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供应链信息管理与供应链绩效整合的中介作用：来自发展中经济体的实证研究
1.引言供应链管理（SCM）是将各个利益相关者整合到关键业务流程中，而信息管理（IM）在复杂供应链中的供应整合中起着关键作用（Baloch 和 Rashid，2022 年；Sundaram 等人，2020 年；Wang 和 Wang，2019 年）。它有助于供应链合作伙伴之间的协调（Rashid，2016 年）。同样，Lau 和 Lee（2000 年）认为信息共享对于降低供应链网络成本和顺畅从供应商到客户的物料流至关重要。尽管如此，信息必须在全球业务组装中发挥关键作用。此外，随着时间的推移，信息技术（IT）的进步发挥了关键作用，现在，IT 是实现强大而有效的供应链网络的必要条件。第四次工业革命进一步拯救了供应链网络，使其与信息系统（IS）和 IT 保持同步（Sundram 等人，2018 年）。
新教育政策对印度经济的影响
iv。文学综述尼基尔·戈文德（Nikil Govind）（2019）Aithal P.S，Shybhrajyotsnaeaithal（2019）分析了积极和消极的一面，并建议进一步改善教育政策。Aithal Sreeramana和Aithal Shubhrajyotsna（2020），这项研究工作涵盖了1986年宣布的早期教育政策的重点，以及与当前的新教育政策的联系。本文还研究了NEP中提出的创新实践，以及如何使用其优点实施它们。这项研究还涉及新教育政策对教师教育，专业教育和私人机构的影响。最后提出了理论上的建议，以有效实施新的教育政策K. Meenakshi Sundaram博士（2020年），该文章在1986年国家教育政策与2020年国家教育政策之间进行了比较研究。这项研究的发现表明，NEP 2020强调了多学科方法，特别是与NEP 1986相比，学生的整体发展更为广泛。
战略分类实用化
请注意，博弈是由模型本身引起的，间接地通过它如何塑造用户激励而对其造成损害。从这个意义上讲，战略分类体现了机器学习如何遵守古德哈特定律，这是一项政策制定原则，指出“当一项措施成为目标时，它就不再是一项好的措施”。因此，战略分类简洁地捕捉了基于学习的系统与其用户之间产生的一种自然形式的紧张关系。最近关于该主题的研究很多，研究了诸如泛化（Sundaram 等人，2020 年；Zhang & Conitzer，2021 年）、均衡和动态（Perdomo 等人，2020 年；Brown 等人，2020 年；Izzo 等人，2021 年；Miller 等人，2021 年）、在线学习（Dong 等人，2018 年；Chen 等人，2019 年；Ahmadi 等人，2020 年）、因果关系和决策结果（Kleinberg & Raghavan，2019 年；Rosenfeld 等人，2020 年；Shavit 等人，2020 年；Bechavod 等人，2020 年；Miller 等人）等方面。 ，2020）、透明度（Ghalme等，2021；Bechavod等，2021）和社会视角（Hu等，2019；Milli等，2019；Chen等，2020）。
具有数字、射频和光学集成功能的系统级封装 (SOP) 基板和模块 Venky Sundaram*、Rao Tummala、George White、Kyutae Lim、Lixi Wan、Daniel Guidotti、Fuhan Liu、Swapan Bhattacharya、Raj M Pulugurtha、Isaac Robin Abothu、Ravi Doraiswami、Raghuram V. Pucha、Joy Laskar、Manos Tentzeris、G. K. Chang、Madhavan Swaminathan 佐治亚理工学院包装研究中心 * vsunda@ece.gatech.edu，404-894-9394，404-894-3842（传真）
摘要 封装研究中心一直在开发下一代系统级封装 (SOP) 技术，该技术将数字、RF 和光学系统集成在一个封装上。SOP 旨在充分利用片上 SOC 集成和封装集成的优势，以最低的成本实现最高的系统性能。微型多功能 SOP 封装高度集成，并制造在类似于晶圆到 IC 概念的大面积基板上。除了新颖的混合信号设计方法外，PRC 的 SOP 研究还旨在开发封装级集成的支持技术，包括超高密度布线、嵌入式无源元件、嵌入式光学互连、晶圆级封装和细间距组装。这些支持技术中的几项最近已集成到使用智能网络通信器 (INC) 测试平台的首次成功的 SOP 技术系统级演示中。本文报告了 PRC 上最新的 INC 和 SOP 测试平台结果，并深入了解了未来融合微系统的 SOP 集成策略。本文的重点是将材料、工艺和结构集成到单个封装基板中以实现系统级封装 (SOP)。
AMMA-2025 第二和第三名
召集人 ： 博士钦奈 Amrita 工程学院校长 V. Jayakumar 博士Alokesh Pramanik，澳大利亚科廷大学 | A.S. 博士Christine Georgantopoulou，巴林理工学院，巴林 | A.S. 博士德拉赞·科扎克 (Drazan Kozak)，克罗地亚斯拉沃尼亚布罗德大学 | A.S. 博士埃尔坎·阿尔廷索伊 (Ercan Altinsoy)，德国德累斯顿工业大学 | A.S. 博士卡皮尔·古普塔 (Kapil Gupta)，南非约翰内斯堡大学 | A.S. 博士Manoj Gupta，新加坡国立大学 | A.S. 博士穆拉利·桑达拉姆（Murali Sundaram），辛辛那提大学 | A.S. 博士Paulo David J，葡萄牙阿韦罗大学 | A.S. 博士Saidur Rahman，马来西亚双威大学 | A.S. 博士谢尔盖·赫洛赫 (Sergej Hloch)，斯洛伐克科希策技术大学 | A.S. 博士Vijai Shaknar，沃尔沃卡车，瑞典 | A.S. 博士东芬兰大学 Xiao-Zhi Gao 博士； Asokan T.，印度理工学院马德拉斯分校 | A.S. 博士Bibhuti Bhusan Biswal，NIT 梅加拉亚邦 | A.S. 博士Biranchi Panda，印度理工学院古瓦哈提分校 | A.S. 博士Golak Bihari Mahanta，NIT 巴特那 | A.S. 博士KL Vasudev，印度理工学院 Kharagpur 分校 | A.S. 博士Ramesh Kumar K.，Amrita Vishwa Vidyapeetham，哥印拜陀 | A.S. 博士Shankar Venugopal，Mahindra & Mahindra，钦奈 | A.S. 博士Shital S. Chiddarwar，VNIT Nagpur | A.S. 博士Sounak Kumar Choudhury，印度理工学院坎普尔分校 | A.S. 博士Sreekumar M.，IIITDM Kancheepuram | A.S. 博士Vivek Kumar Chouhan，福特汽车公司，印度
报告第一堆积基板研讨会（BUS）
在1 ST建筑底物研讨会（BUS）Annette Teng的报告中，首届堆积基板研讨会（BUSS）取得了很大的成功，这是通过有兴趣出现在Advance Sybrate制造上的大量参与者的投票率来衡量的。许多与会者从乡下和外出州飞往加利福尼亚州米尔皮塔斯的半总部与硅谷的当地人相连。5月2日和5月3日，2024年5月2日和5月3日，超过144名与会者呆在房间里，并一直待到星期五下午5:00之后。该研讨会针对美国高级基材的数量制造和供应链的研讨会，现在正在引起广泛关注。公共汽车计划作为用户，供应商，制造商和政府进行网络和联系的会议。研讨会于2023年11月在A. Teng与H. Hichri在Dallas举行的ECTC论文审查会议上孵化，由J. Vardaman和R. Beica加入。委员会扩展到包括Venky Sundaram，Kuldip Johal，Paul Wesling，Steven Verhaverbeke，Farhang Yazdani和IPC的Matt Kelly。委员会的计划和会议开始在就职之前5个月开始。最终计划包括政府，初创企业和风险资本家的受邀主题演讲；然后在“用户观点”和“授权初创企业”上进行4次邀请的技术论文和2个非常有趣的面板会议。邀请的Keynotes
ICLR 2025 表征对齐 (Re2 ...) 研讨会
首先，以受邀演讲、投稿论文和参与结构化讨论的形式，解决表征对齐的问题以及机器学习可解释性和安全性领域的相关问题，这些问题都是 ICLR 和其他机器学习会议持续关注的问题。这些问题源于以下中心主题：智能系统何时以及为何学习对齐的表示，以及科学家和工程师如何干预这种对齐？例如，由于大型模型在各个行业和科学领域的使用增加（例如，Gemini Team Google，2023 年；OpenAI，2023 年），该领域需要找到更好地解释和最终理解这些系统的方法。模型可解释性与这些系统形成的表示紧密相关（参见 Doshi-Velez 和 Kim，2017 年；Sucholutsky 等人，2023 年；Lampinen 等人，2024 年；Muttenthaler 等人，2024 年）。因此，更好地理解表示及其与参考系统（通常是人类目标）的一致性，反过来会促进模型的可解释性和可解释性。另一组问题集中于表示学习与计算神经科学和认知科学之间的联系。这些领域已经相对独立地开发了评估和增强人工智能与人类智能系统在神经和行为层面的一致性的方法（Collins 等人，2024 年；Muttenthaler 等人，2024 年；Dorszewski 等人，2024 年；Bonnen 等人，2024 年；Sundaram 等人，2024 年）。我们的研讨会旨在就确定衡量和增强人工智能与人类智能系统一致性的最有用方法展开公开讨论。
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