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MMEC 无借口路线图
方法：MMEC 采用全生命周期方法来加速微电子创新。1) 基于角色的成员资格：利用优势并明确定义技术转型各个方面的角色和职责，以创建机遇之桥：• 基石成员：产品和任务系统所有者，他们整合和/或商业化能力并帮助制定需求。• 支柱成员：工程研发团队、小型企业/初创公司和创造性问题解决者。技术人才和能力了解可能性的领域，打破现状以提供原型解决方案和能力。• 基础成员：提供关键基础设施的核心制造商、测试设施、工具和 IP 供应商。2) 透明沟通：通过强大的治理结构进行开放式沟通和构思，包括负责维护使命和市场意识技术路线图的多元化成员指导委员会。• 问题定义：定义面向业务的国防部和商业市场问题陈述，包括基石成员要求。解决非稀释性风险投资、小型企业和私人资本的边界条件，以支持可持续发展和经济发展。 • 解决方案架构：利用全面的成员映射快速识别能够快速产生技术优势的技术和能力，这些技术和能力具有与时间线、成本和可衡量的功率、性能、完整性和安全性结果相关的有利指标。 3) 产品化所有权和协作：“技术再好也不够”- G. Heilmeier • 识别三赢的基于角色的合作机会，促进成员和利益相关者之间的平等合作。尽早投入人力资本、共同投资并建立激励和收入结构（许可证等）。 • 解决从研发到商业化的数据和知识产权生产者和消费者的物流、安全、工具/设备、参考流程和法律框架，以实现基金会和支柱组织之间的无缝转移以及通过 Keystone 成员的过渡。
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
人工智能版权案件的 ADR 方法
专门从事人工智能的公司正在快速发展和成长。其中之一就是 ChatGPT 的创建者 OpenAI。OpenAI 是一家“人工智能研究和部署公司”，专注于“确保通用人工智能造福全人类”。 5 他们有多个人工智能产品，包括 ChatGPT，这是一个聊天机器人，“经过训练可以按照提示中的指令进行操作并提供详细的响应”。 6 它使用“强化学习的奖励模型”，为用户提供一种“对话方式”来回答各种问题。7 它可以帮助用户学习词汇测验、计划哥斯达黎加之旅、解释一串代码、计划大学之旅等等。8 在某些情况下，它甚至可以根据用户想要看到的内容的简单摘要输出完整的小说。9 ChatGPT 允许用户“获得即时答案、找到创作灵感，[并] 学习新知识”。 10 OpenAI 开发 ChatGPT 所用信息包括互联网上公开的信息、OpenAI 从第三方获得许可的信息以及 ChatGPT 用户或人类培训师提供的信息。11 ChatGPT 的先进程度
DAF ENTERPRISE ICAM 路线图 2.0
• 自企业 ICAM 路线图 1.0 首次发布以来的一年多时间里，ICAM 能力开发和生产利益相关者 (ICAM PEO) 在实施过程中取得了重大进展，SAF/CN 试图直观地看到他们所取得的进展和前进的方向。
老劳森路州际公路 I-20（临街...
3. 本分区概念规划仅供说明之用，可能会有所更改。本分区概念规划以及开发条例旨在描述计划开发的意图。规划和开发服务总监确定，与本分区概念规划存在重大偏差，将需要对分区概念规划进行修订，并根据需要对开发条例进行修订。
科罗拉多州 K-12 教育人工智能路线图：
通过增加可改善学生成绩、提高教师效率和满意度的活动时间，减少可使用技术自动化的活动时间，人工智能可以促进教师职业发展。2 科罗拉多州和全国许多州一样，面临着教师短缺的问题。从事教师职业的人越来越少，留任率也下降了。人工智能将重塑教学和学习，这些有希望的方式可以为我们的职业未来奠定基础。牢记教育工作者是专家，专业知识对于有效使用人工智能至关重要，人工智能技术可能为重新思考教师角色提供一种方式。人工智能技术可以为教师提供机会，让他们更多地专注于与学生互动、改进教学策略和与同事合作。
储能路线图
•锂离子电池一直是迄今为止大多数研发工作的主要重点。铅酸/NI-CD安全问题在很大程度上解决并证明是安全的。更安全的VIS材料和电解质改进EV和大型公用事业规模BES的安全问题刚刚开始解决，包括V2G和G2V。•新的Technogolgies（例如，流量电池，Li-Metal，钠离子，锌，氢燃料电池等）构成了不同的关注点。•新应用程序 - LDE，时间转移，剃须，套利。等。在高度密集区域中需要 - LDES系统要复杂得多。包括具有复杂高功率电子设备（IBR）的大型电池系统。•需要答案的问题：1。我们可以在体验曲线之前确定安全问题吗？2。是全面的系统级测试，而不是当前的单元/单位级测试？3。我们如何获得SDO，监管机构和AHJ的快速轨道代码和
通过本体统一越野数据集的应用
抽象的机器学习（需要大型培训数据集）被用于启用感知：自动驾驶操作环境的分割和分类。由于条件和复杂结构的多样性，大型培训数据集很难为越野环境创建。因此，研究人员研究了统一现有数据集的方法，以开发更健壮和通用的机器学习算法。在我们的工作中，我们通过利用以前提出的基于本体的数据集统一技术来证明这种方法的优势。我们演示了建议的框架如何融合现有数据集以创建一个大型跨集成数据集，这不仅是基于预先存在的类，而且基于材料或结构层次结构。通过统一四个最突出的越野数据集DeepScene的Freiburg Forrest，Rellis-3D，RUGD和YCOR数据集来显示这一点。此外，我们演示了在这样的统一数据集上训练的机器学习模型比仅在较小数据集上创建的模型更准确，更健壮。最后，我们演示了如何利用基于猫头鹰的框架找到在机器学习模型的标签和培训期间发生的不一致之处。这项工作可在https://github.com/ tamu-edu/orator-atlas
道路承包商的年度业务计划...
表表1：核心值..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................