卢旺达货运代理联合会(RWAFFA)成立于2013年,以应对清算和转发行业中的脆弱性,该行业没有确定的专业程序,导致行业内部差的差异和效率低下。这项研究的目的是研究卢旺达货运代理联合会表现的入站后勤指标。Kicukiro地区的Rwaffa案。这项研究以三个特定的目标为指导,这些目标是评估卢旺达货运代理的订单履行准确性水平,以确定卢旺达的货运货运商的货运货运量,并分析卢旺达货运人员处理的货物安全程度。这项研究对卢旺达的研究人员,MKU和货运行业非常重要。使用访谈指南和问卷调查,使用两种定性和定量方法混合的描述性研究设计来收集数据。该研究的160名受访者是从246名目标人群中选择的,其中包括来自Rwaffa管理团队的员工,使用Krejcie和Morgan Table在Kicukiro地区清算了在Kicukiro地区运营的公司,并采用了简单的随机和人口普查方法来选择样本量。使用描述性统计分析通过使用Pearson相关性(R)和多个线性Logistic回归分析,使用描述性统计分析分析了收集的结果。当前的成功数据也显示在图,表和叙述中,因为使用主题分析分析了定性数据,该分析要求研究人员在叙事中呈现定性结果。在这项研究中,研究结果表明,采用了入站逻辑指标来减少卢旺达货运转货协会(RWAFFA)内部货运中损坏的货物的损坏。因此,回归的截距为13.803,统计意义上的显着p = 0.000)。而订单的准确性为0.100和p = 0.003。时,时间递送的截距为0.043,但在0.002时显着,最终的货物安全性为0.065,也为正。Despite the problem arising within Rwandan freight forwarders association in Kicukiro District such as Inadequate Performance measurement and metrics pertaining to SCM, lack of professionalism, clear regulations and to some extend absence of documented procedures to follow, delays and unreliability, lack of previous empirical research that examined the effects of inbound logistics metrics on performance of freight forwarders.
(Rp million) No Description 30-Sep-23 30-Jun-23 31-Mar-23 31-Dec-22 30-Sep-22 Available Capital 1 Common Equity Tier 1 (CET1) 33,648,233 33,010,398 31,580,812 32,209,649 31,544,874 2 Tier 1 33,648,233 33,010,398 31,580,812 32,209,649 31,544,874 3总资本35,171,778 34,481,904 32,962,177 33,553,897 32,838,897 32,838,83333332的风险重量调味量(32,3333)393 33 33 3333 33 33 33.43,33,33,33,33,33,33,33,33,l an。 131,192,215 125,958,237 132,389,590 129,635,493 Risk Based Capital Ratios as a percentage of RWA 5 CET1 Ratio (%) 25.13% 25.16% 25.07% 24.33% 24.33% 6 Tier 1 Ratio (%) 25.13% 25.16% 25.07% 24.33% 24.33% 7 Total Capital Ratio (%) 26.27% 26.28% 26.17% 25.34% 25.33% Additional CET1 buffer requirements as a percentage of RWA 8 Capital conservation buffer (2.5% of ATMR) (%) 2.50% 2.50% 2.50% 2.50% 2.50% 9 Countercyclical Buffer (0 - 2.5% of ATMR) (%) 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 10 Capital Surcharge for Systemic Bank (1% - 2.5%) (%) 1.00% 1.00% 1.00% 1.00% 1.00% 11 Total CET1 as buffer requirements (row 8 + row 9 + row 10) 3.50% 3.50% 3.50% 3.50% 3.50% 12 CET1 component for buffer 17.27% 17.28% 17.17% 16.34% 16.33% Basel III leverage ratio 13 Total Exposure 192,535,512 188,590,512 189,650,967 185,143,103 176,181,544
在制造过程中管理材料的后勤工作已经经历了革命性的转变,作为SCM的效果。此倾向,将供应链视为统一实体,而不是对购买,生产,分销和销售等功能领域的各个供应链领域的断开责任。尽管普通企业主和运营专家之间在物流和供应链管理的定义上存在不和谐和分歧(Mentzer等,2001)。无论从角度方面的差异如何,就商业从业者和运营专家的定义而言,都意识到,为了提高其有效和快速响应客户需求的能力,他们必须向供应商,供应商的供应商和消费者远远超越自己的业务。
系统动力学,地理空间,开源模型,可评估PV制造,部署,再利用和回收行业的材料,能量和碳的生存能力,从而允许探索具有不同程度和循环类型的供应链。
摘要:人工智能 (AI) 中的可解释性对于确保透明度、问责制和风险缓解至关重要,从而解决信息系统使用的数字责任、社会、道德和生态方面的问题。欧盟 (EU) 将通过《人工智能法案》对人工智能进行监管。该法规引入了可解释人工智能 (XAI) 的要求。本文研究了哪些 XAI 要求受到监管以及哪些指标可用于衡量合规性。为此,分析了欧洲议会和理事会的法律文本,以确定 XAI 要求。此外,还收集了 XAI 分类法和指标。结果表明,《人工智能法案》为可解释性提供了抽象的规定,因此很难定义实现可解释性的具体指标。作为一种解决方案,我们提出了一种衡量合规性的社会技术指标分类。进一步的研究应该分析即将到来的可解释性要求,以使人工智能可验证并最大限度地降低人工智能带来的风险。
在现场工作的情况下,提及现场工作的目标和结果以及现场工作报告。1.4.1机构从各种利益相关者(例如学生,教师,雇主,校友等)那里获得有关机构的学业绩效和氛围的反馈。和有关反馈的行动报告可在机构网站的机构反馈过程中提供,如下所示:(20)A。在机构网站B上收集,分析,采取的行动和反馈。已收集,分析和行动已采取的反馈。收集和分析的D.收集的反馈(至少来自任何两个利益相关者)E。未收集反馈
在本文中,我们将探讨以下问题:负责任的 AI 的成功指标是什么?我们的主要目标是为商业读者提供指导,以便他们能够利用这些指标(大型企业以及中小型企业 (SMB)),同时告知政策制定者这些指标将为公民和买家带来的问题。我们建议组织在设计之初以及整个 AIS 生命周期中定义负责任的含义,并对扩展的关键绩效指标 (KPI) 负责。虽然常见的业务绩效指标主要关注财务指标,但如果组织在规划中没有优先考虑人类福祉或生态可持续性问题,则可能会造成意外伤害。2
完整的作者名单:Knehr,Kevin;约瑟夫(Joseph)Argonne国家实验室,化学科学与工程部Kubal; Argonne国家实验室,化学科学与工程部Deva,Abhas;穆罕默德(Mohammed)Argonne国家实验室,化学科学与工程部Effat; Argonne国家实验室,化学科学与工程部; Assiut University,Shabbir机械动力工程系; Argonne国家实验室,化学科学与工程部
简介绿色债券市场的总体目标是促进和扩大金融市场可以在帮助解决环境问题方面发挥的重要作用。明确指定了指导债券收益的环境有益的项目,绿色债券使投资者可以评估并将资本直接直接投资到环境可持续的投资。假定本文档中提到的绿色债券与绿色债券原则(GBP)一致。GBP有助于提高环境融资的完整性和透明度,包括通过建议影响报告。本文档建立在较早的统一报告框架的基础上,该框架是由11个国际金融机构(IFIS)于2015年12月发布的。该框架概述了影响报告的核心原则和建议,以便为发行人提供有关开发自己的报告的参考和指导,并提供核心指标和报告模板,以获取能源效率和可再生能源项目。这是GBP下的绿色项目的十个广泛资格中的两个类别中的两个。GBP建议使用定性绩效指标,以及在可行的定量性能指标的情况下,披露了定量确定中使用的关键基础方法和/或假设。本文档提供了针对项目的核心定量指标列表,以及有关能源效率和可再生能源项目的参考报告模板,发行人可以适应自己的情况。从那以后,在可持续水和废水管理项目(2017年6月)上发布了其他统一的框架,用于可持续的废物管理和资源效率项目(2018年2月),用于清洁运输项目(2018年6月),绿色建筑物(2019年3月)(2019年3月),以及生物多样性项目(2020年3月20日),以及四月的适应项目(以及四月的2020年)(以及2月2020年)(以及在4月2020年)(以及在4月2020年)(以及;可持续的生命自然资源和土地利用项目(2022年5月)。 这些模板引用了最常用的指标,但是,工作组也承认其他指标也可能相关。 所有建议,指标和模板都必须与收益管理的不同方法兼容,这可以基于对单个项目或项目投资组合1的分配。在可持续水和废水管理项目(2017年6月)上发布了其他统一的框架,用于可持续的废物管理和资源效率项目(2018年2月),用于清洁运输项目(2018年6月),绿色建筑物(2019年3月)(2019年3月),以及生物多样性项目(2020年3月20日),以及四月的适应项目(以及四月的2020年)(以及2月2020年)(以及在4月2020年)(以及在4月2020年)(以及;可持续的生命自然资源和土地利用项目(2022年5月)。这些模板引用了最常用的指标,但是,工作组也承认其他指标也可能相关。所有建议,指标和模板都必须与收益管理的不同方法兼容,这可以基于对单个项目或项目投资组合1的分配。
摘要:创建一个更加可持续的世界需要协调一致的努力来解决城市不断发展所带来的社会、经济和环境问题。为规划者提供解决这些问题的工具至关重要,可持续性是主要目标之一。建模和仿真增强数字孪生可以在实施这些工具方面发挥重要作用。尽管随着时间的推移,人们已经采用了各种绿色最佳实践,并且有相关的尝试来衡量绿色成功,但已发表的文献中的研究往往侧重于解决单一问题(例如能源效率),而尚未确定一种将可持续城市规划的多个方面考虑在内的综合方法。本文首先回顾了绿色指标和数字孪生的最新研究成果。这导致开发一种方法来评估组织的绿色最佳实践以得出指标,这些指标用于数字孪生的计算决策支持。此外,它利用这些研究成果,提出了一个以指标为导向的可持续发展规划框架,将城市理解为一个社会技术复杂系统。这样的框架使从业者能够利用最近的发展,并为城市规划和治理各个层面的可持续发展规划复杂挑战提供计算决策支持。