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供应链中人工智能应用的回顾 Mariam ATWANI 1*、Mustapha HLYAL 2 和 Jamila ELALAMI 1
本研究的目的是确定人工智能在 SC 中的使用情况，首先基于对数据库、Google 学术和 Scopus 的目标关键字搜索。关键词组合如下： • “供应链”和“人工智能” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“ANN” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“机器学习” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“粗糙集理论” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“模糊逻辑” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或“分销”或“库存管理”和“专家系统” • “供应链”或“预测”或“需求计划”或“采购”或“采购”或“生产”或“计划”或“运输”或* 通讯作者：atwani.mariam@gmail.com
尼泊尔奇特旺亚热带森林生物量/碳估算与测绘：甚高分辨率 GEOEYE 卫星图像与机载激光雷达数据的比较
人们普遍认为，保护森林地区可以大大有助于缓解全球气候变化。为此，联合国气候变化框架公约 (UNFCCC) 等国际机构制定了一项减少二氧化碳排放 (REDD) 的合作计划，以更新温室气体排放清单。然而，研究表明，准确估计森林的碳储量仍然存在不确定性，尤其是使用光学遥感。因此，本研究旨在确定机载 LiDAR 数据或 VHR GeoEye 卫星图像中的哪一个来源可以为尼泊尔奇特旺亚热带森林的生物量/碳估算提供更准确的信息。非常高分辨率的 GeoEye 卫星图像仅提供二维信息，而 LiDAR 数据提供三维信息。在本研究的方法中，LiDAR 数据需要更多分析，因为来自传感器的原始信息是在点云中获取的。然后，从点云中得出数字表面模型 (DSM) 和数字地形模型 (DTM)。树冠高度模型 (CHM)，即树木的高度，是通过 DSM 和 DTM 之间的差异计算得出的。将从 LiDAR 数据得出的树木高度与实地测量的树木高度进行比较。使用面向对象分析 (OOA) 技术对 LiDAR CHM 和 GeoEye 图像进行分割，以删除