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可持续供应链管理平衡利润......
可持续供应链管理不仅仅是一种趋势，它代表了企业在资源受限的世界中运营方式的根本转变。通过平衡利润与环境和社会责任，企业可以为自己和整个社会创造价值。虽然存在挑战，但在供应链管理中采用可持续性的好处是显而易见的。随着消费者期望的演变和监管压力的增加，优先考虑 SSCM 的公司将在未来更好地蓬勃发展，为更可持续和公平的世界做出贡献。总之，
教育中的人工智能（ai）：平衡利益和......
21 世纪的教育发生了巨大变化，教学方法也发生了范式转变。随着人工智能 (AI) 工具（尤其是高级语言模型）的兴起，其对教育的影响一直是人们争论的话题。尽管将人工智能融入课堂被认为是过时教育方法的一种选择，但信息学习、学术诚信、批判性思维以及教育者与学生之间的互动问题也随之出现。本文从不同角度探讨了人工智能在教学中的好处和挑战。关于人工智能在教学中的影响的不同观点在提高生产力和创造学习机会的好处与对学术诚信、技能发展和道德问题的主要担忧之间取得了平衡。需要仔细规划和制定策略，才能在人工智能在教育中的利弊之间取得正确的平衡。教师、IT 专家、立法者和其他重要利益相关者如果合作，可以使用人工智能来加强教学，同时管理相关危险。主要目标是创建一个教育系统，在这个系统中，人工智能被用作一种有用的工具，帮助教师和学生在不断发展的数字环境中发挥出最佳水平。关键词：人工智能 (AI)、教学和学习、好处、挑战
电池组中串行连接的锂离子电池的新型活动细胞平衡拓扑
在电池管理系统（BMS）中，细胞平衡在减轻电池堆栈中锂离子（Li-ion）细胞中电荷状态（SOC）的不一致方面起着至关重要的作用。如果单元格无法正确平衡，则最弱的锂离子电池将永远是限制电池组可用容量的一种。已经提出了不同的细胞平衡策略，以平衡连接串联的细胞中不均匀的细胞SOC。但是，平衡效率和缓慢的SOC融合仍然是细胞平衡方法的关键问题。为了减轻这些挑战，在本文中提出了一种混合占空比平衡（H-DCB）技术，该技术结合了占空比平衡（DCB）和细胞对包装（CTP）平衡方法。引入了H桥电路的整合，以绕过选定的细胞并增强控制和监测单个单元的监测。随后，DC – DC转换器用于在H-DCB拓扑中执行CTP平衡，从而有效地将能量从选定的单元转移到电池组中，从而减少了平衡时间。为了验证所提出的方法的有效性，在MATLAB/SIMULINK软件中设计了96个串联连接电池的电池组均匀分布在十个模块中，以用于充电和放电操作，结果表明，与传统的DCB方法相比，提出的H-DCB方法具有更快的6.0 h的速度6.0 H。此外，在放电操作过程中，在实验设置中使用了一包四个串联的锂离子细胞，用于验证所提出的H-DCB方法。硬件实验的结果表明，SOC收敛是在〜400 s处达到的。
平衡免疫原理之间的紧张局势...
特权和免疫力广泛地指给机构或演员提供的特殊权力，权利和自由，通常是“以国家法律秩序的部分例外形式”。1这些可以在法律机构或各个层面的行为者中观察到。例如，在州内，议会及其成员通常受到任何法律行动的保护，以使言论自由能够追求制定法律，并阻止行政人员负责。2个州及其外交官享有来自其他州的管辖权的豁免权，使外交官能够自由有效地进行工作，而不会受到东道国的干扰。3个国际组织及其代表享有避免其成员国管辖权的豁免权，以确保成员不会对国际组织行使影响。4
平衡金融的生产力机会......
19 参见 2023 年 11 月 1 日至 2 日参加人工智能安全峰会的国家发表的《布莱切利宣言》 20 Benedict Evans 对市场参与者和监管机构之间的反复争论进行了有益的解读，并指出人们或科技公司对新法规说“不”通常有三个原因。第一个原因，他将其描述为默认原因，是他们不喜欢它。即使改变是可能的，也可能很尴尬、不方便或昂贵。所以他们反对它。第二个原因是，拟议的变更将产生监管机构没有意识到的严重意外后果。他列出的说“不”的第三个原因是，监管机构的提议即使可取，也可能在技术上根本不可能。（Benedict Evans，2023 年，《当科技说‘不’时》）
外国直接投资政策是一项精细的平衡行为......投资正在增加......
2024 年 3 月 28 日 — 我们还与 14 所大学合作，提供空间技术学位作为工程专业之一。IN-SPACE 还致力于创建一个...
AI辅助重新配置电池组，用于延长驱动运行时
电荷状态（SOC）细胞平衡是电池管理系统（BMS）最重要的作用之一。电池组的性能和寿命可以通过SOC中存在不平衡而显着降低和降低。最近，我们已经表明，基于可控开关网络的机器学习驱动的电池组重新配置技术，可以定期更改电池组拓扑，以有效地实现更好的单元SOC均衡。结果，通过更好平衡的电池组实现的驾驶运行时会增加。在本文中，我们以这些有希望的结果为基础，并研究用于预测重新配置期间最佳电池组拓扑的新型机器学习模型。此外，为了研究提出的电池重新配置技术的可伸缩性，我们对电池组进行了研究，其细胞数量是两倍。为了进行验证，我们开发了一个内部自定义电池组仿真工具，该工具集成了最先进的电池电池模型和扩展的Kalman滤波（EKF）算法，以进行SOC状态估计。使用几个电池放电工作负载的仿真结果表明，与以前的工作相比，机器学习算法可以实现更好的预测准确性，从而导致更好的电池平衡，从而使电池运行时长达22.4％。
测试定量宽松的投资组合重新平衡渠道
迄今为止，美联储在定量宽松计划（QE）计划中购买了超过5.6万亿美元的财政部。这些购买的目的是通过降低资本成本来刺激实际经济。为了实现这一目标，美联储在国库市场中的购买需要在包括公司债券市场在内的其他资产市场上产生广泛的影响。美联储认为，量化宽松通过投资组合重新平衡渠道实现这一目标：当美联储购买财政部时，在其他资产市场上出售该国库购买证券的投资者，导致这些证券价格上涨（Bernanke等人，2010年）1。在这种观点下，如果美联储购买了长期成熟度，那么以前持有这些财政部的投资者将购买其他广泛类似的证券，例如长期成熟的公司债券。以这种方式，美联储在苏里市场上的购买会导致公司债券市场的收益率下降。从经验上测量投资组合重新平衡通道的影响很困难。ap-aperaches存在内生性问题，因为量化宽松的时机对经济状况是内源性的。因此，关于量化宽松的许多杂志工作都转向了高频事件研究方法。2这些研究发现，量化宽松计划的公告会导致各种资产市场的收益在每次公告后的紧接几天下降，这表明量化宽松会在短期内影响收益。但是，这些研究无法直接区分量化量量运行的不同通道。3此外，因为不知道市场预期的每个量化宽松公告中有多少，所以事件研究不适合量化量化宽松的效果。此外，由于这种方法的高频性质，很难追踪量化宽度的影响。在本文中，我提供了直接的经验证据，表明投资组合重新平衡渠道可降低资产市场的产量并量化其规模。我进一步表明该频道具有实际效果。为此，我首先构建了一种新颖的冲击，该冲击捕获了每个QE操作期间意想不到的美食购买。震惊是基于预测，即模仿市场参与者如何预测QE Op-op-
支持消除风湿性心脏病
摘要本文旨在提出实用解决方案，以协调全球社区与制药行业之间关于COVID-19疫苗的知识产权（IP）豁免的利益相互矛盾的利益，并促进了COVID-19 World中更公平的疫苗供应链。我们进行了严格的叙事文献综述，以确定当前疫苗供应链中的程序和实际问题。使用PubMed，Web of Science，Scopus和Westlaw等资源，包括生物医学科学，生命科学，法律和社会科学，包括生物医学科学，生命科学，法律和社会科学。筛选731篇文章后，选择了55项研究进行审查。叙述性审查揭示了一些关键障碍，这些障碍阻碍了发达国家（LDC）的供应，如下所示：（1）由于其严格的共识规则，不得批准知识产权（TRIPS）豁免请求的WTO贸易相关方面； （2）由于IP权利的复杂性涵盖了Covid-19-19，当前的强制执照系统可能无法正常工作； （3）只有少数大力税局拥有能够制造疫苗的国内公司，并且（4）国家之间的政治和经济紧张局势加剧了美国麻省发育中心疫苗分配的现有障碍。基于这些发现，我们提出了一个全面的强制执照系统，该系统将旅行的强制执照系统与普通法下的第三方受益机制结合在一起。这种综合方法提供了一种平衡的解决方案，可确保疫苗开发人员的公平补偿，同时促进更广泛的疫苗接入。