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Deharkatzen Hodeiak | 04。ZK。
，我们将为您提供内部化金属化的准则，并解释您可能通过小词典理解的几个术语。 div>进行的文章：例如，在与Roberto Romero的采访中，您会看到一个结合技术和创造力的人，在与Ibermatics的这一特殊合作中，您将被包括在量子世界中，以了解这项技术的假想选择。 div>我们还想提出我们的现实观点，我们还思考了元主体如何影响教育和企业家精神。 div>最后，我们还将自己沉浸在Bizkaia省议会的项目中，以了解技术如何更好地了解我们的根源和关怀。 div>
领先的快时装行业的可持续性倡议
快速时装行业是全球领先的服装业务。关于环境和社会有关的，快速时装行业需要站起来，并有所作为，以最大程度地减少全球的积极影响。这项研究探讨了快速时装行业中对可持续程序的不断增长和促进。本研究重点介绍了H＆M，Uniqlo，Shein和Zara在内的四个主要快速时尚行业。集体研究数据已被应用和评估，以解释快速时装行业如何在其公司中进行不同的可持续性行动，并描述了社会和其他相关利益对纳入可持续行动的快速时装行业的影响。研究表明，快速时装行业可以通过可持续的供应链，社会支持，循环经济和其他企业社会责任来获得消费者的支持并增加收入。关键字：快速时尚行业；可持续性；循环经济；社会责任
2022 年 10 月 VCAT 会议纪要
鲍勃、贝弗利·博克尔、凯特琳（凯蒂）·博格斯-拉塞尔、阿什利·布瓦维特、罗恩·布伦纳、扎赫拉哈·卡纳汉、丽莎·多恩、柯克·法索尔卡、迈克·法托、霍普·费茨科、梅丽莎·福尔克、亚历克斯·福斯特、阿曼达·弗雷泽、杰里盖尔、弗兰克·詹德伦、谢丽尔·格洛斯特、杰拉德·格里尔；克里斯·格里菲斯 / 大卫·冈拉克 / 大卫·哈恩 / 卡琳娜·哈迪斯 / 乔纳森·希克内尔 / 罗伯特·希尔德布兰德 / 杰奎琳·霍勒 / 马修·哈德森 / 莫妮卡·惠尔戈 / 詹妮弗·艾薇 / 娜拉·琼斯 / 克里斯蒂娜·琼斯 / 约翰·保罗·考夫曼 / 利亚·凯斯 / 米尔塔-玛丽·柯比, 布莱恩·克莱默 / 约翰·拉维克 / 艾琳·林恩 / 埃里克·马达万 / 拉杰莫汉·梅顿 / 希瑟·麦金太尔 / 凯文梅里蒂斯、迪米特里奥斯·米佐尔、梅丽莎·莫罗、杰恩·纳达尔、玛丽亚·诺伊曼、丹·牛顿、托马斯·吴、丽莎·奥吉、恩杜布伊西（乔治）·波奇、苏珊娜·普雷斯、里奇·拉莫托夫斯基、罗伯特·雷迪、卡里·鲁德尼茨基、罗伯特·斯贝雷加耶娃、安娜
2024 年冬季项目
MAGNOLIA CC（已关闭） C：Chris Easterday | chris.easterday@seattle.gov AC：Andrew Nguyen | andrew.nguyen@seattle.gov MAGNUSON CC C：Kim LeMay | kim.lemay@seattle.gov AC：Penny Atwood | penny.atwood@seattle.gov MEADOWBROOK CC C：Douglas Oaksford | douglas.oaksford@seattle.gov AC：Heather Wyatt | heather.wyatt@seattle.gov MILLER CC C：Jacqueline Oaksford | jacqueline.oaksford@seattle.gov AC：Alicen Barney | alicen.barney@seattle.gov MONTLAKE CC（已关闭） C：Stefan Schmidt | stefan.schmidt@seattle.gov AC：Emily Whybra | emily.whybra@seattle.gov NORTHGATE CC C：Katie Fridell | katie.fridell@seattle.gov AC：Santy Villarico | santy.villarico@seattle.gov QUEEN ANNE CC C：Gina Saxby | gina.saxby@seattle.gov AC：Bethany Woolsey | bethany.woolsey@seattle.gov RAINIER CC C：Staci Doan | staci.doan@seattle.gov AC：乔治·安武 | staci.doan@seattle.gov george.yasutake@seattle.gov 雷尼尔海滩 CC C：玛莎·温瑟 (Martha Winther) | martha.winther@seattle.gov AC：Heather Nguyen | eater.nguyenhuynh@seattle.gov AC：Betty Aynete | betty.aynete@seattle.gov RAVENNA-ECKSTEIN CC C：卡梅伦·里维拉-弗洛丁 | betty.aynete@seattle.gov cameron.rivera-flodine@seattle.gov AC：Trixie Magsarili | trixie.magsarili@seattle.gov SOUTH PARK CC（已关闭） C：Zara Soares | zara.soares@seattle.gov VAN ASSELT CC C：达林·奥尔森 (Darin Olsen) | darin.olsen@seattle.gov AC：Sam Chesneau | samuel.chesneau@seattle.gov YESLER CC C：加里·亚历山大 | gary.alexander@seattle.gov AC：Faizah Osayande | faizah.osayande@seattle.gov
5月20日，星期一
P1。 Bernadette Tiberi HDAC7对于造血干和祖细胞功能Thomas Jefferson University P2是必需的。 greta zara lps介导的严重炎症重定向骨髓造血干细胞循环和分化命运，通过在希望城市贝克曼研究所P3上重塑其染色质结构。 Brandon T. Tran的骨髓细胞和祖细胞的表观遗传分析鉴定了细胞类型和基因靶标在HSPC训练有素的免疫中至关重要。 贝勒医学院P4。 wantong li解码转录因子依赖性增强子基因调节网络定义造血生态位功能。 俄亥俄州立大学P5。 RNA甲基化景观的单细胞和高分辨率映射 lla甲基化景观的高分辨率图显示了不列颠哥伦比亚省P6的造血干/祖细胞标识大学的表转录特征。 Monica kasbekar正常和美质前的人类HSC表现出对IL-1β哥伦比亚干细胞启动P7的年龄依赖性反应。 Xuan Zhang人类造血祖细胞的多模式地图：对辛辛那提儿童医院医疗中心P8的健康，衰老和疾病的见解。 詹姆斯·斯旺（James Swann）缺乏TET2的造血干和祖细胞中的表观遗传扰动会导致紧急骨髓骨髓疾病哥伦比亚大学P9。 Tanner C. Martinez Cux1通过调节芝加哥大学医学综合癌症中心P10来控制HSC命运。 Mona Vogel葡萄糖保留通过补体成分C3的细胞内水平调节HSC功能。P1。Bernadette Tiberi HDAC7对于造血干和祖细胞功能Thomas Jefferson University P2是必需的。greta zara lps介导的严重炎症重定向骨髓造血干细胞循环和分化命运，通过在希望城市贝克曼研究所P3上重塑其染色质结构。Brandon T. Tran的骨髓细胞和祖细胞的表观遗传分析鉴定了细胞类型和基因靶标在HSPC训练有素的免疫中至关重要。贝勒医学院P4。wantong li解码转录因子依赖性增强子基因调节网络定义造血生态位功能。俄亥俄州立大学P5。RNA甲基化景观的单细胞和高分辨率映射 lla甲基化景观的高分辨率图显示了不列颠哥伦比亚省P6的造血干/祖细胞标识大学的表转录特征。 Monica kasbekar正常和美质前的人类HSC表现出对IL-1β哥伦比亚干细胞启动P7的年龄依赖性反应。 Xuan Zhang人类造血祖细胞的多模式地图：对辛辛那提儿童医院医疗中心P8的健康，衰老和疾病的见解。 詹姆斯·斯旺（James Swann）缺乏TET2的造血干和祖细胞中的表观遗传扰动会导致紧急骨髓骨髓疾病哥伦比亚大学P9。 Tanner C. Martinez Cux1通过调节芝加哥大学医学综合癌症中心P10来控制HSC命运。 Mona Vogel葡萄糖保留通过补体成分C3的细胞内水平调节HSC功能。lla甲基化景观的高分辨率图显示了不列颠哥伦比亚省P6的造血干/祖细胞标识大学的表转录特征。Monica kasbekar正常和美质前的人类HSC表现出对IL-1β哥伦比亚干细胞启动P7的年龄依赖性反应。Xuan Zhang人类造血祖细胞的多模式地图：对辛辛那提儿童医院医疗中心P8的健康，衰老和疾病的见解。詹姆斯·斯旺（James Swann）缺乏TET2的造血干和祖细胞中的表观遗传扰动会导致紧急骨髓骨髓疾病哥伦比亚大学P9。Tanner C. Martinez Cux1通过调节芝加哥大学医学综合癌症中心P10来控制HSC命运。Mona Vogel葡萄糖保留通过补体成分C3的细胞内水平调节HSC功能。shorichiro takeishi造血干细胞数不完全由利基可用性阿尔伯特·爱因斯坦医学院和露丝·L·露丝·戈特斯曼（Ruth L.）和大卫·戈特斯曼（David S.分子医学研究所ULM大学和辛辛那提儿童医学中心
BRAT1相关疾病的表型谱
Camille Engel 1, Stéphanie Valence ², Geoffroy DelPlancq 1, Reza Maroofian 3, Andrea Accogli 4, Emanuele Agolini 5, Fowzan Sami Alkuraya 6, Valentina Baglioni 7, Irene Bagnasco 8, Mathilde Becmeur- Lefebvre 9, Enrico Silvio Bertini 10, Ingo Borggräfe11，Elise Brischoux-Boucher 1，Ange-Line Bruel 12，Alfredo Brusco 13，Dalal K. Bubshait 14，Christelle Cabrol 1，Christelle Cabrol 1，Maria Roberta Cilio 15 Carmela di Giacomo 20，Martine Doco-Fenzy 21，Harmut Engels 22，MarionGérard23，Joseph Gleeson 24，Joanna Goffeney 25，Anne Guimier 26，Anne Guimier 26，Frederike L. Harms 27，Henry Hounden 3，Michele Iacomino 28，Michele Iacomino 28，Rauan Kaiyrzanov 29 Karimiani 31，Dror Kraus 32，Paul Kuentz 12； 33，Kerstin Kutsche 34，Damien Lederer 35，Lauren Massingham 36，Cyril Mignot 37，DéborahMorris-Rosndahl 38，Lakshmi Nagarajan 39，Sylvie Odent 40，Sylvie Odent 40，CotthildeVomières26，Jennifer Neil Neil Neil Neil Neil。 Partlow 41，Laurent Pasquier 40，Lynette Penney 42，Christophe Philippe 43，Gianluca Piccolo 44，Cathryn Poulton 45，Audrey Putoux 46，MarlèneRio26，Christelle Rougeot 47，Vincenzo Salpietro 44; 48，Ingrid Scheffer 49，Amy Schneider 49，Siddharth Srivasta 50，Rachel Straussberg 51，Pasquale Striano 44; 48，Enza Maria Valente 52，Perrine Venot 53，Laurent Villard 54，Antonio Vitobello 12，Johanna Wagner 55，Matias Wagner 56，Maha S. Zaki 57，Federizo Zara 44; 48，莱昂内尔·范·马尔德格姆（Lionel Van Maldergem）1，莉迪·伯格伦（Lydie Burglen）58，朱丽叶·皮亚特（Juliette Piard）1,12Camille Engel 1, Stéphanie Valence ², Geoffroy DelPlancq 1, Reza Maroofian 3, Andrea Accogli 4, Emanuele Agolini 5, Fowzan Sami Alkuraya 6, Valentina Baglioni 7, Irene Bagnasco 8, Mathilde Becmeur- Lefebvre 9, Enrico Silvio Bertini 10, Ingo Borggräfe11，Elise Brischoux-Boucher 1，Ange-Line Bruel 12，Alfredo Brusco 13，Dalal K. Bubshait 14，Christelle Cabrol 1，Christelle Cabrol 1，Maria Roberta Cilio 15 Carmela di Giacomo 20，Martine Doco-Fenzy 21，Harmut Engels 22，MarionGérard23，Joseph Gleeson 24，Joanna Goffeney 25，Anne Guimier 26，Anne Guimier 26，Frederike L. Harms 27，Henry Hounden 3，Michele Iacomino 28，Michele Iacomino 28，Rauan Kaiyrzanov 29 Karimiani 31，Dror Kraus 32，Paul Kuentz 12； 33，Kerstin Kutsche 34，Damien Lederer 35，Lauren Massingham 36，Cyril Mignot 37，DéborahMorris-Rosndahl 38，Lakshmi Nagarajan 39，Sylvie Odent 40，Sylvie Odent 40，CotthildeVomières26，Jennifer Neil Neil Neil Neil Neil。 Partlow 41，Laurent Pasquier 40，Lynette Penney 42，Christophe Philippe 43，Gianluca Piccolo 44，Cathryn Poulton 45，Audrey Putoux 46，MarlèneRio26，Christelle Rougeot 47，Vincenzo Salpietro 44; 48，Ingrid Scheffer 49，Amy Schneider 49，Siddharth Srivasta 50，Rachel Straussberg 51，Pasquale Striano 44; 48，Enza Maria Valente 52，Perrine Venot 53，Laurent Villard 54，Antonio Vitobello 12，Johanna Wagner 55，Matias Wagner 56，Maha S. Zaki 57，Federizo Zara 44; 48，莱昂内尔·范·马尔德格姆（Lionel Van Maldergem）1，莉迪·伯格伦（Lydie Burglen）58，朱丽叶·皮亚特（Juliette Piard）1,12
位于...大学的数据驱动决策 (D3) 小组
主题：公司在其网上商店中提供与其供应链和物流网络相关的大量数据。举几个例子：Zara 披露了其网上商店中列出的 70,000 多种产品的价格、可用性信息和原产国；除了价格和折扣之外，宜家还发布了其实体店和网上商店中所有产品可用性的详细信息。我们一直在非常细致地收集多个行业领导者的大量在线数据。基于这些数据，我们可以对这些公司的供应链进行逆向工程，并深入了解他们的运营政策。基于人工智能的大数据分析和 GenAI（大型语言模型）的最新发展为我们提供了新的机会和工具，让我们能够洞察供应链实践的优劣。我们研究的目的是提出管理建议，为个人决策者和供应链管理社区提供实质性价值。我们的初步分析产生了许多令人兴奋的结果和极具前景的研究途径，我们现在希望将其转化为一个连贯的多年研究议程。候选人：我们正在寻找积极主动、技术精湛的人才来支持我们在这个新颖且极具创新性的领域的研究工作。候选人应具有非常强大的管理/经济学背景（最好是供应链管理），并对数据驱动分析充满热情。他们应该表现出出色的学术能力。拥有一个或多个相关研究领域的硕士学位是先决条件。环境：我们提供极具吸引力且灵活的工作和研究环境：您将成为一个雄心勃勃、具有创业精神的团队的一员，该团队由年轻而积极主动的研究人员组成，他们具有不同的学术背景和方法技能（例如，商业、经济学、数据科学和机器学习），并且在供应链管理方面拥有出色的专业知识。您将获得出色的支持和监督；您将在领先的科学期刊上开发研究成果和出版物，这些成果和出版物将计入您的博士论文，并且您将有机会参加国际夏季/冬季学校、参加国际会议，并在我们合作的其他国际机构度过时光。理想情况下，您将在三年内完成您的论文。
增强全球供应链弹性：
全球供应连锁店的鲁棒性已成为全球化，快速技术突破和日益增长的相互联系时代的最重点。为了使企业成功管理骚乱，他们必须采用某些策略并考虑某些因素。本文调查了供应链弹性的复杂格局。该研究研究了在超连通世界中供应链中断的原因，然后突出了全球化和复杂的相互联系网络带来的困难。自然灾害，地缘政治问题和技术弱点的新危害强调了对全面风险管理的需求。该报告然后探讨了提高供应链弹性的关键要素。为了降低风险，它着眼于地理和供应商的多元化以及有效的库存管理和需求预测，以在供应和需求之间建立平衡。支持技术的平台和实时数据分析使通信和信息交换策略至关重要。随着企业处理其环境的动态性质，自适应解决方案变得越来越重要。案例研究提供了有关丰田，Zara和IBM等市场领导者如何使用敏捷性，场景计划和预测分析来成功应对挑战的实用信息。这些案例研究强调了培养持续发展和从错误中学习的文化是多么重要。报告在报告中也强调了监管和政策因素在确定供应链弹性方面的重要性。组织必须在政府制定的法规与国际标准机构与道德和可持续行动之间取得平衡。探索了复杂性，数据隐私问题和资源短缺所带来的困难，从而探讨了这些问题如何影响弹性供应链的发展。本文为未来提供了一种观点，重点是创造力，适应和技术驱动的解决方案。敏捷性和适应性对于公司处理改变消费者偏好，技术发展和地缘政治压力仍然至关重要。为了面对一个超相互联系的世界的不确定性，该研究强调供应链的弹性是一项不断的事业，需要采取整体策略，持续学习和积极的立场。成功部署弹性策略的组织将在中断定义的环境中生存得更好。
ISOM ISOM部3770全球供应链管理春季学期2022-2023学分数：4个学分先决条件：这是REQ
Department of ISOM ISOM 3770 Global Supply Chain Management Spring Semester 2022-2023 Number of Credits: 4 credits Prerequisites: This is a required course with prerequisites ISOM 2700 & 3710 Classes: L1 Tue 9:00 – 10:20 am (Room 4582) L2 Mon 10:30 – 11:50 am (Room 5620) L3 Thu 9:00 – 10:20 am (Room 4582) L4 Wed 9：00 - 10:20 AM（房间4582）教程：T1 Mon 6：00 - 6：50 pm（LSK 1014）T2 TUE 6：00 - 6：50 AM（LSK 1011）教程在第3、4、4、5和8周举行(Exact dates included on P.4) Instructor: Dr. Ki Ling Cheung Office: LSK Room 4021 Phone: 2358-7737 Email: imcheung@ust.hk Zoom: 806 675 0866 Office Hours: By appointment Website: Please visit canvas Teaching Assistant: Office: LSK Room Phone: Email: Office Hours: By appointment Course Description: Supply chain management is one of the fastest growing areas in today's business world.IBM，HP和P＆G等全球公司都承认，通过整合公司的各种活动，例如设计，需求预测，供应和运输，这些公司变得更加有效和竞争。本课程集中在现实世界中供应链管理的理论和实施上。课程完成后，学生将掌握供应链管理的基本管理和技术方面。为此，我们将审查供应链管理的主要构建块及其在HP，Zara和7-11 Japan等公司中的实施。混合学习：这是一个面向病例的课程。由于案例方法，学生应该为大量阅读做准备。此外，将在课堂上玩一些供应链游戏。本课程将通过采用新的混合学习方法来增强您的学习经验。我们使用混合方法的目标是利用面对面和在线学习的最佳方面，以便您的利益。我们将使用课堂时间来介绍您可以轻松学习的材料，而是利用课堂时间来参与更多深入的讨论，并通过案例和游戏加深对主题的理解。，您将通过在实际供应链案例上完成一个小组项目来进一步增强您对某些主题的理解。学生必须遵循每周的在线视频时间表。课堂会议是学生运用他们学到的知识并与同龄人和教练互动的机会。每周的课程会议完全基于参与式，以鼓励学生通过积极的学习方法参与。在每周的课程会议上，学生可以从事游戏，模拟，案例研究，练习以及这些活动的混合。通过这种方法，教师可以根据他们的回答的频率和相关性来评估学生的参与。
2025年3月13日https://doi.org/10.22214/ ...
I.引言近年来，由于许多变化，时装界遭受了压力。除了气候变化，不断增长的世界人口以及相关的资源稀缺之外，为解决所有这些问题寻找解决方案的政治压力越来越大[1]。全球纺织工业仅在最近几十年的跨行业数字化浪潮中被部分捕获，并且落后于政治和社会期望，因为它造成了5％的全球碳排放量[2]。在整个价值链中引入数字业务模型（DBM）是克服这些障碍的关键，并为纺织业的可持续和经济转型提供了机会[3] [4]。数字业务模型（DBM）的定义根据观察者的变化。在本文的背景下，DBM定义为使用数字技术，尤其是AI的业务模型来提高公司的生产，组织或管理的效率和盈利能力[5]。在许多大公司中，已经广泛使用ChatGpt和其他AI应用程序，用于行政活动，类似的重复任务强调了使用这些技术的当前趋势，这些技术必须由公司理解和管理。与依靠手动流程的传统业务模型不同，由人工智能驱动的过程会集成机器学习，数据分析和自动化以提高运营效率。因此，它们需要更高水平的数字专业知识。此外，随着AI的使用进展，新的业务部门将出现。[6]应用程序（包括AI或其他现代数字解决方案）的应用在纺织行业尚未像其他分支机构一样广泛[7]。但是，随着其商业世界的变化速度，公司被迫开发和利用新技术的发展[8]。因此，最近，较大的纺织公司已经实施了几个AI驱动的DBM，以跟上现代市场的需求。应用程序包括基于AI或个性化数字内容的时装设计，可帮助品牌预测并满足新需求，而无需大量人类的投入[7]。Zara等时尚公司正在使用AI来识别和排序客户数据，并根据客户喜好（例如样式，颜色或材料类型）创建独特的产品或至少新的服装[9]。特别是，图像识别用于根据社交媒体的图像来预测时尚趋势。该模型分析了知名影响者的职位，并结合了由此产生的反应，可以推断出所描绘的趋势是否在将来很重要[10] [11]。考虑到DBM的这些特征和可能性，AI驱动的商业模型可以应对组织的挑战。从自动重复任务并通过数据见解改善决策到创建新产品和服务[10]。根据麦肯锡[12]的报告，AI应用程序可能会在2030年产生13万亿美元的附加值。鉴于这样的规模，每个公司都必须掌握AI驱动的业务模型的主题。此模拟基于以下假设：AI将彻底改变现有的价值创建过程并使它们更有效。该报告将其与蒸汽发动机的发明进行了比较，蒸汽机的发明从头开始改变了复杂的手动运输过程。该报告将此开发与互联网的全球可用性进行了比较，该报告构成了当今科技公司（例如亚马逊和字母）的基础。该估计还考虑了负面影响，例如由于AI的全面实施，数字基础设施的高投资成本以及工作损失。