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在客户选择和算法公平性下的在线广告分配
摘要。广告是电子商务平台的关键收入来源，也是其卖方的重要在线营销工具。在本文中，我们探索了动态广告分配，每个客户到达电子商务平台的到达时有限，在单击广告时，cus tomers遵循选择模型。是在最近倡导在线广告交付算法公平性的倡导中，我们通过对不同广告和CUS Tomer类型的点击进行评估的一般公平度量指标调整了广告的价值。原始的在线广告分配问题是棘手的，因此我们提出了一个新颖的随机程序框架（称为两个阶段目标debt），该框架首先决定点击键入目标，然后设计一个AD分配策略，以在第二阶段满足这些目标。我们显示了原始问题，放松的点击目标优化和流体 - 敏感性（流体）con Vex程序之间的渐近等效性。我们还设计了一种债务加权算法算法，并证明，只要问题大小尺寸到无穷大，该算法在最佳的第一阶段点击目标下（渐近）是最佳的。与流体启发式及其解决变体相比，我们的方法具有更好的可扩展性，并且可以在整个视野中更加顺利地耗尽广告预算，这对于在线广告业务中非常需要实践。最后，我们提出的模型和算法有助于下一步提高在线电子商务平台的AD分配的公平性，其效率很大。
2025年1月的研究入学空缺.xlsx
S.No FACULTY NAME EMP ID SUBJECT SPECIALIZATION Email Id Mobile No No of Students currently guiding Vacancy Remarks 1 Dr Lincy Kirubadharshini B 15835 Agricultural Entomology lincy.b@vit.ac.in 9715802550 5 1 2 Dr Ramesh Kumar S 17924 Horticulture rameshkumar.s@vit.ac.in 9524541098 6 0 3 Dr. Sowbiya Muneer 15758 Agricultural Biotechnology/Horticulture sowbiya.muneer@vit.ac.in 9597559708 6 0 4 Dr. Vidisha Tomer 17881 Food Science and Technology vidisha.tomer@vit.ac.in 7011421664 6 0 5 Dr. Annie Jenifer M. 15967 Agricultural Engineering, remote sensing and GIS application in ground water management anniejenifer@vit.ac.in 8670530383 2 4 6 Dr. Saravanan S. 15829 Agricultural Engineering, Remote sensing and GIS application in agriculture saravanan.siva@vit.ac.in 9566178304 4 2 7 Dr. Madhusmita Dishri 17887 Horticulture /Vegetable Science, Vegetable Breeding madhusmita.dishri@vit.ac.in 7978314062 0 6 8 Dr. T. Pradeesh Kumar 18952 Agronomy, Weed management, nanoherbicide, Stress crop Production and Nutrient management pradeeshkumar.t@vit.ac.in 9751010945 1 5 9 Dr Priyadharshini B 16176 Plant pathology and Mushroom Biotechnology priyadharshini.b@vit.ac.in 9585519904 6 0 10 Dr. Jagan mohan Obeneni 15777 Agricultural Biotechnology, Biochemistry and Molecular Biology jagan.obbineni@vit.ac.in 9944197852 5 1 11 Dr. Krishnaprabu n 18909年农学，杂草管理，纳米糖化，压力作物生产和营养管理。krishnaprabu.n@vit.ac.in 8870076710 0 0无向导12 Thirumalaikumar博士R 17588在气候智能保护农业下的农艺，杂草和水管理。
数字商业生态系统：组织模式、角色和治理以实现灵活性
数字商业生态系统 (DBE) 使数字平台能够支持公司在共享市场中的协作。这种新颖的组织形式促进和加速了交流，从而改变了 B2B 关系。主要问题是，当数据共享需要扩展“供应商”和“客户”的传统供应链角色时，如何实现这些关系的灵活性？为了回答这个问题，我们进行了几次采访，收集了法国银行业的数据，以构建 DBE 的未来组织模型，详细说明扩展的角色和合作规则。这些角色意味着客户与供应商之间相互共享数据，以换取奖励或报酬。首先，我们提出了一个 DBE 的高级组织模型，包括功能、参与者和要求的列表。其次，我们将 DBE 参与者概念化为同时是客户和供应商的参与者。第三，我们提出了一个矩阵来实现数字商业生态系统的治理。我们通过构建一个详细说明角色和治理规则的高级组织模型来促进灵活的系统管理。我们相信，这种模式将支持资源的公平分配，尊重共同目标和个人目标，并通过集中关注参与者的核心流程实现更多的可持续性。
Papa John's 提供人工智能服务，实现更高效的订购
各种烹饪风格的连锁餐厅都尝试过虚拟助手，这为顾客提供了另一个数字订餐渠道。然而，很少有快餐连锁店使用人工智能 (AI) 来帮助人类更快地接受订单并提供个性化服务。在这方面，Papa John's 认为它已经通过其人工智能辅助呼叫中心破解了密码。负责监督这项服务推出的 Papa John's 首席洞察和技术官 Justin Falciola 表示，这项名为 PapaCall 的呼叫中心计划在 COVID-19 危机期间发挥了关键作用，使那些不愿意与人接触的消费者能够订购披萨、饮料和其他食物。“像大多数公司一样，我们正在实时应对 [冠状病毒的影响]，”Falciola 告诉 CIO.com。“我们必须保证员工的安全，也必须保证客户的安全，同时继续提供最佳的客户体验。” Domino's 和 Papa Johns 率先尝试使用虚拟助理软件（如 Alexa 或 Google Assistant 应用程序）来帮助记录订单。但结果充其量也只是平淡无奇，因为大多数消费者更喜欢通过电脑和手机在线订餐，而不是使用语音订餐。
开发堆叠2个芯片的多芯片封装 - OKI
随着通信信息网络的进步，数字网络家电和便携式信息终端设备市场不断扩大，网络设备逐渐取代个人电脑占据主导地位。要实现这个IT社会，需要两个要素：1）可以随时随地获取最新信息、图像、音频等的便携式信息终端；2）可以即时传输大量信息的高速通信信息处理系统。满足这一需求的最终解决方案是系统LSI（SoC：片上系统）1，它使由多个LSI芯片组成的系统实现为单个芯片。SPA（硅平台架构）就是其中一种解决方案。但是，由于客户要求很高，因此在很多领域中，以晶圆工艺技术为代表的基本技术的开发难度都很高。因此，需要时间来实施开发和满足客户交付需求的战略。在此背景下，作为实现这种封装技术的方法，SiP（系统级封装）1 正受到关注。尤其是，MCP 可以实现快速实现新设计、小尺寸和薄型格式的封装，并且将多个芯片集成在一个封装中，因此人们正在认真考虑这种封装。
泛型 - 癌基因组学的肿瘤免疫表征
建议推荐引用Frances Petrailia；但是，韦普； Yaron，Tomer M； Caruso，法国皮亚；蒂诺，妮可；王，约书亚M； Charytonowicz，丹尼尔；约翰逊，贾里德·L；亨斯曼，艾米丽·M； Marino，Giacomo b；卡利纳万，安娜；传教士约翰·埃罗尔（John Erol）； Selvans，Esai的Myselis；学习，Shrabanti； Rykunov，Dmitry；克雷克，阿兹拉；歌曲，小纽； Turhan，伯克；克里斯蒂安·卡伦（Karen E）；刘易斯，大卫A；邓，伊登Z；克拉克，丹尼尔·J·B；白人，杰弗里·R；肯尼迪，雅各布J； Zhao，Lei； Segra，Rossana Lazcano；巴特拉，苛刻； Raso，Maria Gabriela；帕拉（Parra），埃德温·罗杰（Edwin Roger）；他们听起来，拉玛；唐，ximing;李，Yize； yi，Xinpei; Satpathy，Shankha；王，ying；荒野，狼牙棒； Gonzalez-Robles，Tania J；伊伊瓦隆，安东尼奥； Gosline，Sara J C； Revas，Boris；罗布，安娜一世； Neesviz，Alexey I； Mani，D r; Giette，Michael A；克莱因（Robert J）； Cieslik，Marcin；张，宾； Paulovich，Amanda G；塞布拉，罗伯特；社区，Zeynep H；主持人Galen； Fenyö，David；吉尔伯特（Gilbert S）；坎特利，刘易斯C；马亚扬，阿维；拉撒路，亚历山大·J；热，米歇尔；王，佩；和临床蛋白质组学免疫（2024）。2139。
Bigquery向多云的Lakehouse迈向的演变
BigQuery的云原始分类架构使Google Cloud可以发展系统，以满足分析和AI/ML工作负载频谱的几种客户需求。围绕数据湖和企业数据仓库工作负载统一的BigQuery中心的关键要求。此操作结合：（1）需要核心数据管理基本，例如安全性，治理，常见的运行时元数据，性能加速，酸性交易，由企业数据仓库提供，以及（2）以（2）将开源格式和分析性生态系统的灵活性以及诸如新的Work//a Ii ai II ai II II的灵活性以及（2）利用（2）。此外，由于云客户正在选择默认情况下选择多云足迹，因此有很大的要求支持BigQuery。本文描述了Biglake，这是BigQuery向多云的Lakehouse朝着以新颖方式满足这些客户需求的发展。我们描述了该领域的三个主要创新。我们首先呈现Biglake桌，制作开源桌子格式（例如Apache Parquet，Iceberg）一流的公民，在这些格式上为BigQuery和其他开源分析引擎提供了精细的治理执法和性能加速。接下来，我们介绍了Biglake对象表的设计和实施，这些表使BigQuery可以集成AI/ML，以通过非结构化数据推导和处理。最后，我们提出了Omni，这是一个在非GCP云上部署BigQuery的平台，重点是我们为提供企业Lakehouse产品提供的基础架构和运营创新，而不管托管数据的云提供商如何。
对牛津大学学者 Thomas Dietterich 的采访
NSR：机器学习为何有用？Dietterich：机器学习为创建高性能软件提供了一种新方法。传统软件工程中，我们与用户交谈，制定需求，然后设计、实施和测试算法以实现这些需求。有了机器学习，我们仍然制定软件系统的总体目标，但我们不是设计自己的算法，而是收集训练示例（通常由人标记数据点），然后应用机器学习算法自动学习所需的功能。这种新方法使我们能够为许多使用以前的软件工程方法无法解决的问题创建软件。尤其是，以前用于视觉对象检测和识别、语音识别和语言翻译的方法的性能还不够好，无法使用。但随着机器学习的最新进展，我们现在拥有可以执行这些任务的系统，其准确度与人类的表现相当（或多或少）。因此，机器学习提供了一种关键技术，可以实现自动驾驶汽车、实时驾驶指令、跨语言用户界面和语音用户界面等应用。机器学习对于网络搜索引擎、推荐系统和个性化广告也很有价值。许多人预测机器学习方法将引发医学革命，特别是在医学图像的自动收集和分析方面。机器学习也是现代公司许多运营方面的有前途的工具。例如，机器学习可以帮助预测客户需求并优化供应链。这也是训练机器人执行灵活制造任务的关键技术。NSR：为什么机器学习对科学界和社会如此重要？
专用新风机组产品数据 - 开利
Carrier 的 62X 系列商用专用室外空气机组提供：• 容量高达 55 标称吨 • 垂直或水平供应配置 • Puron ® 环保制冷剂（R-410A）作为标准 • 2 英寸双壁结构。R-13 封闭式隔热材料 • 可选的 AHRI（空调、供暖和制冷研究所）列出的能量回收轮 • 多种加热选项 • 多种风扇和电机选项 - 包括直接驱动、ECM（电子换向电机）和 VFD（变频驱动器） • 微处理器控制，带有可用的触摸屏界面（通过附件） • 多种再加热选项 - 循环、调制或液体过冷 • 远程通信功能 • 主电路变容量压缩机 • 100% 室外空气运行 高效 Carrier 62X 专用室外空气系统 (DOAS) 使用高效的数码涡旋压缩机，该压缩机经过优化设计，可与 Puron ® 制冷剂 (R-410A) 配合使用。通过添加可选的能量回收系统，可以提高设备的运行效率。能量回收系统使用 AHRI 认证的能量回收轮在进入的空气和排出的空气之间传递显热和潜热，从而降低能耗并改善室内条件。灵活适应多种应用 Carrier 62X 装置旨在满足客户对新建筑、更换机会和特殊应用的要求。客户可以选择垂直或水平供应配置。62X 装置具有 9 个供应和排气风扇电机马力额定值，带背板
国防部仓库级可修复供应链管理
兰德国防研究所 (NDRI) 研究了国防部 (DoD) 仓库级可修复 (DLR) 供应链管理，以评估如何改进它以增强客户支持并降低成本。我们的研究团队采用了互补的方法，包括分析 DLR 流量和库存数据、访谈和现场访问、服务文档审查、文献综述以及特定 DLR 的案例研究。从这些多种方法中，我们提炼出库存明显“过剩”和客户支持不足的最常见原因，并确定了相关的流程改进机会。我们没有找到任何大型的“灵丹妙药”解决方案，结论是 DLR 由各军种管理得相对较好。但是，我们确实发现了一些改进 DLR 供应链管理的适度机会。第一个，也可能是最大的，是提高零件的可支持性，包括在规划支持仓库生产的库存时采用涵盖供应和维护的总成本视角。第二个机会是让陆军更多地转向拉动生产。第三是减少影响 DLR 供应链管理的所有类型合同的交付周期。第四是更好地考虑 DLR 生产规划中的所有资源交付周期以及采购和维修需求的可预见变化。这些改进都将改善客户支持，更好的零件支持可能会降低维护成本