供应链的复杂性日益增加以及弹性在面对多种风险中的重要性强调了影响影响弹性供应链风险管理的因素。区块链技术提供了有希望的功能,可增强供应链透明度,可追溯性和安全性,但关于其与专业行业的风险管理实践的整合的研究有限。本研究旨在确定和排名影响基于区块链的弹性供应链风险管理的因素,在实验室设备行业中,产品可追溯性和质量保证至关重要。研究方法结合了定性和定量方法。最初,使用元合成方法,对2015年至2024年期间的342篇文章进行了审查。筛选和质量评估后,选择了38篇文章进行最终分析,从而在24个组件和6个主要维度中识别了110个指标。随后,使用模糊的Delphi方法和12位行业专家的输入,对初始模型进行了评估和修改,从而产生了带有114个指标的最终模型。最后,使用多标准决策的最佳偏差方法(BWM)和8位专家的意见,对这些因素进行了排名。的调查结果表明,“数字技术和基础架构”重量为0.323,是最重要的维度,强调了区块链基础架构在实现安全且透明的供应链操作中的关键作用。“信息管理和透明度”(0.239)和“操作灵活性和弹性”(0.177)接下来,突出了区块链如何增强可追溯性和适应性。确定的最关键的组成部分是“技术基础架构和专业人力资源”(0.331),“产品可追溯性和跟踪能力”(0.451)和“从干扰中恢复的速度”(0.362),以表明区块链技术如何增强密钥运营能力。这项研究的主要贡献是开发一个综合框架,该框架将区块链功能与风险管理过程和弹性因素(专门针对实验室设备行业的独特要求量身定制)。该集成为供应链经理提供了一种结构化方法,以利用区块链技术来提高透明度,降低风险和提高运营弹性,最终导致在这个关键行业中更安全有效的供应链运营。
Marathwada大学,Chhatrapati Sambhaji Nagar,印度马哈拉施特拉邦。摘要:这项研究工作引入了一种创新的方法,用于通过优先考虑紧急车辆的交通信号来转移城市地区的交通。所提出的方法利用深度学习技术来识别和优先考虑紧急车辆,从而可以操纵沿其路径的当地交通交叉口的信号序列。通过整合基于多个人工智能(AI)的算法,结合了音频和视频数据分析,以提高城市环境中的准确性和可靠性,从而实现了紧急车辆的识别。这项研究有助于增强城市交通管理,减少紧急服务的响应时间以及改善整体道路安全。关键字:紧急车辆(EV),人工智能(AI),紧急服务,城市。
科学技术政策办公室(OSTP)是由1976年的《国家科学与技术政策,组织和优先权法》(42 U.S.C.6601 et seq。)为总统执行办公室内的总统和其他人提供有关经济,国家安全,国土安全,健康,外交关系,环境以及资源的技术恢复和使用等主题等的科学,工程和技术方面的建议。OSTP领导机构间科学和技术政策协调工作,协助管理和预算办公室对预算的联邦研究和发展进行年度审查和分析,并作为总统在联邦政府的主要政策,计划和计划方面的科学和技术分析和判断的来源。更多信息可从http://www.whitehouse.gov/ostp获得。
E.充当资源管理功能的主要接口,以建议在解决风险优先级的策略中的资源资源/资金估算,以及HFP执行计划和战略计划功能,以帮助类似的努力,例如帮助管家跨不同计划活动的管家保持一致。
简介随着大量新开发的疫苗在市场上销售或预计在未来几年内上市,各国面临着越来越复杂的免疫计划决策。例如,Gavi 支持的国家目前可以申请 13 个疫苗计划 1 ,2024 年将有另外 5 个疫苗计划向各国开放 2 。当各国按照世卫组织的建议制定和实施国家免疫战略 (NIS) 时,还有一些国家按照 Gavi 的要求制定和实施全组合规划 (FPP),他们必须考虑将哪些新疫苗添加到国家免疫计划中以及他们希望引入这些疫苗的顺序(新疫苗引入优先级和顺序),以及通过评估疫苗产品/展示方式、时间表和/或交付策略的变化来优化现有的疫苗计划。每个国家都有一套独特的优先事项和举措需要考虑,它们对疾病负担、挽救生命、卫生系统成本节约以及可行性/计划复杂性的影响不同。各国在考虑引进新疫苗时,必须在增加现有抗原覆盖率的背景下权衡其优先事项,同时优化现有计划并确保持续宣传和改善其供应链、数据系统、通信和国内融资。
常见问题 (FAQ) MDOT 优先级排序 – 评分模型和申请流程优先级排序流程背景为什么 MDOT 要为主要交通项目制定新的优先级排序流程?它与之前的流程第 30 章有何不同?新的优先级排序流程以从马里兰州之前的交通优先级排序流程第 30 章中吸取的经验教训为基础。发现的改进机会包括提高透明度以及加强项目评分与选择之间的联系。新方法响应了 MDOT 部长 Paul Wiedefeld 的指示,即为申请综合交通计划 (CTP) 资助的地面交通容量项目制定优先级排序流程。它旨在提供一个透明、客观的评分模型来推动项目选择。它符合 Moore-Miller 政府的愿景,即以数据为驱动,以心为本,努力建设一个更安全、更实惠、更具竞争力的马里兰州,不让任何人掉队。关键更新涉及项目评估所使用的标准和措施、选择项目和申请人资格参数以及项目评分和选择的频率。有关新流程的更多信息,请参阅《项目优先级技术指南》,可通过 MDOT 网站 ( www.mdot.maryland.gov/tso/pages/Index.aspx?PageId=83 ) 获取。优先级排序流程将获得多少资金?这个数额是如何确定的?可用资金数额将在每轮优先级排序之前公布。这将由 MDOT 部长决定。在 MDOT 为维护和运营、债务服务和良好维修状态需求等其他核心需求提供资金后,将为主要地面交通扩建项目提供资金。MDOT 将多久进行一次项目优先级排序流程?这个时间表与综合交通计划 (CTP) 的发展有何关系?
摘要背景:认知评估是诊断阿尔茨海默氏病(AD)的最常见临床常规。鉴于大量的认知评估工具和时间限制的办公室访问,确定针对不同受试者的适当认知测试非常重要。大多数当前的研究都为目标人群创建了认知测试选择指南,但并未针对每个主题定制它们。在本手稿中,我们开发了一个机器学习范式,可以优先考虑个性化认知评估。方法:我们适应了新开发的学习对方法PLTR来实现我们的范式。此方法学习了将最有效的认知评估推向优先列表的顶部的潜在评分函数。我们还扩展了PLTR,以更好地分开最有效的认知评估和效率较小的评估。结果:我们对ADNI数据的实证研究表明,所提出的范式在识别和优先考虑个人特异性认知生物标志物方面的最新基准都优于最新的基准。我们在交叉验证和升级验证设置中进行实验。在这两种设置中,我们的范式在优先级的认知特征方面显着优于最佳基线,分别提高了22.1%和19.7%。结论:拟议的范式在优先考虑认知生物标志物方面取得了出色的表现。优先在顶部优先考虑的齿轮生物标志物具有促进个性化诊断,疾病亚型以及最终在AD中精确医学的巨大潜力。关键词:阿尔茨海默氏病,学习排名,生物信息学,机器学习