XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systeminventory
物流和库存的优化技术
摘要：背景：在当前的全球市场中，供应链越来越复杂，敏捷和可持续的管理策略。传统的分析方法通常在应对这些挑战方面通常缺乏，从而需要更高级的方法。方法：本研究利用高级机器学习（ML）技术来增强物流和库存管理。使用来自跨国零售公司的历史数据，包括销售，投资水平，订单履行率和运营成本，我们应用了各种ML算法，跨越回归，分类，聚类，集群和时间序列分析。结果：这些ML模型的应用导致关键操作领域的显着改善。我们的需求预测准确性提高了15％，积分和库存降低了10％，预测订单履行时间表的精度为95％。此外，该方法还根据交付偏好确定了处于危险的货物并启用了客户细分，从而导致了更多的服务提供服务。结论：我们的评估证明了ML在使供应链操作更快和数据驱动方面的转化潜力。这项研究强调了采用先进技术来增强Deci-sion制作的重要性，这证明了提前时间效率的提高12％，轮廓系数为0.75，用于聚类，减少了8％的补给误差。
心理免疫能力清单
简介：心理免疫是指一个人应对心理风险因素的潜力，以及促进和维持心理健康和福祉。其测量方法是PSY Chological Immune Contuctory（PICI），它似乎具有良好的心理测量参数。尽管在各种外国研究中使用翻译版本，但作者没有发现验证其FAC TOR结构或可靠性的研究。目的：在本文中，我们的目标是介绍斯洛伐克的PICI飞行员验证的结果。Slovak版本的PICI有望具有与原始版本相当的心理测量属性。方法：我们从19至35岁的213个医疗保健Stu凹痕（162名女性和51名男性）的研究样本中收集了数据（M = 21.18; SD = 2.81），并通过使用DWLS估算方法验证了使用结构方程建模（SEM）的库存内部结构。通过与人格特征，精神病理学症状，首选的Cop Int策略和特质情绪智力相关的个人因素的收敛有效性进一步验证。结果：二阶确认性分析的结果表明原始模型对我们的数据的可接受拟合。还支持观察到的个体心理免疫因素的收敛有效性。结论：Slovak版本的PICI显示出有希望的心理属性。该研究是对斯洛伐克标准化的参考。尽管如此，建议在代表性样本中进一步验证。
基于地理和消费的GHG库存
在2022年，萨德伯里镇通过了第58条，宣布气候紧急情况，并将城镇设置为解决当地事业和即将到来的气候变化影响的途径。这包括雇用专门的可持续发展总监并制定2023年的气候动员计划。本报告代表了萨德伯里气候行动形式化的下一步，通过对社区如何为气候变化做出贡献以及开始减少排放的最有效方法的定量评估。温室气体（GHG）的排放通过这里的两个镜头观看。首先，由于直接燃烧化石燃料或萨德伯里（Sudbury）内部的燃料或其他来源而产生的温室气体的地理观点，以及使用网格电力或由于处置固体废物而导致的间接排放。
范围3 GHG库存报告
类别10（已出售产品的处理）：巴斯夫不会计算和报告出售产品处理的温室气体排放。这是对WRI和WBCSD的范围3排放源的不同相关标准以及GHG协议标准的五个会计和报告原则的彻底分析和平衡的结果。巴斯夫生产各种各样的中间商品。无法合理地跟踪此应用程序多样性，几乎无法获得每年可靠的数字。这些情况严重损害了报告原则的完整性，一致性和准确性（和可行性），从而无法实现我们减少价值链中温室气体排放的业务目标。此外，WBCSD化学部门标准“化学部门价值链中的会计和报告企业温室气体排放指南”强调，“由于难以获得的可靠数字，由于难以获得的数字不可获得，因此不需要化学公司报告范围3，因为很难获得化学公司。
AI增强库存和需求预测：使用AI优化库存管理并预测客户需求
人工智能（AI）的出现已经迎来了各个行业的效率和准确性的新时代，库存管理和需求预测处于这些进步的最前沿。传统库存管理技术通常依赖于历史数据和简单的统计模型，在解决当代市场的动态和复杂性方面缺乏（Chopra＆Meindl，2016年）。AI具有先进的算法和机器学习能力，为这些关键业务功能提供了一种变革性的方法。本文探讨了AI技术在优化库存管理和预测客户需求方面的集成。AI增强库存管理涉及应用各种AI技术，例如机器学习，自然语言处理（NLP），计算机视觉和机器人技术工艺自动化（RPA）（RPA）（Ivanov等，2017）。机器学习算法分析了大量的历史数据，以识别模式和趋势，从而可以在库存水平上进行更准确的预测和调整。NLP流程从社交媒体和客户评论等来源提供非结构化数据，以更深入了解市场趋势和客户偏好（Cambria＆White，2014年）。计算机视觉技术有助于实时监视库存水平并通过视觉数据识别差异，而RPA自动化了重复的任务，例如订单处理和库存跟踪，从而降低了人为错误和提高效率（Aguirre＆Rodriguez，2017年）。本文重点介绍了通过AI实施实现的预测准确性和库存周转率的重大改善，并讨论了对供应链管理的未来影响。
EPA 历史库存 - MyNavyHR - Navy.mil
如果适用，FY-25 和 FY-27 的人员配备为 85% 的入伍计划授权 (EPA) NAT，代表培训管道中的人员配备。AC2SELRES - 入伍评级 - 开放 (E3 到 E6) - 转换出伍 - 封闭 - 转换入伍 - 开放 (E3 到 E6) CCC 必须联系 ECM 了解 TS/SCI 资格要求。- 转换所需的学校 - 14 周，需在加入后的 18 个月内完成。评级转换将根据具体情况考虑。RC2RC 转换 - 转换出伍 - 转换入伍 - 开放 (E3 到 E6) 有关要求，请参阅上面的转换说明。过渡程序 MPM 1306-1501 入伍率和转换配额通过 CWAY 批准。申请时间：离职前 90 天内，通过 MNCC 的 1306/7 提交。额外信息 - 请参阅 2024 年 8 月 29 日的 NAVRESFOR LTR Ser N00/059。入伍社区经理 - ISCM Seth Phelps/seth.l.phelps.mil@us.navy.mil
自然土地生物多样性清单 - NatureServe
本项目由 Office Depot, Inc. 提供资金支持，该公司致力于推广和推进负责任的森林管理以及森林和其中生物多样性的保护。NatureServe 的 Pat Comer 和 Larry Master、弗吉尼亚州自然遗产部门的 Chris Ludwig、肯塔基州自然遗产计划的 Martina Hines 和阿拉巴马州自然遗产计划的 Al Schotz 提供了技术审查。怀俄明州自然多样性数据库的 Gary Beauvais 和 Doug Keinath 提供了预测分布建模技术的背景材料。NatureServe 的 Rob Riordan 和 Marta VanderStarre 编辑、设计并制作了该报告。NatureServe 网络成员计划的许多生物学家和其他工作人员为该项目提供了总体指导，并协助记录清查技术和规划注意事项。我感谢以下人员：不列颠哥伦比亚省自然遗产保护中心的 Del Meidinger 和 Karen Yearsley 特拉华州自然遗产计划的 Bill McAvoy 和 Christopher Heckscher 新墨西哥州自然遗产计划的 Kris Johnson NatureServe 的 Mark Hall 内华达州自然遗产计划的 Eric Peterson 纽约州自然遗产计划的 Tim Howard 北卡罗来纳州自然遗产计划的 Kristen Sinclair 弗吉尼亚州自然遗产部门的 Karen Patterson 西弗吉尼亚州自然遗产计划的 Elizabeth Byers 特别感谢爱达荷州自然遗产保护数据中心的 Steve Rust 对本报告的全面贡献。
EPA 历史清单 - MyNavyHR - Navy.mil
2022 年 10 月 15 日 — 报告日期：10 月 22 日数据来源：NSIPS EMF、NMPBS（RHS）、已签署的 2022 年秋季 EPA、NRC CTO 报告截至：2022 年 10 月中旬。18.16.14.12.10.00.8.6.4.