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11-3. 洞察需求
a。洞察力（IOD）是用于监视购买活动和执行监督功能的SmartPay®3数据挖掘（DM）工具。IOD提供了识别高风险交易和异常支出模式的功能；扫描购买活动以滥用，欺诈，浪费和滥用；和国旗交易进行审查。IOD数据挖掘功能用于评估陆军的GPC交易的100％，按照DodSmartPay®3过渡备忘录＃6和＃12评估。有关如何在IOD中导航和执行功能的说明位于服务银行的IOD用户指南和快速参考以及国防定价和合同中 - 签约Ebusiness网站。
需求响应法规
1。Introduction ................................................................................... 7 1.1 Citation .............................................................................................. 7 1.2 Commencement ................................................................................ 7 1.3 Purpose ............................................................................................. 7 1.4 Scope .............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
电网边缘的需求响应
本作品部分由美国国家可再生能源实验室撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司运营，为美国能源部 (DOE) 服务，合同编号为DE-AC36-08GO28308。本作品的资金由联合国环境规划署根据 ACT-21-21861 提供。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留，而出版商在接受文章发表时，承认美国政府保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可，可以出于美国政府目的出版或复制本作品的已出版形式，或允许他人这样做。本报告中提出的分析不一定代表气候技术中心和网络、科学与工业研究理事会或项目利益相关者（即 Eskom、南非国家能源发展研究所、科学与创新部、矿产资源与能源部）的观点或获得其认可。本报告可从国家可再生能源实验室 (NREL) 的 www.nrel.gov/publications 免费获取。
利用机器学习进行需求预测
致谢 完成顶点课程的旅程是一个合作的过程。我们非常感谢许多人的帮助，他们参与了我们取得成功。首先，我们要向 Juan Carlos Piña Pardo 博士表示深深的谢意。没有他宝贵的建议，我们不可能取得今天的成就。Juan Carlos 博士对细节的高度关注和学术远见塑造了我们的项目。此外，他在我们相处期间的耐心以及解决我们在技术和个人层面上遇到的困难都是无价的。我们衷心感谢 Juan Carlos 博士为我们的个人和职业成长所做的贡献。我们的感激之情也延伸到整个 SCM 管理团队。他们决定让我们参加学习计划，为本顶点课程中提出的研究奠定了基础。他们的支持和对我们工作价值的信任对我们的旅程至关重要。我们参加的课程，例如 SCM.256，让我们有机会学习数据科学和机器学习的最佳实践，这对我们完成项目起到了至关重要的作用。我们感谢 Elenna Dugundji 博士在春季学期的教学。我们在此感谢我们的赞助公司给我们机会来解决一个非常有趣的问题。我们感谢赞助公司管理层始终出席我们的会议，及时回复并详细解释他们的业务流程。如果没有他们的持续投入和努力，我们就无法开发出令人满意的毕业论文。
C3 AI 需求预测
C3 AI 需求预测为需求建模者提供了规则和基于 AI/ML 的细分功能的组合，包括无监督聚类，可根据需求概况、数据可用性和其他特征实现自动和动态细分。通过可配置的层次结构，需求建模者可以灵活地针对特定细分定制预测方法。这包括可配置的需求预测范围和间隔（例如，每月间隔的长期预测和每天间隔的短期需求感知），以及可配置的需求预测级别（例如，产品、产品位置产品客户）。