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预测采购物流中的生产成本
本研究的目的是评估统计工具的使用情况，特别是普通最小二乘法 (OLS) 和人工神经网络 (ANN)，并借助这些工具独立有效地预测秘鲁造纸行业供应物流的生产成本。这两个模型在分析上有所不同，但最终却是互补的，以获得更精确的结果，突出了 ANN 在评估指标的精确度方面的卓越性能，与 OLS 统计模型相比，它们实现了 0.0171 的 RMSE 和 0.0122 的 MAE，而 OLS 统计模型实现了 0.0181 的 RMSE 和 0.2070 的 MAE。同样，在所研究的维度之间的分析中，采购管理的系数为 -0.4978，这表明其优化将对生产成本产生积极影响，而其他两个维度的情况则相反，即仓储管理和库存管理，它们的系数为正（0.7457 和 0.4667），这表明它们的优化不一定会对生产成本产生积极影响，恰恰相反，它们的管理不善反而会损害生产成本。这些结果强调了秘鲁造纸公司必须能够实施更新的物流系统，能够整合先进的统计工具，例如使用 ANN 和 MCO，这可以科学地帮助您做出更好的决策，从而改善您的供应流程，从而能够降低您的生产成本。
使用调查数据识别口腔健康差的儿童和青少年的低成本和可扩展的机器学习模型：葡萄牙的经验研究
这项实证研究评估了开发机器学习模型的潜力，以仅使用自我报告的调查数据来识别口腔健康状况不佳的儿童和青少年。这样的模型可以启用可扩展且具有成本效益的筛查和针对性的相互作用，从而优化有限的资源以改善口腔健康结果。要训练和测试模型，我们使用了来自葡萄牙市立学校的2,133名学生的数据。口腔健康差（因变量）被定义为具有落叶牙齿（DMFT）的腐烂，错过和填充的牙齿指数（DMFT）或恒定牙齿（DMFT）（DMFT）高于专家定义的阈值（DMFT/DMFT 3或4）。调查提供了有关学生口腔健康习惯，知识，信念以及食物和体育锻炼习惯的信息，这些习惯是自变量。logistic回归模型，其通过低变化过滤和递归功能消除选择的变量优于基于Precision@k Metric的复杂机器学习算法训练的各种培训，但在识别患有较差口服健康的学生方面，也进行了随机选择和基于专家规则的模型。与类似的方法和模型相比，提出的模型可以天生可以解释，广泛适用，可以弥补其较低的性能（曲线下的面积= 0.64-0.70）。这项研究是口腔保健中为数不多的分类模型审核的人之一。审核表现出与人口统计学因素（例如年龄和社会援助状况）有关的潜在偏见。解决这些偏见而没有显着损害模型性能仍然是一个挑战。结果证实了基于调查的机器学习模型来识别口腔健康差的个体的可行性，但是在现场试验中需要进一步验证这种方法和试点测试。
什么是供应链成本
什么是采摘篮？采摘篮是物流中使用的存储容器。什么是愿景？愿景是您希望电子商务业务如何发展的清晰图片。什么是库存？库存天数用于衡量公司持有的库存时间。仓库中的垃圾箱是什么？垃圾箱是仓库中使用的较小容器，以使它们保持井井有条。电子商务中有什么堆叠？有几种在电子商务中存储材料和产品的方法。评估制造业中的真实成本需要将内部问题分解为美元值，例如废料率或手动处理错误，以准确地了解总体费用。利用“单位总成本”（UTC）之类的方法可以更清楚地了解供应商的成本，并帮助利益相关者了解其组织支出的完整情况。下一步涉及绘制制造流程，确定潜在问题并量化相关成本 - 将其分为硬成本，这些成本涉及直接现金支出和软性成本，尽管没有立即现金影响，否则衡量了生产力。企业努力创建最佳的供应链，但通常缺乏所有成本的可见性，而是专注于供应商和运输成本等明显的费用。要做出明智的购买决策，制造商需要一种方法来识别和量化内部成本，以大大增加供应成本。库存成本不一定意味着完全消除库存。2。3。了解其供应链中各个过程之间的相互关系对于制造商有效地导航复杂的IoT供应链至关重要。影响供应链成本的主要驱动因素包括全球贸易政策的变化，消费者行为的转变以及技术进步。投资决策在创建长期创新策略（例如投资新设施或资源）方面起着至关重要的作用，有效地管理投资成本对成功至关重要。制造商管理投资成本的清单包括对整个供应链网络的整体视野，制定智能市场战略以及保持对市场的实时见解。驱动数据驱动的运输决策优化供应链计划运输成本可以通过做出明智的供应链决策大大降低。相反，专注于减少多余的库存并维护正确数量的正确产品。在制造业中，高质量的商品不能用低质量的组件成本效率地生产；质量必须是整个价值链中的一致方面，尤其是对于无法负担质量失败的库存水平低的及时制造。要管理质量成本，制造商应采用质量作为主要的竞争策略，并制定合理的质量计划，以减少返工，废料，重复检查并改善准时交付。这将带来卓越的质量，可观的节省和更少的时间表差异。在供应链优化中，吞吐量会影响运营改进和成本节省三个级别：1。执行级别：确定在何处重点对业务健康产生全面影响的决策，例如确定和优先提高改进措施以最大程度地提高收入。战术水平：制定行动计划以影响必要的变化，例如确定缓冲库存水平，平衡需求和供应可变性或理想的库存水平以实现有效需求。洞察力驱动的水平：获得有关移动，加速或减少/删除以简化材料流量，产生额外销售，增强产品组合和解决浪费的洞察力。这三种洞察力将指导高管实现切实的成本节省。降低供应链成本是获得可持续市场优势的关键。通过优化生产，产品组合，材料运动，库存管理和资产利用，企业可以削减其网络成本。目的是通过确定和控制供应链成本驱动因素来降低企业成本，从而随着时间的推移提高利润率。但是，这些驱动因素在公司和模型之间有所不同，这就是为什么吞吐量的需求驱动的方法为短期和长期的快速，持续成本降低提供了结构性策略。使用净利润影响摘要图表（例如吞吐量）可以： *快速比较每个功能区域如何促进净利润，考虑到所有相互依存关系。*总结所有业务领域的最小和最大影响范围。*预测公司范围内或业务部门层面的总体预期净利润影响。但是，这也带来了独特的节省成本的机会！凭借这种供应链资金的可见性，管理人员可以确定特定的改进领域，以提高收入和盈利能力。例如，分析产品组合有效性可以帮助仅优先考虑具有正现金流量潜力的产品。提高需求预测的准确性减少了浪费，并消除了财务状况不足的效率低下。吞吐量的需求感应能力迅速消除了运营效率低下，优化了容量并解锁了额外的销售。企业还可以根据不断变化的市场动态和建议的行动来确定吞吐量改进的潜力，从而最大程度地提高资源并加速收入。过多的库存将营运资金联系起来，而存货却损失了销售机会 - 既有害了盈利能力。随着吞吐量，企业可以： *维持支持操作，营运资金支出需求和销售工作的最佳库存水平。*确定营运资金节省，并通过比较当前的库存水平与历史水平进行比较，从而最大程度地减少了由于库存而丢失的销售机会。即使在今天，由于混乱的需求模式，准确估算未来的销售和整体利润率仍然是一个挑战。吞吐量可帮助企业识别出最大收入和最高价值产品最高价值的产品。这使公司能够专注于生产更多的高收入产品，而利润率较低的产品则更少，从而增强其投资组合。为了最大程度地提高投资回报率，企业可以考虑诸如优化现有能力，最小化废物和最大化资源等策略。实现运营里程碑和长期业务目标对于控制成本至关重要，而吞吐量的AI驱动平台通过将控制塔功能与跨各种流程的持续计划相结合，有助于实现这一目标。该平台使企业能够通过基于方案的建模来识别流程瓶颈，优化生产KPI并增强操作敏捷性。吞吐量的工具分析了历史数据和市场趋势，以准确预测需求，有助于确定当前功能是否可以达到需求水平并确定额外投资的领域。通过优先考虑表现最好的产品和主要客户，企业可以提高生产率，最大化盈利能力并最大程度地减少空闲能力。该平台还可以专注于准确的流程，这对于确定支持战略规划和运营的系统至关重要（S＆OP）。有效的S＆OP有助于共享跨职能部门的信息，并将人们团结在结构化计划中。企业必须根据业务目标而不是策略优先考虑其策略。这涉及制定供应链策略，该策略推动整体业务或客户服务目标，同时了解客户需求。需求驱动的供应链，由准确的预测启用，允许敏捷能力利用和主动风险管理。通过简化补货流程，企业可以提高运营效率并最大程度地减少停机时间。要验证供应链策略，请考虑以下内容：已被充分记录吗？它包括所有业务运营还是仅限于特定部门？将供应链操作与实时需求模式保持一致，可以减少提前时间，定价策略调整，保证金扩展，新产品线介绍以及有限的供应方案的有效管理。是否与其他业务或孤岛进行协调管理项目？全面的可见性增强了库存运动，降低了供应链成本。吞吐量的预测分析优化了库存水平和库存管理，以确保保持正确的库存水平。其新的功能有助于营运资本优化，具有成本效益的全渠道订单履行，及时补充和动态安全库存管理。它还可以主动对项目支出进行积极分析，以确定未对准的支出并改善财务管理。定义明确的运输策略揭示了供应链物流中隐藏的节省成本的机会。吞吐量的AI驱动物流计划提高了运营效率，优化运输并支持可持续性目标。吞吐量的预测分析和财务能力可帮助企业优化供应链运营，减轻风险并利用创建有利可图的生态系统的机会。通过获得相互联系的供应链活动的全面知名度，企业可以降低成本，提高盈利能力并实现更健康的底线。随着吞吐量，CFO可以在动荡的市场中做出更明智的决策，从而导致可预测的财务，运营和可持续成果。供应链成本是公司为执行供应链活动所产生的总成本的量度，该活动计算为收入的百分比。较低的百分比表示更好的性能，而较高的百分比表明支出增加以满足需求，从而降低了毛利率。吞吐量的软件可以帮助提高需求计划，库存管理，操作和物流的改进，并增加供应链可见性，弹性和可行性，从而降低供应链成本。通过预订演示并尝试今天尝试吞吐量，企业可以开始在其供应链中节省大量成本。企业管理物流运营的总费用，包括计划资源分配客户需求处理收益的执行。
5. 水坝和灌溉建设及运营成本
项目名称 初始建设成本（百万美元） 年度成本（百万美元） Karadobi $ 2,213 $ 15.9 Mabil $ 1,792 $ 13.5 Mendaia $ 2,114 $ 17.9 Border $ 1,985 $ 17.2
医疗保险成本的 OIG 审计报告 - ...
2025 年 1 月 护理机构提交的医疗保险费用报告未经过审计以确定是否符合相关方要求。养老院业主和经营者通过向他们拥有和控制的公司（称为相关方）支付虚高的费用来隐藏利润。通过向相关方支付费用将数百万美元的公共报销转移到私人个人利润中，限制了可用于居民护理的资金，并导致居民护理不佳、痛苦和死亡。目前，机构将其收入的 40% 支付给相关方。医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 不会审查或审计熟练护理机构 (SNF) 每年提交的医疗保险费用报告，以确定 SNF 是否遵守长期存在的联邦披露和其他相关方要求。在一次审计中，卫生和公共服务部监察长办公室报告称，其样本中的 14 家机构中有 7 家“未按要求将其部分相关方成本适当调整为医疗保险允许成本，导致成本被夸大了 1,703,734 美元。”卫生与公众服务部监察长办公室，《部分选定的专业护理机构未遵守 Medicare 报告关联方成本的要求》，A-07-21-02836，第 7 页（2024 年 12 月）。联邦对 Medicare 成本报告中的关联方问题缺乏任何监督，这是令人震惊的失职行为，必须予以纠正。Medicare 向 SNF 支付的款项 2015-2020 财年，Medicare 计划向 SNF 支付了 1604 亿美元，其中包括向关联方支付的 654 亿美元 联邦法规在 42 CFR §413.17(b) 中将关联方定义为具有共同所有权或控制权的企业。联邦法规还规定，如果 SNF 与关联方开展业务，关联方提供的服务或供应的成本不得超过在公开市场其他地方购买的同类服务或供应的价格（42 CFR §§413.17(c)(2)、413.17(d)(1)(iv)）。自 1986 年颁布以来，这项联邦法规的确切措辞未变，51 Fed. Reg. 34793、34797（1986 年 9 月 30 日）。机构将 40% 以上的联邦医疗保险 (Medicare) 费用花在他们拥有或控制的业务上。OIG 审计 HHS 监察长办公室 (OIG) 选择了 14 家 SNF 的非统计样本，代表“各种地理位置、规模、所有权特征（即最近的所有权变更、所有权类型、连锁组织、与私募股权公司的关联）和 CMS 质量评级”。同上。5-6。它根据以下因素为 14 个设施分别选择了一份成本报告：
为下一代低成本风力发电厂提供现场 3D 混凝土打印
该项目的目的是设计、演示和测试使用三维混凝土打印 (3DCP) 技术现场制造的风力涡轮机塔架部分和海上风能组件，以促进在加州部署大型陆基和海上风力涡轮机。该项目结合了 WSP USA 的结构设计和分析、加州大学欧文分校的材料开发和测试、生命周期评估、实验室结构测试和有限元建模，以及 RCAM Technologies 的技术经济分析、原型设计和大型 3D 混凝土打印演示。项目团队成功设计了加利福尼亚州 7.5 兆瓦风力涡轮机的 3D 打印混凝土塔架和基础，通过在模拟疲劳和地震载荷下对 3DCP 塔架组件进行大规模结构测试来验证设计，量化了 3DCP 塔架的生命周期成本和环境影响并确定了降低成本的途径，完成了大规模户外塔架打印演示，并评估了使用 3DCP 制造海上风能锚和海底储能系统的可行性。这些发现支持了加利福尼亚州的清洁能源和气候目标，通过降低风能成本实现净零碳排放，同时创造高薪工作并利用现有的本地供应链。
降低燃油成本，排放和噪音。
II。 太阳能电池板在阳光直射的阳光下达到最大输出，但它们在正常的日光和多云的天气中也起作用。 与直射阳光相比，在多云的天气中产生的48V太阳能电池板或充电套件的功率量将较低。 此外，设备的定位将影响太阳增益，即 在树下等等。 太阳能评估位于英国贝德福德郡的卢顿。II。太阳能电池板在阳光直射的阳光下达到最大输出，但它们在正常的日光和多云的天气中也起作用。与直射阳光相比，在多云的天气中产生的48V太阳能电池板或充电套件的功率量将较低。此外，设备的定位将影响太阳增益，即在树下等等。太阳能评估位于英国贝德福德郡的卢顿。
在卫生技术评估中使用的成本效益分析中的替代终点（主要报告）
得到强大的机械和或流行病学理性的支持，因此对替代端点的影响有望与旨在评估临床试验中临床益处的端点相关，但没有足够的临床（随机）数据以表明它是验证的替代端点。围绕什么是合理的替代终点的决定，通常是通过评估个人理由和可用证据的持续讨论来做出的。合理的代孕端点可能用于加速药物批准（临床开发计划的党），也可能用于批准或清除医疗设备。在加速批准药物的情况下，需要进行营销后验证试验，以验证和描述预期对发病率或死亡率或其他临床益处的预期影响。众所周知的例子是某些癌症类型中肿瘤收缩（反应率）和无进展生存的影像学证据。（美国食品和药物管理局，2018年）
测试低成本生态计数数据的人口趋势变化
a Department of Biology, Universit´e de Fribourg, Chemin du Mus´ee 10, CH-1700 Fribourg, Switzerland b Department of Mathematics, Universit´e de Fribourg, Chemin du Mus´ee 23, CH-1700 Fribourg, Switzerland c Swiss Institute of Bioinformatics, 1700 Fribourg, Switzerland d Aire de Conservation de Chinko, African Parks RCA，Bangui，中非共和国E工程与管理学院VAUD，HES-SO，应用科学与艺术大学西方瑞士