工作期间于 1973 年 4 月 3 日拨打了世界上第一个手机电话。1 月 3 日，拜登政府为 11 位 NMTI 获奖者颁发了奖项，其他 14 位获奖者也参加了颁奖仪式。NMTI 是美国技术成就的最高荣誉，授予个人、团队（最多四人）、公司或公司部门，以表彰他们对美国经济、环境和社会福祉做出的杰出贡献。NMTI 由美国专利商标局代表商务部管理。国家科学奖章（NMS）设立于 1959 年，由美国国家科学基金会代表白宫管理。该奖章旨在表彰对科学和工程做出杰出贡献的个人。共有 14 人获颁 NMS 奖。9 人获颁 NMTI 奖，另外还有两家组织——Moderna Inc. 和 Pfizer Inc.，以表彰他们的 mRNA COVID 疫苗。拜登总统在白宫发表的声明中列举了 25 位获奖者在气候危机、医疗治疗、疫苗等领域的发现
弗兰克·刘易斯（Frank L. Lewis）博士国家发明家学院研究员
Biosketch，2025年1月17日，弗兰克·刘易斯（Frank L.他于1971年获得了莱斯大学的物理/电气工程学士学位和电气工程硕士学位。他在美国海军度过了六年，担任护卫舰USS Trippe（FF-1075）的导航员，以及萨利南号号航空母舰（ATF-161）的执行官兼代理指挥官。1977年，他从西佛罗里达大学获得了航空工程科学硕士学位。在1981年获得博士学位。亚特兰大佐治亚理工学院的学位，从1981年到1990年，他被聘为教授。他于1990年移居UTA。他是Moncrief-O'Donnell在德克萨斯大学阿灵顿分校的电气工程主席。
ML驱动的库存管理系统和供应链...
4 abhiughade1422@gmail.com，5 hodetc_sits@sinhgad.edu摘要 - 制造业中零部件的预测需求预测对供应链管理至关重要，因为各种因素都会影响产品的需求。必须在库存中调节和维护组件的缓冲库存。该项目着重于减少制造过程中的停机时间，通过预测组件的需求并提供对缓冲股票的分析，以避免停机时间和超支公司资源以获取该组件，这些组件在该行业中有波动的需求。该项目着重于库存优化，降低成本和降低停机时间。本文旨在通过比较随机森林，XGBOOST和LSTM等各种机器学习模型的准确性来提出制造行业组件间歇性或挥发性需求的综合预测策略。通过提供对组件的需求预测的宝贵见解来增强供应链策略，这是该机器学习模型的目标，以实现知情决策。索引术语 - 内置优化，库存管理系统，机器学习，XGBOOST，随机森林，LSTM，需求预测，供应链管理，时间序列预测，成本和停机时间降低，合奏学习。
温室气库的排放因素
1 0.139 73.25 3.0 0.60 10.18 0.42 0.08馏出燃油编号2 0.138 73.96 3.0 0.60 10.21 0.41 0.08馏出燃油编号4 0.146 75.04 3.0 0.60 10.96 0.44 0.09乙烷0.068 59.60 3.0 3.0 0.60 4.05 0.20 0.20 0.04乙烯0.058 65.96 3.0 0.60 0.60 0.60 3.83 0.17 0.17 0.03重气油0.148 74.92 3.0 0.60 0.60 11.009 0.09 3.09.09.09.09.09.09.09.09.09.09.0944 3.0 isob obobut 0.09 3.09.09.09.09.09.09.09.09.09.09.09.09 isob obob obob obob obob obob obob obob obobut 6.43 0.30 0.06 Isobutylene 0.103 68.86 3.0 0.60 7.09 0.31 0.06 Kerosene 0.135 75.20 3.0 0.60 10.15 0.41 0.08 Kerosene-Type Jet Fuel 0.135 72.22 3.0 0.60 9.75 0.41 0.08 Liquefied Petroleum Gases (LPG) 0.092 61.71 3.0 0.60 5.68 0.28 0.06润滑剂0.144 74.27 3.0 0.60 10.60 10.69 0.43 0.09运动汽油0.125 70.22 3.0 0.60 0.60 0.60 8.78 0.08 NAPHTHA（NAPHTHA 7.36 0.33 0.07 Other Oil (>401 deg F) 0.139 76.22 3.0 0.60 10.59 0.42 0.08 Pentanes Plus 0.110 70.02 3.0 0.60 7.70 0.33 0.07 Petrochemical Feedstocks 0.125 71.02 3.0 0.60 8.88 0.38 0.08 Propane 0.091 62.87 3.0 0.60 5.72 0.27 0.05丙烯0.091 67.77 3.0 0.60 6.17 0.27 0.05残留燃油编号5 0.140 72.93 3.0 0.60 10.21 0.42 0.08残留燃油编号6 0.150 75.10 3.0 0.60 11.27 0.45 0.09 Special Naphtha 0.125 72.34 3.0 0.60 9.04 0.38 0.08 Unfinished Oils 0.139 74.54 3.0 0.60 10.36 0.42 0.08 Used Oil 0.138 74.00 3.0 0.60 10.21 0.41 0.08 Biomass Fuels - Liquid Biodiesel （100％）0.128 73.84 1.1 0.11 9.45 0.14 0.01乙醇（100％）0.084 68.44 1.1 0.11 0.11 5.11 5.75 0.09 0.01渲染动物脂肪0.125 71.06 1.1 0.1 0.1 0.11 0.11 0.11 8.88 0.14 0.14 0.01酒，伍德
对系统的创造思维（SIT）的分析...
目的：本文旨在探讨系统的创造思维（SIT）方法与大语言模型（LLMS）的整合，以增强创新过程。它试图评估LLM如何支持设计团队中的分析和创造过程，以及混合人类-LLM协作如何有助于更具动态和非常规的解决问题的方法设计/方法/方法：研究采用理论分析，对现有文献的理论分析，将现有的文献综合到两个顶部。它提出了一个将SIT与LLM集成的框架，包括SIT过程每个阶段的结构化提示模式。该方法包括对发明过程中人类和LLM功能的比较分析。发现：研究表明，LLM可以通过提供快速信息综合，产生多种思想并系统地应用SIT原则来显着增强SIT过程。但是，人类的创造力，直觉和整体评估对于突破性创新仍然至关重要。该研究确定了在现场框架内有效的人类协作的特定及时模式和技术。研究局限性/含义：由于这是一个初始的理论框架，因此需要通过案例研究或实验研究来评估其实际有效性。实际含义：拟议的框架为创新和设计一种结构化方法的从业者提供了将AI集成到其创作过程中的结构化方法。提供了使用LLM来增强SIT方法论的每个阶段的特定准则，这可能导致更有效和创新的结果。社会含义：将SIT与LLM的集成可能会严重影响公众对AI的态度，从而增加其作为创造性和问题解决过程中协作工具的接受。这种方法可能会导致各个行业中更有效，更可持续的创新实践，从而更有效地应对社会挑战。但是，这也可能引起人们对创意领域的工作流离失所的担忧，因此需要专注于重新锻炼和教育，以准备与AI系统合作的劳动力。
库存记录不准确的定量分析（IRI）
1,2印度尼西亚万隆理工学院商学院，印度尼西亚摘要：库存记录不准确（IRI）通过造成效率低下，财务损失和利益相关者的信任降低，对仓库运营提出了关键的挑战。本研究通过分析毛方差和净方差的分析来检查XYZ仓库的IRI，确定差异为0.53％，相当于3,089单位或IDR 154,450,000的潜在财务损失。这些发现强调了准确的库存管理以减轻这些损失并提高运营效率的重要性。本研究为未来的研究和干预措施旨在应对IRI及其相关挑战的基础。关键字：财务影响，毛差异，库存记录不准确，净差异，仓库管理。
