物流是任何组织的关键职能。在发生流行病或其他破坏的情况下,物流的作用变得更加重要。在这种情况下,物流和供应链的数字化被视为提高物流弹性的重要工具,但对于发展中国家来说,数字化带来了一定的挑战。本研究确定了阻碍疫情期间供应链物流数字化升级的创新数字化技术障碍。提出了应对和克服这些障碍的策略。使用多标准决策分析方法(贝叶斯最佳-最差方法)在印度制造组织物流部门的背景下对这些障碍进行优先排序。还根据策略对障碍的影响对策略进行优先排序,为此使用附加值函数。结果表明,“投资成本高”、“缺乏资金资源”、“互联网连接不足”、“缺乏 IT(信息技术)基础设施”和“数字投资的经济效益不明确”是疫情期间印度等发展中国家实施创新数字化技术的五大障碍。研究结果揭示了疫情期间数字化障碍,对管理人员和研究人员来说很有价值。
副院长:学院事务及校园管理(2023 年 2 月 1 日至 2024 年 8 月 20 日)、董事会成员(2021 年 8 月 10 日至 2024 年 8 月 9 日)、建筑工程委员会成员(2019 年 12 月 9 日至 2024 年 9 月 3 日)、学术负责人(2019 年 8 月 22 日至 2022 年 5 月 8 日)、学生事务负责人(2018 年 12 月 26 日至 2019 年 9 月 25 日)、学院事务负责人(2018 年 12 月 26 日至 2023 年 1 月 31 日)、建立负责人、传感器与物联网实验室负责人、研究生和本科课程评估委员会主席、本科招生负责人 2021、2022、2023、2024、主席、 M.Tech ECE选拔委员会(2020届),UG入学委员会成员(2019年和2020届),2020年和2021年印地语Pakhwada委员会主席,成员:研究咨询委员会,成员:专利申请委员会,成员:基础设施委员会,协调员:NIRF 2025,主席:CPDA委员会,成员:安置咨询委员会。
摘要 人工智能 (AI) 与信息检索 (IR) 系统的集成通过增强信息可访问性、个性化和用户体验,彻底改变了学术图书馆的功能。传统的 IR 系统经常面临数据过载、相关性排名和用户可访问性问题,限制了它们满足学术用户动态需求的有效性。本评论探讨了人工智能技术(例如机器学习、自然语言处理和深度学习)在克服这些挑战方面的变革性作用,从而使 IR 系统更加高效和以用户为中心。通过智能推荐系统、高级搜索算法和人工智能虚拟助手,图书馆现在可以提供量身定制的信息体验,从而提高搜索准确性并加快资源访问速度。此外,本文还讨论了道德考虑因素,包括数据隐私、人工智能偏见和透明度,强调在学术环境中需要负责任的人工智能应用。通过讨论当前的应用和未来趋势,本评论旨在强调人工智能进一步发展学术图书馆 IR 系统的潜力,并提出继续研究的方向。总体而言,人工智能是重塑学术图书馆的关键推动因素,促进用户与大量信息资源的无缝和自适应交互。关键词:人工智能;信息检索系统;学术图书馆;用户体验;机器学习;数据隐私。
10。Khalil Rawia M.等。 “用于针对皮肤念珠菌病的局部递送的Ny-ptatin的纳米结构脂质载体的配方和表征”。 英国制药与医学研究杂志4.4(2014):490-512。Khalil Rawia M.等。“用于针对皮肤念珠菌病的局部递送的Ny-ptatin的纳米结构脂质载体的配方和表征”。英国制药与医学研究杂志4.4(2014):490-512。