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![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
基于深度强化学习和多目标优化的混合边缘云合作者资源调度方法
摘要 - 边缘终端和云中心之间的集体资源调度被认为是有效完成计算任务并提高服务质量的有希望的手段。在本文中，为了进一步改善可实现的性能，Edge Cloud Resource Scheduling（ECRS）问题基于任务依赖性和功能提取。通过考虑任务完成时间，成本，能耗和系统可靠性作为四个目标，提出了多目标ECRS模型。此外，在我们的工作中采用了基于深钢筋学习（DRL）和多目标优化的混合方法。特定于DRL预处理工作流，而多目标优化方法则努力找到帕累托最佳的工作流程计划决策。在三个具有不同任务数量的真实数据集上进行了各种实验。获得的结果表明，所提出的混合DRL和多目标优化设计优于现有的设计方法。
推断人类和猴子虚拟平衡任务中的控制目标
自然行为具有冗余性，这意味着人类和动物可以通过不同的控制目标实现其目标。仅根据行为观察，是否可以推断出受试者正在采用的控制策略？这一挑战在动物行为中尤其严峻，因为我们无法要求或指示受试者使用特定的控制策略。本研究提出了一种三管齐下的方法来从行为中推断动物的控制策略。首先，人类和猴子都执行了虚拟平衡任务，可以使用不同的控制目标。在匹配的实验条件下，在人类和猴子中观察到相应的行为。其次，开发了一个生成模型，该模型代表了实现任务目标的两种主要控制策略。模型模拟用于识别可以区分正在使用哪个控制目标的行为方面。第三，这些行为特征使我们能够推断出被指示使用一个或另一个控制目标的人类受试者所使用的控制目标。基于此验证，我们可以从动物受试者中推断策略。能够从行为中准确识别受试者的控制目标，为神经生理学家寻找感觉运动协调的神经机制提供强有力的工具。
摘要：本文的目的是评估对虾（Macrobrachiu
摘要：本文旨在评估尼日利亚阿夸伊博姆州主要湿地（Nwaniba、Ibaka、Ibeno 和 Itu）的对虾（Macrobrachium vollenhovenii）鱼片中的微生物含量、物种特征和组成。使用标准微生物程序确定对虾鱼片中的微生物含量、物种特征和组成。研究结果显示，总异养细菌计数范围从 Ibeno 样本的 2.10 x 104cfu/g 到 Itu 样本的 7.30 x 104cfu/g。Itu 样本还记录了总异养真菌计数的最高值（3.5 x 104cfu/g）。共分离出 8 种细菌（金黄色葡萄球菌、白色葡萄球菌、产气肠杆菌、蜡状芽孢杆菌、大肠杆菌、藤黄微球菌、弗氏节杆菌和沙门氏菌）和 6 种真菌（热带念珠菌、黑曲霉、黄曲霉、土曲霉、粘毛霉和根霉）。细菌种类藤黄微球菌和弗氏节杆菌的出现频率为 100%，而真菌种类为热带念珠菌。这些湿地地区的虾样本中存在这些致病生物可能意味着对虾消费者的健康构成潜在威胁，尤其是当产品在食用前未煮熟或加工不当时。 DOI：https://dx.doi.org/10.4314/jasem.v27i11.37 开放获取政策：JASEM 发表的所有文章均为由 AJOL 提供支持的 PKP 下的开放获取文章。文章发表后立即在全球范围内提供。无需特殊许可即可重新使用 JASEM 发表的全部或部分文章，包括图版、图表和表格。版权政策：© 2023 作者。本文是一篇开放获取文章，根据知识共享署名 4.0 国际 (CC-BY-4.0) 许可的条款和条件分发。只要引用原始文章，即可重新使用文章的任何部分而无需许可。引用本文为：EFFIONG, M. U; ADEYEMI, AV (2023)。对尼日利亚阿夸伊博姆州主要湿地对虾（Macrobrachium vollenhovenii）鱼片的微生物负荷、物种特征和组成进行评估。 J. Appl. Sci. Environ. Manage. 27 (11) 2643-2649 日期：收到日期：2023 年 9 月 30 日；修订日期：2023 年 10 月 29 日；接受日期：2023 年 11 月 7 日 出版日期：2023 年 11 月 30 日 关键词：湿地、异养细菌计数、真菌计数、Macrobrachium vollenhovenii 世界各地海鲜中毒事件的不断增加凸显了微生物控制在渔业中的重要性。研究表明，微生物风险评估已成为评估食品和水供应安全的新兴工具（Effiong 和 Christopher，2020 年）。据报道，对虾携带可导致海传播疾病的病原体（Iwamoto 等人，2010 年）。据报道，其中一些致病菌（弧菌属、沙门氏菌属、链球菌属和葡萄球菌属）可导致人类出现各种健康问题（Lipp 和 Rose，2011 年）。尽管虾具有健康和营养价值，但它极易腐烂，肠道中可能寄生大量细菌
*通讯作者电子邮件：tonioyadougha@gmail.com共同作者电子邮件：ikpebivieoku@yahoo.com; deborahemmanuel77@gmail.com摘要：目标
*通讯作者电子邮件：tonioyadougha@gmail.com共同作者电子邮件：ikpebivieoku@yahoo.com; deborahemmanuel77@gmail.com摘要：本文的目的是评估使用标准微生物技术在尼日利亚贝尔萨尔州耶那戈亚大都会在Opolo Market Yenagoa Metropolis出售的细菌分离株的微生物检查。研究进行了四（4）个月。从营养琼脂上的供应商A，B和C中获得的牛肉样品的总可行数量从7.3 x 10 2 cfu/ml到9.9 x 10 2 cfu/ml，而6.4 x 10 2 cfu/ml，cfu/ml至8.0 x 10 2 cfu/ml for cfu/ml for cfu/ml for cfu/ml for cfu for Vendors for Vendors a，b for Vendors a for Vendors a，b and b and b and b and b and b and b and b and b and b and c。供应商B的牛肉样品在营养琼脂上的细菌计数最高，而供应商C的样品在甲甲酰胺琼脂上的细菌计数为8.0 x 10 2 CFU/mL。在牛肉样品中遇到的细菌是金黄色葡萄球菌，微球菌，铜绿假单胞菌，铜绿假单胞菌，鼠伤寒沙门氏菌和蜡状芽孢杆菌。来自Opolo市场中牛肉样品中存在的细菌分离株的发生百分比显示出微球菌是最高的细菌分离株，出现了55％，鼠伤寒沙门氏菌鼠伤寒小细菌，其出现的细菌最低，出现了5％。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v27i9.17 Open Access政策：Jasem发表的所有文章均在Ajol提供的PKP下开放访问文章。这些文章在出版后立即在全球范围内发布。不需要特别的许可才能重用Jasem发表的全部或部分文章，包括板，数字和表。版权策略：©2023作者。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International（CC-By-4.0）许可证的条款和条件分发的开放式文章。，只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：oku，i; Oyadougha，T。W； Emmanuel，D。Y.（2023）。对从尼日利亚巴耶尔萨州Yenagoa Metropolis的Opolo Market出售的原始牛肉样品中分离出的细菌的微生物检查。J. Appl。SCI。 环境。 管理。 27（9）2009-2014日期：收到：2023年7月28日；修订：2023年9月20日；接受：2023年9月24日发布：2023年9月30日关键字：牛肉；废水；分离株；牛肉百分比是成熟牛的肉类名称。 这是蛋白质，脂肪，磷，酶，水和其他营养素的良好来源。 多种微生物，尤其是细菌可以在肉上生长，因为它是最腐烂的食物之一（Mayr等，2003）。 通常，新鲜的生肉与许多国家的多种肉类疾病和中毒有关（Mukhopadhyay等，2009）。 这是由于病原和非致病性细菌在错误和缺乏重复使用时可以从牛的胃肠道系统迁移到肉类。 直到消费阶段，新鲜肉类新鲜肉类的不同加工风格会通过细菌感染它。 食物传播疾病的主要原因之一是污染的生肉（Bhandare等，2007）。 沿着食物链，可以在加工，分配过程中de毒，SCI。环境。管理。27（9）2009-2014日期：收到：2023年7月28日；修订：2023年9月20日；接受：2023年9月24日发布：2023年9月30日关键字：牛肉；废水；分离株；牛肉百分比是成熟牛的肉类名称。这是蛋白质，脂肪，磷，酶，水和其他营养素的良好来源。多种微生物，尤其是细菌可以在肉上生长，因为它是最腐烂的食物之一（Mayr等，2003）。通常，新鲜的生肉与许多国家的多种肉类疾病和中毒有关（Mukhopadhyay等，2009）。这是由于病原和非致病性细菌在错误和缺乏重复使用时可以从牛的胃肠道系统迁移到肉类。直到消费阶段，新鲜肉类新鲜肉类的不同加工风格会通过细菌感染它。食物传播疾病的主要原因之一是污染的生肉（Bhandare等，2007）。沿着食物链，可以在加工，分配过程中de毒，沙门氏菌，葡萄球菌和其他病原体在食物中毒和中毒中的散布，以及来自肉壳的恶化，瘀伤，瘀伤和较差的肉类气味的细菌。
MA-WEARSONSIC-PROGRAM-OBJOCTIVES OUTCOMES。 ...
分析和应用经济学系在研究生级别提供两个计划。这些是A＆A经济学中的（i）MA，以及（ii）A＆A经济学 /经济学中的博士学位。分析和应用经济学资格中的艺术硕士：具有经济学荣誉 /主要或其他等效模式的10+2+3学士学位摄入能力：88选择标准：职业得分和表现在常见入学考试中。计划描述和目标：A＆A经济学中的硕士课程是在1963年启动的，目的是为奥里萨邦的学生提供经济学教育，他们渴望获得经济学和公共政策职业。该计划以102个学分的基于选择的信用系统（CBCS）模式运行，分布在四个学期上。该课程的组成包括分析课程，称为硬核经济学课程，例如微观经济学，宏观经济学，定量方法，公共经济学，印度经济和基本经济学。这些课程旨在提供对主题的核心理解。也有被称为核心选修课的应用课程，旨在丰富对影响人类经济和社会生活的各个领域的应用的理解。在详细的教学大纲中给出了这些课程的详细描述。为了使课程更加跨学科并尊重基于选择的教育体系的精神，无论其纪律如何，都提供了称为免费选修课的课程。本课程的特定目标是：这些课程包括国际金融，经济学计算机应用，环境影响评估以及企业家精神和经济发展。课程会定期修订，以纳入经济科学及其应用中的新知识。为了促进研究能力和取向，可以帮助我们的学生进行更高的经济学研究，该计划还包括一门五学分课程，要求学生从事指导研究工作，并撰写论文报告他们的发现。
次要国际竞争力增长目标 - ...
新目标是一项重要变化，我们正在努力确保在制定规则和政策时有效推进这一目标。新目标仅适用于推进现有目标，因此我们将确保继续高度关注消费者保护、市场诚信和有效竞争。新目标也不适用于个别公司或执法决定。相反，它适用于我们的一般职能，包括制定规则（作为一个整体考虑）、提供一般指导和制定一般政策（例如我们对监管和创新沙盒的方法），这些政策规定了我们如何根据《2000 年金融服务和市场法》行使特定职能。它还包括根据某些其他立法行使的一般职能。
基于数字孪生的能源互联网多目标能源管理策略
能源管理问题（EMP）一直是能源互联网（EI）优化运行中广泛研究的课题。然而，能源网络规模的快速增长和分布式可再生能源发电（DRG）的渗透给能源管理带来了新的挑战。因此，针对由We-能源（WE）组成的大规模EI，提出了一种基于数字孪生（DT）的并行能源管理策略。首先，提出了一个并行能源管理框架。通过建立这种三重并行结构，可以实时观察能源网络的状态，从而能够灵活响应DRG的波动和能源的即插即用。优化模型考虑了废弃的可再生能源，促进了可再生能源的利用。然后，提出了一种多时间尺度优化策略来处理多能源网络的不同时间尺度。此外，为了更好地获取和处理信息并避免维数灾难，提出了一种基于DT的深度Q学习算法（DQN）。最后，与传统的基于利益共识的策略相比，仿真验证了基于DT的并行能源管理策略的有效性。
锂电池快充设计的多目标优化...
锂离子电池快速充电是现代电动汽车的关键，它既要考虑充电时间，又要考虑电池的退化。快速充电优化面临的挑战包括：(i) 可能的充电协议空间维度高，而实验预算往往有限；(ii) 对电池容量衰减机制的定量描述有限。本文提出了一种数据驱动的多目标充电方法，以最大限度地缩短充电时间，同时最大限度地延长电池循环寿命，其中使用切比雪夫标量化技术将多目标优化问题转化为一组单目标问题，然后使用约束贝叶斯优化 (BO) 有效地探索充电电流的参数空间并处理充电电压的约束。此外，利用多项式展开技术将连续变电流充电协议引入到所提出的充电优化方法中。在基于多孔电极理论的电池模拟器上证明了所提出的充电方法的有效性。结果表明，与包括线性近似约束优化（COBYLA）和协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）在内的最新基线相比，所提出的基于约束BO的方法具有更优的充电性能和更高的采样效率。此外，还讨论了随着充电协议中使用的自由度数量的增加，充电性能及其不确定性的增加。