Virgina St. Bd. of Educ. v. Barnette, 319 US 624 (1943 )。因此,明确地说,州法律不能承诺
目的:人工智能 (AI) 的应用有可能与运筹学方法相结合带来巨大进步。在我们的研究中,我们探索了当前使用 AI 方法解决优化问题的方法。目的是概述最新进展并研究它们如何适应海运物流。方法:进行并呈现结构化的文献综述。对已确定的论文和贡献进行分类和归类,并总结一些特别相关的贡献的内容和结果。此外,还进行了评估,确定了现有的研究差距并展望了未来的研究方向。发现:除了在优化领域大量使用 AI 关键词外,人们对使用机器学习自动学习优化问题的启发式方法的兴趣也日益浓厚。我们的研究表明,这些方法大多尚未适应海运物流问题。所发现的差距为未来研究中开发海运物流学习模型奠定了基础。原创性:在运筹学领域使用机器学习方法是一个有前途且活跃的研究领域,具有广泛的应用范围。从海运物流的角度回顾这些最新进展是一种新颖的方法,可以为未来研究和实践中开发海运物流大规模优化问题的解决方案带来优势。
摘要 在全球化的世界中,中小型制造企业(制造业 SME)面临着跟上全球竞争的挑战。尽管人工智能被认为具有从根本上改变整个市场、行业和一般商业活动的潜力,但问题仍然是中小企业如何有效和高效地在其运营中实施人工智能,从而建立潜在的(服务)商业模式。本文的目的是揭示这些系统的创新潜力,并指导中小企业如何使用它们。通过这些资源可以更有效地利用,并可以创建新的商业模式。人工智能很少使用的原因有很多,本文旨在寻求解决方案。结果是一个社会技术框架,允许制造业中小企业为自己建立基于人工智能的(服务)商业模式。
摘要:空间退化是在许多材料中发现的复杂电子,几何结构和磁性结构的原因,这些材料更具代表性的示例是KCUF 3。在文献中,该晶格的特性通常通过基于superexchange相互作用的Kugel -khomskii模型来解释。在这里,我们提供了严格的理论和计算参数,以证明结构和磁性本质上是由电子 - 振动(振动)相互作用引起的。此外,根据ÖPIK和PRYCE的工作,我们表明,晶格(均质应变)和基序(声子)扭曲之间的耦合对于了解晶格的主要稳定构型至关重要。使用此信息,我们预测了KCUF 3中的一个新的低能阶段,该阶段可以强烈改变其特性,并为如何通过应变工程稳定它提供指导。
钾离子电池 (PIB) 因其潜在的价格优势、丰富的钾资源以及钾的标准氧化还原电位低而作为大规模电能存储系统中锂离子电池 (LIB) 的有希望的替代品而受到越来越多的关注。然而,寻找具有所需特性(例如电压平台、高容量和长循环稳定性)的合适正极材料至关重要。最近,用于 PIB 的层状过渡金属氧化物因其高理论容量、合适的电压范围和环境友好性而显示出巨大的潜力。然而,由于 Jahn-Teller 效应引起的结构无序和不可逆相变的有害影响,K x MO 2 正极在 PIB 中的进展面临障碍。本综述简要介绍了 Jahn-Teller 效应的起源和机制,并提出了缓解这种现象的原则。特别地,总结了 PIB 用 K x MO 2 正极的现状,强调了 Jahn-Teller 效应带来的挑战。此外,提出了有希望的策略,例如成分调制、合成方法和表面改性,以减轻和抑制 Jahn-Teller 效应。这些策略为创新正极材料的前景提供了宝贵的见解,并为 PIB 领域的未来研究奠定了基础。
完整作者列表:Wedler, Henry;加利福尼亚大学戴维斯分校,化学 Wendelboe, Paul;加利福尼亚大学戴维斯分校,化学 Tantillo, Dean;加利福尼亚大学戴维斯分校,化学;Power, Philip;加利福尼亚大学化学系