XiaoMi-AI文件搜索系统
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信息技术服务办公室：库存控制
此外，我们确定了在股票室和代理商运营中需要更强大的监督以及其股票人员需要额外培训的领域。其尚未为股票人员提供适当的知识和技能，以有效地有效地使用ITSM。我们发现，其在多个地点的股票员工无法充分浏览ITSM，以向审计团队提供报告或搜索ITSM数据库按序列号进行设备。我们还发现，我们参观的23个股票中有13个（57％）尚未根据需要完成所有季度的物理库存审核。此外，某些国家实体通过购买自己的设备，将自己的设备放在网络上，以及将设备返回到其网络的设备，从而对网络构成潜在的安全风险并损害数据完整性，从而避免了适当的协议。
制造和贸易清单和销售
进行修订的意图：对经过调整的批发调整和未调整的销售和库存的每月估算的修订计划于2025年3月25日释放。估算将进行修订，以反映历史修正，2017年NAICS的引入以及2022年年度批发贸易调查的结果。对批发数据的修订将在2025年2月的制造和贸易清单以及计划于2025年4月16日的销售中反映。将于2025年5月16日发布制造商货物，清单和订单（M3）调查的历史数据。这些修订由以下方式产生：将M3货物和库存数据基于2017年的NAIC，以及2017年NAICS的2022年经济人口普查（EC）数据，以及从2018年至2021年修订的ASM数据，这是由于将ASM基准为2022年的经济人口普查。对制造估算的修订将反映在计划于2025年6月17日的2025年MTIS发布中。
AI驱动的零售优化：现代库存的技术分析
摘要：在本技术文章中研究了人工智能对零售库存管理和优化技术的革命性影响。从全渠道优化和动态库存分布到需求预测和模式识别，本文研究了AI技术如何改变零售业务的几个方面。除了解决技术问题和系统设计规范外，它还探讨了机器学习算法在历史数据分析，实时数据集成和SKU性能映射中的应用。本文展示了AI驱动的技术如何通过分析许多案例研究和行业实施来帮助零售商在整个供应链网络中取得显着的运营效率，客户幸福和财务绩效。关键字：AI驱动的库存管理，零售需求预测，全渠道优化，SKU性能分析，实时数据集成
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