人工智能(AI)有可能彻底改变业务运营的各个方面。AI可用于分析数据并对需求进行预测,优化物流和运输路线,并确定供应链中的不效率。这可以提高对需求变化,减少交货时间和降低成本的响应能力。本文使用SCOPUS数据库审查并分析了AI在供应链管理(SCM)中的应用。目的是解决AI对SCM性能的影响的当前研究差距,确定可以增强SCM的性能的AI技术,SCM的性能,SCM子字段具有很高的AI,可以通过AI的影响,AI应用程序对SCM的性能的影响以及在Agile-exean Perspective中如何描述了SCM的性能。Scopus数据库用于概述和确定AI领域中的活跃国家/地区对SCM性能,主题领域和文档类型的影响。
在知名同行评审中具有“国际标准序列号”(ISSN)或具有“国际标准簿号”(ISBN)数字的书籍的研究/评论文章。强烈鼓励Charusat学术兄弟会在具有汤姆森路透的影响因素的期刊上发表其研究。Charusat的作者应该一丝不解地选择那些由以下机构索引的期刊或发行商:Scopus,Scopus,Web of Science,PubMed和由期刊引文报告(JCR),SCOCICE CITION INDEX(SCI),社会科学引文引文指数(SSCI),Scimago杂志期刊(SJR)。相应的作者应确保所有传播期刊出版物中的所有作者都同意最终手稿,并应向所有对其研究做出学术贡献的作者提供应有的学分。RP7专利,知识产权和特许权使用费
摘要:目的:进行系统审查,评估在正畸剥离和清理程序后发生的定量搪瓷损失。材料和方法:遵循系统搜索的系统搜索,遵循用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目(PRISMA)陈述在不同的数据库(Embase,Medline,Scopus,Scopus,Scopus,Science Web)上进行的论文,用于研究由于支架和清晰的静态器附件削减额定轴承膜而造成的体积搪瓷损失和/或清洁程序。包括在2022年7月16日使用英语发表的体内和体外文章的研究。然后由两位独立筛选摘要的作者进行研究选择。结果:在421个筛选摘要中,选择了41篇文章进行全文分析。最后,本综述包括了九项研究。没有检索体内纸。在体外论文研究了由于去除金属支架(n = 7),陶瓷支架(n = 1)和两者(n = 1)而引起的体积损失。所有调查的清理程序各不相同。在基线和拆卸/清理后的印象被叠加,并使用不同的3D数字分析软件减去量。在所有纳入的研究中,牙釉质的体积损失范围为0.02±0.01 mm 3至0.61±0.51 mm 3。结论:剥离和清理程序会产生搪瓷损失。能够导致最小搪瓷量损失的剥离/清理程序尚未确定。
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研究成果在科学技术会议和研讨会上进行了测试,例如:第 43 届国际信息和通信技术、电子和微电子会议“MIPRO 2020”,奥帕蒂亚(克罗地亚);第 12 届数学在技术和自然科学中的应用国际会议 - AMiTaNS'20,力学和先进技术,阿尔贝纳(保加利亚);机械工程师论坛。机械工程先进工程与技术(基辅);第七届国际科学技术会议“机械工程和运输发展的现代趋势”(克列缅丘克)。本阶段实施期间,在科学期刊上发表了7篇文章,在科学计量数据库(Scopus和Web of Science)中发表了1篇会议报告材料;在乌克兰科学专业出版物名单中的期刊上发表了 15 篇文章;四篇会议论文集和摘要出版物;该作品已取得两项版权登记证书。完成了一篇技术科学副学士学位论文和一篇博士论文的答辩。
隐性认知可能参与特定互联网使用障碍(例如有问题的社交网络使用(PSNU))的开发和维护。更详细地,隐性态度,注意力偏见,方法和回避倾向以及语义记忆关联在PSNU的背景下被认为是相关的。本观点文章总结了有关PSNU中隐性认知的可用文献。我们根据靶向搜索策略从PubMed,Scopus,Scopus,Science和Proquest数据库中系统地回顾了隐性认知文章,并使用预定义的包含和排除标准进行了评估。目前的发现表明,特定的隐式认知在PSNU的背景下很重要,因此与其他成瘾行为相似。但是,经验证据仅限于有关该主题的一些研究。应在未来工作中的其他情感和认知机制中更深入地探讨PSNU中的隐性认知。
9. 采用 Si3N4 电介质和 Au 梁材料设计和分析 MEMS 分流电容开关,以提高驱动电压和 RF 性能(考虑有无圆形穿孔):Kurmendra;Kumar,R.;电气电子材料学报。2019,20,299–308。SCOPUS/ESCI
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