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Adoption of AI, Blockchain and other emerging technologies within the European public sector
Figure 1. Virtual Worlds' continuum Figure 2. Evolution of the PSTW database from previous publication Figure 3. PSTW composition by technology type Figure 4. Distribution of cases according to their starting date Figure 5. Distribution of cases according to administrative level of application Figure 6. Cases across levels of administration, by technology Figure 7. Distribution of cases according to administrative level and e-government interaction Figure 8. Distribution of cases according to level of administration and status of development Figure 9 . Public value assessment of the cases Figure 10. Public value assessment by type of technology Figure 11. Public assessment subcategories for Improved Public Services Figure 12. Public assessment subcategories for Improved administrative efficiency Figure 13. Public assessment value for Open government capabilities Figure 14. Distribution of AI cases by status of development Figure 15. Distribution of cases by type of e-government service and level of administration Figure 16. Distribution of AI cases by process type and level of administration. Figure 17. Distribution of cases across type of services and functions of government Figure 18. Distribution of AI cases according to application type and function of government. Figure 19. Distribution of AI cases according to technology subdomain. Figure 20. Distribution of Generative AI cases by status of development Figure 21. Geographic distribution of the Generative AI cases and their responsible organisations Figure 22. Distribution of Blockchain-based cases by status of development. Figure 23. Distribution of Blockchain-based cases by level of administration. Figure 24. Blockchain-based cases by e-government type of interaction and level of administration. Figure 25. Blockchain-based cases across type of interaction and function of government. Figure 26. Blockchain-based cases by type of application and function of government. Figure 27. Distribution of AI and Blockchain cases by cross border sector feature Figure 28. Distribution of AI and Blockchain cases by cross sector border feature Figure 29. Distribution of cases of other emerging technologies across functions of government. Figure 30. Cases of emerging technologies by type of service and level of administration.
供应链提案，旨在降低超市肉类冷藏室的冷藏成本，利马 - 2024 年
摘要——本研究的目的是提出一种优化的供应链，以降低 2024 年秘鲁利马一家超市肉类冷藏室的存储成本。所采用的方法是描述性的、应用性的和命题性的。采用了基于数值数据收集和分析的定量方法。这项研究包括直接观察冷藏室中的过程、对先前研究的文献分析以及应用各种分析工具，如石川图、帕累托图、ABC 分析和 FIFO 方法。进行了情景模拟以预测成本降低。结果表明，库存周转管理不善和 FIFO 方法实施不充分是仓储成本高的主要原因。2024 年前四个月的实际成本与预算成本之间累计负差额为 19,528.11 美元。预计实施库存管理软件以及员工培训和仓库重组是降低这些成本的有效解决方案，估计平均每年可节省 5,190.9 美元。结论是，实施供应链改进，尤其是库存管理和员工培训，对于大幅降低肉类冷藏成本至关重要。
区块链空间中的权力下放
网络由网络成员之间的节点，边缘或互连组成。有许多不同的指标可以描述网络的拓扑（Bondy and Murty，2008）。在以下内容中，我们根据节点具有的中心定义网络的分布性质。在分布式网络中，每个节点具有大致相同数量的边缘，并且有多个路由可以在其中节点可以相互连接。这意味着网络的拓扑不包含中央或特权位置中的节点，或者如果网络中内置层次结构，则每个节点属于多个层次结构。这使分布式网络具有特殊属性：几个节点的失败（即使是故意选择的）仍然使网络连接，从而使所有节点都可以相互通信（尽管在可能的路径可能比原始网络工作的路径可能更长的路径上）。
供应链管理实践对
摘要：研究调查了供应链管理实践对Covid-19大流行时代Obuasi Goldfields的运营绩效的影响。该研究采用了描述性横断面调查。从代表的总人员Obuasi Goldfields随机选择了108名员工：高级经理，经理和助理经理。该研究有目的地采样，他们在Covid-19- 19日大流行时出现。一份问卷用于收集研究数据。该研究的结果表明，信息共享水平是最大的实践，其次是战略供应商，以及在Covid-19时代Obuasi Goldfields的供应链管理实践方面的客户关系。该研究进一步发现，供应链管理实践对Covid-19时代的Obuasi Goldfields的运营绩效产生了影响。基于结果，得出的结论是，在Covid-19时代，在Obuasi Goldfields的供应管理实践中实践了信息共享水平，战略供应商合作伙伴关系和客户关系。
系统探索工业 5.0 供应链以实现可持续发展
摘要 工业 5.0 的出现为制造业提供了新的视角，旨在创造可持续、以人为本和有弹性的方法。供应链通过将供应商与客户联系起来并提供增值产品和服务，在实现这些目标方面发挥着至关重要的作用。然而，尽管人们的兴趣日益浓厚，但对制造业这种范式转变的考虑仍然不明确。为了解决这一差距，本文对 8,079 篇初始语料库中的 103 篇研究文章进行了系统的文献综述，并提出了制造业供应链 5.0 的概念框架。该框架以文献的主题分析为基础，包括转型的驱动因素、对制造业供应链的影响、挑战和结果。这项研究为研究人员、从业者和政策制定者提供了宝贵的见解，旨在研究工业 5.0 供应链的影响，强调其增强可持续性、社会福祉和经济增长的潜力。此外，提出的概念框架和研究机会有助于指导围绕这一新兴主题的未来研究和实际应用。
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。
本地化供应链及其对绩效的影响
在当今中东和全球复杂且快速发展的市场中，企业正专注于确保更快的市场响应、降低成本和增强弹性的供应链战略——特别是通过确保稳定可靠的供应源。与此同时，政府组织也做出了重大努力，通过促进本地化来刺激当地经济。随着地缘政治紧张局势、流行病和气候风险等干扰事件频繁发生，对有效供应链战略的需求日益增长，企业正在积极重新配置其供应链，以更好地应对新出现的挑战。最近的红海危机凸显了对替代运输路线的迫切需求，暴露了主要区域贸易走廊的脆弱性。正如我们在《中东经济观察》中所探讨的那样，这种干扰迫使全球贸易绕过非洲，大大增加了成本和运输时间。
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Lightchain AI 的架构结合了尖端的区块链和人工智能技术，创建了一个统一的去中心化平台，可满足 AI 工作负载的独特需求。这种设计可确保可扩展性、安全性和隐私性，同时促进去中心化 AI 生态系统中的协作和创新。通过利用人工智能虚拟机 (AIVM)、智能证明 (PoI) 共识机制和去中心化存储等组件，Lightchain AI 支持实时 AI 计算、透明治理和包容性参与。