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教学大纲 SMMX25 可持续供应链管理
评分标准包括以下等级：U=不及格、E=及格、D=满意、C=良好、B=非常好、A=优秀。不及格的成绩标记为不及格。学生的成绩是根据课程的学习成果来评估的。对于 E 级，学生的成绩合格。对于 D 级，学生的成绩满意。对于 C 级，学生的成绩良好。对于 B 级，学生的成绩非常好。对于 A 级，学生的成绩优秀。对于不及格，学生的成绩不及格。
MMX碳还原计划和报告FY2022-2023
•增强了ESG项目的报告，该领域自第一个报告以来就已经开发了，并且已经变得更加细粒度，这意味着可以识别和实施进一步的计划。•MMX作为大型组的一部分，目前正在开发一种可以在内部和外部使用的碳储蓄计算器。•清除去垃圾填埋场的废物 - 现在，一般废物通过零填充政策焚化能源。•在可能的和实用的情况下回收和重复使用项目 - MMX业务模型的关键。•去除单施用塑料和还原的黑色塑料，这些塑料很难回收。•通过LED照明，员工意识，高效的工厂和设备以及严格的维护制度，能源效率。•减少了纸张用法 - 自从混合工作而引起的C-19大流行以来，这已明显改善。•混合工作 - 减少通勤的要求，从而减少排放。•使用技术 - 适当的虚拟会议以减少旅行排放。•循环工作计划 - 所有员工都可以允许他们以环保的方式上下班。
国家环境DNA（EDNA）测试计划mmxxiii
积极促进强大的公共/私人合作伙伴关系和共享的生物安全文化国家EDNA测试计划由DAFF Biosecurity Science Center
AIMMX：人工智能模型元数据提取器
尽管机器学习和人工智能 (AI) 模型为应用程序带来了强大的功能，但目前大部分 AI 开发都是一个相当临时的过程。软件工程和 AI 开发使用许多相同的语言和工具，但 AI 开发作为一种工程实践仍处于早期阶段。挖掘 AI 模型的软件存储库可以深入了解 AI 开发的当前状态。但是，模型周围的许多相关元数据无法直接从存储库轻松提取，需要推理或领域知识。本文介绍了一个名为 AIMMX 的库，可以简化从软件存储库中提取 AI 模型元数据的过程。提取器有五个模块用于提取特定于 AI 模型的元数据：模型名称、相关数据集、参考、使用的 AI 框架和模型域。我们根据来自三个来源的 7,998 个开源模型对 AIMMX 进行了评估：模型库、arXiv AI 论文和最先进的 AI 论文。我们的平台以 87% 的准确率和 83% 的召回率提取元数据。作为 AI 模型元数据提取如何使研究和工具能够推进对 AI 开发的工程支持的初步示例，本文对评估数据集中的模型进行了数据和方法可重复性的探索性分析，并提供了一个用于发现和管理模型的目录工具。我们的分析表明，虽然数据可重复性可能相对较差，样本中有 42% 的模型引用了它们的数据集，但方法可重复性在我们样本中的 72% 的模型中更为常见，尤其是最先进的模型。我们收集的模型可在目录中搜索，该目录使用现有元数据来启用高级发现功能，从而高效地查找模型。