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数字孪生驱动的智能供应链 - Springer Link
摘要 当今的供应链变得复杂而脆弱。因此，供应链经理需要创造和释放智能供应链的价值。智能供应链需要连接性、可视性和敏捷性，并且需要集成和智能。数字孪生 (DT) 概念满足了这些要求。因此，我们建议创建 DT 驱动的供应链 (DTSC) 作为智能供应链的创新集成解决方案。我们提供背景信息来解释 DT 概念并演示使用 DT 概念构建 DTSC 的方法。我们讨论了构建 DTSC 的三个研究机会，包括供应链建模、实时供应链优化和供应链协作中的数据使用。最后，我们重点介绍了中国收入最高的零售商京东的一个激励案例，该案例应用 DTSC 平台来应对 COVID-19 大流行期间的供应链网络重构挑战。
航空系统：综合航空价值链管理（Springer 商业和经济学文本）
# Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011 本作品受版权保护。保留所有权利，无论涉及全部还是部分材料，具体而言是翻译、重印、重新使用插图、朗诵、广播、以缩微胶片或任何其他方式复制以及存储在数据库中的权利。 仅根据 1965 年 9 月 9 日现行版本的德国版权法的规定，才允许复制本出版物或其中的部分内容，并且必须始终获得 Springer 的使用许可。违反者将根据德国版权法受到起诉。 本出版物中使用的一般描述性名称、注册名称、商标等并不意味着（即使在没有具体声明的情况下）这些名称不受相关保护法律和法规的约束，因此可以自由使用。
Lienig, Scheible，《电子电路布局设计基础》，Springer 2020，ISBN 978-3-030-39283-3
布局设计（或物理设计，这是业界的俗称，也是本书的简称）是电子电路设计流程的最后一步。它旨在生成制造流程所需的所有信息。为了实现这一点，逻辑设计的所有组件（如单元及其连接）都必须以几何格式（通常是矩形集合）生成，用于在制造过程中创建微观设备和连接。本章详细介绍了用于设计电子电路布局的技术、任务和方法。以这些基本的设计知识为基础，后续章节将深入探讨物理设计的具体约束和方面，例如半导体技术（第 2 章）、接口、设计规则和库（第 3 章）、设计流程和模型（第 4 章）、设计步骤（第 5 章）、模拟设计规范（第 6 章）以及可靠性措施（第 7 章）。在第 1.1 节中，我们介绍了几种最常见的电子系统制造技术。本书的中心主题是集成电路（又名芯片、IC）的物理设计，但也会考虑混合技术和印刷电路板（PCB）。在介绍的第 1.2 节中，我们将更详细地研究现代电子学的这个相关分支——也称为微电子学——的意义和特点。在第 1.2 节中，我们将更详细地研究现代电子学的这个相关分支——也称为微电子学——的意义和特点。 1.3 节中，我们接着探讨集成电路和印刷电路板的物理设计，并特别强调其主要设计步骤。在介绍完这些开篇章节后，我们将在 1.4 节中结束介绍章节，介绍本书的动机并描述后续章节的组织结构。
基于微机械侧的折射率传感器 - 奥西奇tomasz：孔光纤，光电评论，施普林格，第1卷。 33，不。 1，2025，p
本文介绍了使用激光微机械侧孔光纤（S-H）的基于强度的折射率（RI）传感器。为了实现这一目标，将微腔切成S-H的侧面表面，从而可以进入其结构内的一个空气孔。然后将几何修饰的纤维在两端连接到单模纤维，以在包含超脑激光器和光学信号分析仪的系统中进行结构研究。在下一步中，将浸入液施加到微型腔内的RI值，范围为1.30至1.57，增量为0.02。功率损失测量。基于获得的结果，可以得出结论，RI传感器已成功地开发了生物化学中的潜在应用。
dr -ntu -Nanyang Technological University
©2020年中国综合传统和西方医学出版社和施普林格语GmbH德国的杂志，施普林格的一部分。保留所有权利。本文由Springer在《中国综合医学杂志》上发表，并在《中国综合传统和西方医学杂志》杂志的允许下获得，施普林格自然的一部分。
模拟模型和通用机器。Greif Hans Joachim 的范式：人工智能中的认知透明度，思想与机器，Springer，第 32 卷，第 1 期，2022 年，第 111-133 页，DOI：10.1007/s11023-022-09596-9
摘要 人工智能 (AI) 中的认识论不透明问题通常被描述为不透明算法导致不透明模型的问题。然而，人工智能模型的透明度不应被视为其算法属性的绝对衡量标准，而应被视为模型对人类用户的可理解程度。它的认识论相关元素将在计算层面之上和之外的各个层面上指定。为了阐明这一说法，我首先将计算机模型及其基于算法的普遍性主张与控制论风格的模拟模型及其对模型元素和目标系统之间结构同构的主张进行对比（收录于：Black，模型与隐喻，1962 年）。模拟模型旨在实现感知或概念上可访问的模型-目标关系，而计算机模型则导致这些关系中一种特定的不确定性，需要以特定的方式解决。然后，我对两种当代人工智能方法进行了比较，这两种方法虽然相关，但明显与上述建模范式一致，并代表了实现模型可理解性的不同策略：深度神经网络和预测处理。我得出的结论是，它们各自的认知透明程度主要取决于建模的根本目的，而不是它们的计算属性。
艾哈迈德·瓦塞勒·贝·哈格（Vaselbehagh）
Vasel-Be-Hagh, A., & Ting, D. (Eds.)。(印刷中)。工程适应。瑞士：Springer International Publishing。Vasel-Be-Hagh, A., & Ting, D. (Eds.)。(2022)。负责任的工程与生活。瑞士：Springer International Publishing。Vasel-Be-Hagh, A., & Ting, D. (Eds.)。(2022)。缓解气候变化。瑞士：Springer International Publishing。Vasel-Be-Hagh, A., & Ting, D. (Eds.)。(2021)。维持明天。瑞士：瑞士：Springer International Publishing。Vasel-Be-Hagh, A., & Ting, D. (Eds.)。(2020)。明天的补充资源。瑞士：Springer International Publishing。 Vasel-Be-Hagh, A. 和 Ting, D. (Eds.)。（2018 年）。《维持我们未来的能源结构：能源与可持续性会议论文选集》。瑞士：Springer International Publishing。
简历
• Universiti Putra Malaysia • Associate Editor-in-Chief: 3 Biotech (Springer Nature) • Associate Editor: Plant Cell, Tissue and Organ Culture (Springer Nature) • Associate Editor: In Vitro Cellular & Developmental Biology-Plant (Springer Nature) • Associate Editor: Frontiers in Horticulture (Frontiers) • Consulting Editor: Sugar Tech (Springer Nature) • Member Editor: Horticultural Plant Journal （Elsevier）19。出版物
Dibakar Sahoo学术经验
公共事务杂志（Wiley）印度经济杂志（SAGE）杂志《发展中与新兴经济体的农业综合杂志》（Emerald）Geojournal（Springer）移民与健康杂志（Elsevier）（Elsevier）（Elsevier）（Elsevier）（Elsevier）