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在供应链决策支持中启用可解释的人工智能功能
抽象可解释的人工智能（XAI）在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链（SC）平台的出现改变了SC相互作用的性质，导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统（DSS）的文献进行彻底分析，并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明（SHAP）技术使用Python机器学习（ML）过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准，以识别XAI和DSS的组成部分，从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力，在线数据集的利用，所检查的变量数量，学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究，强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
将糖尿病与血栓形成风险增加的分子机制
抽象可解释的人工智能（XAI）在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链（SC）平台的出现改变了SC相互作用的性质，导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统（DSS）的文献进行彻底分析，并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明（SHAP）技术使用Python机器学习（ML）过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准，以识别XAI和DSS的组成部分，从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力，在线数据集的利用，所检查的变量数量，学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究，强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
利用人工智能实现零售空间规划
客户是否继续采用这种方法是答案，答案是他们现在知道了。人工智能可以通过向我们展示决策的财务影响来增强和帮助我们量化决策。如果他们决定继续，我们还可以自动生成规划图，以便他们可以执行这种人工智能驱动的方法。根据我们在 100 多个不同类别中工作的经验，这可以提高 70% 到 80% 的效率。
人工智能对项目管理知识领域近期影响的权威研究
摘要：本研究旨在探索人工智能（AI）如何在项目管理协会（PMI）的项目管理知识体系（PMBOK）中定义的 10 个项目管理知识领域类别中增强项目管理专业性。在一项调查中，一组项目管理专家被要求陈述他们对 AI 在未来 10 年对项目管理可能产生的影响的看法。结果清楚地表明，AI 将成为未来项目管理实践不可分割的一部分，并将在不久的将来影响项目管理知识领域。根据这些发现，成本、进度和风险管理将受到 AI 的严重影响。研究表明，AI 对于有历史数据可用并可用于估算和规划的过程非常有用。此外，很明显 AI 可以监控进度、调整预测和维护基线。根据研究结果，人工智能在需要人类领导技能的知识领域和流程中的影响较小，例如开发和管理团队以及管理利益相关者。结果专有地表明了人工智能可能会增强和维持 PMI 定义的项目管理知识领域。
全球灯塔网络：通过……实现可持续发展
本文挑战了环境责任本质上与生产力和盈利能力相矛盾的观点。革命性的可持续性影响在于绿色技术和突破，但利用数字和分析工具的第四次工业革命转型不仅可以增强绿色技术，还可以通过提高效率来增强当前的生产方法。通过拥抱第四次工业革命驱动的转型，一种可行的效率成为可能：即生态效率，其中可持续性和竞争优势不仅兼容，而且事实上是相互交织的。
数字孪生过程中的信息情境化
数字孪生需要在运行过程中处理大量数据，以便在与其相关的物理孪生的整个生命周期内完成特定任务。处理数据的一个重要特征是识别对基础数据和从数据中产生的处理信息的信任。信任，正如这里所定义的，通常会从几个贡献来源建立起来。虽然信任既有定量的也有定性的，但本文通过水晶盒建模中可用的算法过程的透明度，重点关注信任的定性方面。水晶盒的概念也得到了扩展，包括“水晶盒工作流程”的概念。关键思想是，为了帮助数字孪生用户解释通过数字孪生界面呈现的结果，需要将信息情境化。这项工作展示了一个示例，说明如何对一个按比例缩放的三层结构的振动测试（特别是模态测试）示例进行此操作。通过“配置文件”将信息情境化，这些配置文件将整理和扩充处理后的信息。具体而言，生成合成结果是为了扩充一组有限的物理记录数据，然后使用这些合成结果帮助用户将物理记录数据情境化。使用名为 DTOP-C 的开源数字孪生代码显示实施结果
研究声明：行为信息的机器学习
机器学习（ML）已整合到日常生活的各个方面，在很大程度上从人类数据中得出了培训。因此，这些ML系统经常表现出和反映人类的行为偏见，从而引起了从社交媒体到医疗决策的应用的担忧。然而，尽管心理学研究的证据表明，但目前的ML方法主要将人类视为独立的，随机数据来源或认为它们是理性决策者。这一差距强调了将凭经验扎根的人类行为洞察力纳入ML设计的必要性。此外，随着ML的不断增长，它开辟了设计系统通过考虑现实的人类行为来增强人类决策的潜力。我的研究旨在开发出行为知识的机器学习，检查和将经验依据的人类行为纳入ML系统的设计。我重点介绍了ML生命周期中人类行为的两个关键方面：用于培训ML模型的数据的产生，以及与机器援助同行的人类决策。相应地，我的研究介绍了人类与ML之间的两种关键形式：设计从人类行为数据中学习的ML系统，并设计了增强人类决策中人类的ML系统。
Malta-Flyer-April2023.pdf
随着社会向更大的电气化的过渡，将需要明显更具成本效益的电力。马耳他配对，高效的热交换器和冷却液系统与能源，动力和化学工业不可或缺的化学工业相结合，熔融盐储存技术在全球浓缩的太阳能电厂部署。它可以根据需要提供可再生能源，并产生清洁的工业热量，可用于种植国内制造和增强制造的金属，水蒸馏，食品加工和其他领域。