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主动供应链风险管理的机器学习：
摘要：供应链（SC）功效和效率可能会受到订单延误的延误，尤其是在当今快节奏的商业环境中。有效的降低风险需要确定容易延迟的供应商以及对未来中断的准确预测。准确预测可用性日期是成功执行物流操作的关键因素。通过利用机器学习（ML）技术，组织可以主动识别高风险供应商，预测延误并实施积极的措施，以最大程度地减少其对制造过程和整体SC绩效的影响。本研究探索并利用各种回归和分类ML算法来预测未来的延迟交付，确定订单交付的状态，并根据其交付性能对供应商进行分类。The employed models include K-Nearest Neighbors (KNN) Random Forest (RF) Classifier and Regression, Gradient Boosting (GB) Regres- sion and Classifier, Linear Regression (LR), Decision Trees(DT) Classifier and Regression, Logistic Regression and Support Vector Machine (SVM) Based on real data, our experiments and evaluation metrics including Mean Ab- solute Error (MAE), Mean Squared Error （MSE）和根平方误差（RMSE）表明，基于隔离的回归算法（RF回归和GB回归）提供了最佳的概括误差，并且优于测试的所有其他回归模型。同样，逻辑回归和GB分类器根据精度，回忆和F1分数指标优于其他分类算法。从这项研究中获得的知识可以帮助积极地识别高危供应商，并在面对意外的破坏时采用主动行动来提高韧性，此外SC效率和降低制造障碍。关键词：SC风险管理，订单延迟，机器学习，SC中断，供应商绩效介绍今天的SC在非常有竞争力和染色的环境下起作用。公司一直在寻找改善其流程并提高客户满意度的方法，因为它们一直在改变[1]。延迟需求是SCS遇到的问题，当时计划期间未提供商品。许多方面，例如客户的优先偏好，生产延迟或运输和收到的问题的意外变化，可能会导致延迟。与订单相关产品的准时交付是公司的关键成功因素。确保高水平的交付可靠性仍然是制造商的重中之重，并且与成本和质量一起，是成功实现全球竞争的最重要先决条件之一[2]。SC的复杂性上升意味着影响组织的不一致并不总是相同的，并且可能会随着时间的流逝而发展。此外，每个组织都应主动而不是反应地识别
气候变化下的土壤压实风险
▪使用CMIP6数据（最新可用数据）▪选择10个气候模型▪两个气候场景（最佳场景：SSP 1.26；差的情况：SSP 5.85更糟糕的情况：SSP 5.85）▪总共20个气候数据集▪污垢和农业实践数据，每天为2020年至2100年建模，以下是2020年至2100年，差距为2020年。 “长期”，2051-2100
厄瓜多尔当地卫生服务中的气候风险
这项工作分析了由厄尔尼诺南部振荡（ENSO）和/或气候变化及其对厄瓜多尔当地卫生服务的影响而引起的气候风险之间的相互作用。该分析重点是厄瓜多尔日益严重的气候变化影响，这加剧了卫生服务部门的挑战，尤其是在严重的气候事件的背景下。主要目的是分析受气候事件影响的公顷数量与当地卫生服务的可用性和有效性之间的关系，将社区的韧性和健康覆盖范围视为调节变量。该方法使用了使用来自221个厄瓜多尔市政当局的数据进行线性回归分析，涵盖了诸如气候风险，卫生服务，社区韧性，健康覆盖范围以及人口统计学和社会经济因素等变量。恢复表明气候风险对卫生服务有效性有重要影响，并受社区韧性和健康覆盖范围的主持。可以观察到，准备更大的准备和健康覆盖范围的地区表明，对极端天气事件的反应更好。最后，将气候风险管理整合到卫生服务计划中很重要，这表明更大的社区韧性和广泛的健康覆盖范围对于减轻气候变化对公共卫生的负面影响至关重要。
长期资助对美国公共卫生系统的影响：趋势，风险和建议
美国公共卫生系统是改善国家健康的进步的关键驱动力，从降低婴儿死亡率和控制传染病到增加预期寿命和促进更健康的生活方式。然而，数十年来，长期资金不足一直限制了该系统完全应对当今国家面临的复杂健康挑战的能力。尽管最近在改善数据和疾病检测系统方面取得了进展，并通过临时筹资措施（例如在Covid-19-19流行期间实施的措施）迫切需要现代化的公共卫生基础设施，增强紧急情况，促进健康的疾病，以及健康的疾病和心理疾病的情况下，紧急现代化了公共卫生的投资。通过投资公共卫生，决策者可以基于过去的成功，确保该系统的持续有效性，并为所有美国居民创造更健康，更有弹性的未来。
使用... -Ijarcce
I.心血管疾病，包括影响心脏或血管的一系列疾病，通常被称为心脏病。它包括影响心血管系统的各种疾病，冠状动脉疾病是最常见的形式，导致心脏病发作。该机器学习项目的重点是使用视网膜图像分析通过经常性神经网络（RNN）检测心脏问题。视网膜特征与心血管健康之间的潜在联系引发了人们对使用视网膜成像作为诊断工具的兴趣。由于视网膜是具有类似于循环系统的血管结构的神经组织，因此视网膜血管中的异常可能表明心脏问题潜在的心脏问题。视网膜血管结构与心血管系统具有相似性，视网膜血管的微血管变化可以表明全身循环系统问题，包括与心脏有关的情况。复发性神经网络（RNN）是一种人工神经网络，旨在处理顺序数据并随着时间的推移识别模式。与传统的神经网络不同，RNN具有在网络中形成周期的连接，从而使它们可以保留以前输入的记忆。本研究旨在通过利用RNN来提高心脏病检测的准确性和效率，RNN特别擅长处理顺序数据。这项研究很重要，因为它提出了一种非侵入性且可能具有成本效益的方法来早期发现心脏病。如果成功，将视网膜图像作为诊断工具可以提供主动评估心血管健康的方法。
西地那非柠檬酸盐风险管理计划RMP ...
风险因素：由于大多数流行病学数据来自横断面调查，因此无法令人满意地解决了增加风险和ED发生的因素之间的时间关系。有关潜在的共生率的信息，包括糖尿病，肥胖，高血压和动脉粥样硬化的临床表现（请参见下面的重要共同病毒），与ED风险的评估有关，因为ED通常与血管疾病有关，并且通常与上述疾病的进展相关。42 ED与CVD和过早死亡率共享许多风险因素，包括年龄增长，糖尿病，高血压，血脂异常，吸烟和过度饮酒。43,44,45,46 ED通常是这些疾病中每种疾病的更先进阶段的血管状况和A。 最近的一项荟萃分析发现，与相比，严重的ED43,44,45,46 ED通常是这些疾病中每种疾病的更先进阶段的血管状况和A。最近的一项荟萃分析发现，与
AI财务革命：转型银行，投资和风险管理
这篇全面的文章探讨了人工智能（AI）对金融行业的变革性影响，重点关注其在银行，投资，交易，监管合规和风险管理方面的应用。它研究了AI技术如何彻底改变传统实践，提高效率并引入各个金融领域的创新解决方案。本文讨论了主要金融机构对AI实施的具体示例，强调了这些进步的收益和挑战。它还深入研究了财务中AI的未来前景，包括诸如量子计算和可解释的AI等新兴技术，同时解决了伦理方面的考虑和监管挑战，伴随着对财务决策中AI的依赖越来越多。
尼日利亚克罗斯河州选定的油棕榈种植园中的精油中存在的重金属的健康风险评估
世界上生产最多的植物油被认为是粗棕榈油（CPO）。铣削后立即，每月从JP，Calaro和P.（对照）夫人拥有的油棕种植园收集了处理后的CPO（n = 18）。使用电感耦合等离子体光学发射光谱仪（ICP-OES）分析重金属的样品（Mn，Zn，Co，Pb，pb，ni，ni，cr，cr，cd和as）。在所有种植园的CPO中，重金属的浓度变化，并且在CPO中从农药文化种植园（JP和Calaro油棕榈种植园）中升起。油棕榈种植园Calaro的浓度最高，在所研究的所有重金属中。JP油中的平均重金属浓度为0.29 mg/kg（CO），0.41 mg/kg（Pb），3.22 mg/kg（Ni），0.33 mg/kg（CR），0.27 mg/kg/kg/kg（CD），0.31 mg/kg/kg（as），5.67 mg/kg（aS），/kg/kg/kg/kg/kg（2.18 mn），和2.18 mm n M.118 mm，和，和，和，和，和，和，和2.18 m。 CALARO中的CPO为0.45 mg/kg（CO），0.62 mg/kg（PB），4.27 mg/kg（Ni），0.45 mg/kg（CR），0.39 mg/kg（CD），0.44 mg/kg（as），0.44 mg/kg（AS），8.15 mg/kg（8.15 mg/kg（Zn）和2.99 MN和2.99 MN（MMG/KN）。CPO具有平均浓度的CO，Pb，Ni，Cr，Cd，AS和MN，其高于WHO的食物可接受限制，使其不适合人类消费。根据其THQ（目标危险商）的价值和EDI（估计的每日摄入量），锌是Calaro和JP油棕种植园中非癌污染的主要原因。来自正在研究的种植园中CPO中的所有重金属的EDI值小于其RFD（参考口服剂量）值。由CPO中每个重金属的THQ，HRI和EDI值表明了安全性。当消耗了Calaro和JP油棕种植园的CPO时，铅是致癌污染的主要原因。Calaro油棕和JP油棕榈种植园的CPO中的PB和NI致癌风险值大于10-4，这表明在60年的终生过程中，消费者可能由于PB和NI中毒而发展癌症。
Waikīkī特别区的气候风险概况：AftaptWaikīkī2020特殊区域计划的报告2024年7月
由未减弱的人类引起的温室气体造成的空气和海面温度上升，导致海平面上升，极端热量，降雨模式的变化（极端降雨以及干旱）以及整个地球上的其他气候危害。Waikīkī特别区（WSD）是O'Ahu岛的主要经济引擎，更广泛地是夏威夷州，非常容易受到多种气候变化危害的影响。这些危害可以同时和连续发生。在檀香山，预计到2040年，海平面将升高约1英尺，到2060年，到2080年，〜4英尺，在2080年到20英尺，〜6英尺乘2100，在美国跨国公司海平面上升工作队的“中级高”场景下。檀香山气候变化委员会的城市和县建议将公共基础设施项目的所有规划和设计和其他对风险容忍较低的公共基础设施项目的计划和设计使用中间的高海平面上升场景（约6英尺乘2100）。在2070年至2090年之间数十年的投影分别代表了SLR 3'和5'的WSD中地下水淹没的急剧升级。高地下水可能会破坏地面基础设施和结构。根据政府间气候变化的第六次评估报告（2023）的说法，由于继续深入海洋的变暖和冰声融化，海平面将在数百年中上升到数百千年，并且将保持数千年的升高（高定心）。将其应用于当前和未来的几十年，这意味着，在实际水平上，海平面上升是夏威夷海岸线的永久状况，每年都会恶化。科学家对冰川将继续融化，并且由于已经发生的全球变暖（1.5ºC；2.7ºF），冰川将继续融化，海洋将继续膨胀数百至千年。这意味着，尽管遏制化石燃料排放以防止更加极端的未来影响仍然至关重要，但我们可以假设当前的海平面上升趋势将在当前条件和预测下保持和加速。2021年12月的Kona低降雨事件，并在2024年5月再次瞥见WSD和檀香山城市核心的未来条件在不断变化的气候下看起来像：