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食品供应链中的数字转换
由Emerald出版。这是作者接受的手稿：Creative Commons Attribution非商业许可（CC：BOY：NC 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1108/scm-09-2023-0463。请参考任何适用的发布者使用条款。
关于绿色供应链问题和收益的研究...
ABSTRACT (i) LIST OF TABLES (ii) LIST OF CHARTS (iii) 1 INTRODUCTION 1.1 Introduction 1 1.2 Industry profile 8 1.3 Company profile 12 1.4 Statement of the problem 17 1.5 Needs of the Study 17 1.6 Scope of the Study 18 1.7 Objective of the study 18 2 REVIEW OF LITERATURE 2.1 Review of Literature 20 3 RESEARCH METHODOLOGY 3.1 Research Design 36 3.2 Sample size 37 3.3 Source of Data 37 3.4 Tools of Analysis 38 4 DATA ANALYSIS AND INTERPRETATION 4.1 Percentage分析41 4.2卡方64 4.3相关66 5调查结果，建议和结论5.1研究结果68 5.2研究建议69 5.3研究限制70 5.4结论70参考附件 - 问卷
使用软件材料清单评估软件供应链的安全风险
摘要 - 软件供应链由越来越多的组件组成，包括二进制文件，库，工具和微服务，以满足现代软件的要求。由软件供应商组装的产品通常由开源和商业组件组成。软件供应链攻击是网络安全威胁的最大增长类别之一，供应商产品的大量依赖性使单一脆弱性传播到许多供应商产品中成为可能。此外，软件供应链还提供了较大的攻击表面，可允许上游传播依赖性的漏洞影响核心软件。软件材料清单（SBOM）是一种新兴技术，可以与分析工具一起使用，以检测和减轻软件供应链中的安全漏洞。在这项研究中，我们使用开源工具Trivy和Grype来评估从各个域和大小的第三方软件存储库中开采的1,151个SBOM的安全性。我们探讨了SBOM跨SBOM的软件漏洞的分布，并寻找最脆弱的软件组件。我们得出的结论是，这项研究通过软件供应链漏洞表明了安全性的威胁，以及使用SBOMS来帮助评估软件供应链中的安全性的可行性。索引条款 - 软件供应链安全，材料清单，采矿软件存储库，第三方代码
选择的选择：对非小细胞肺癌的变性淋巴瘤激酶抑制剂的不同免疫抑制潜力
简介：在克里唑替尼和alectinib中，已批准了几种肿瘤淋巴瘤激酶（ALK） - 抑制剂（ALKI）（ALKI）用于治疗ALK转移的晚期或转移性非小细胞肺癌（NSCLC）。这迫使医生根据肿瘤的遗传学作用选择最合适的化合物，但也要在毒性和潜在的辅助处理方面选择。可能将靶向疗法与免疫疗法结合或之后，这强调了获得有关这些抑制剂潜在免疫调节作用的详细知识的重要性。我们在这里的目的是1。）确定ALKI是否对人类树突细胞（DC）表现出免疫抑制作用，作为抗原特异性免疫的重要介体和2。）剖析这种免疫抑制在ALKI之间是否有所不同。
优化反向供应链中的组织策略
摘要这项研究的目的是探索各种方法如何影响反向供应链，同时考虑到收集和拆卸寿命终止产品所涉及的运营复杂性。主要问题是需要有效的卡车路由以及当不可用的优化模型时出现的昂贵，耗时的手动拆卸程序。部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）是用于研究供应链关系，供应链敏捷性和反向供应链策略之间相互作用的研究技术。这项研究的样本包括351位受访者。结果表明，可持续性与运营绩效以及敏捷性与可持续性之间存在牢固和积极的关系。结果表明，组织策略，反向供应关系，反向供应敏捷性和反向供应链密切相关。在伊拉克的制造业中，这项研究可以为供应链管理策略提供有用的建议，因为它是研究联系，组织战略，供应链敏捷性和反向供应链及其敏捷性以及供应链链接对关系的中介作用的研究。
NextEra Energy 股权单位最终招股说明书补充...
这是 NextEra Energy, Inc. (“NEE”) 提供的股权单位。每个股权单位的标称金额为 50 美元，包括 (1) NEE 发行的购买合同和 (2) 最初是 N 系列债券的 5% 未分割受益所有权，该债券于 2029 年 6 月 1 日到期，由 NextEra Energy Capital Holdings, Inc. (“NEE Capital”) 发行，本金金额为 1,000 美元，NEE 的全资子公司，称为企业单位。• 购买合同将要求股权单位持有人不迟于 2027 年 6 月 1 日以 50 美元现金的价格从 NEE 购买以下数量的 NEE 普通股（受反稀释调整影响）： • 如果 NEE 普通股的适用市场价值等于或大于阈值升值价格 90.38 美元，则购买 0.5532 股 NEE 普通股； • 如果适用市场价值低于阈值升值价格 90.38 美元，但高于参考价格 72.31 美元，则购买一定数量的 NEE 普通股，其价值（基于适用市场价值）等于 50 美元；以及 • 如果适用市场价值小于或等于参考价格 72.31 美元，则购买 0.6915 股 NEE 普通股。NEE 普通股的适用市场价值将参考截至 2027 年 6 月 1 日前第三个交易日的连续 20 个交易日内 NEE 普通股的平均收盘价确定。• NEE Capital 债券最初将按每年 5.15% 的利率计息，每季度支付一次。NEE 已同意绝对、不可撤销和无条件地保证支付 NEE Capital 债券的本金、利息和溢价（如有）。NEE Capital 债券将按照本招股说明书补充文件所述进行重新营销。如果此次重新营销成功，NEE Capital 债券的利率将重置，此后利息将按重置利率每半年支付一次。• NEE 还将按 2.149% 的年利率支付季度合同调整款，即每公司单位 50 美元，或每年 1.0745 美元，但 NEE 有权推迟支付合同调整款，如本招股说明书补充文件所述。• NEE Capital 债券不会与公司单位分开交易，除非且直到进行替换、提前结算购买合同或成功重新销售 NEE Capital 债券，所有情况均如本招股说明书补充文件所述。NEE 不打算申请在证券交易所上市公司单位。但是，如果 NEE 在发行公司单位之前被承销商告知，纽约证券交易所（“NYSE”）为上市公司单位设立的最低分配要求已得到满足，并且承销商要求 NEE 申请在 NYSE 上市，则 NEE 将申请在 NYSE 上市这些证券。不能保证此类要求一定会得到满足。如果提出上市申请并且公司单位获准上市，则公司单位在 NYSE 的交易预计将在公司单位首次发行后 30 天内开始。
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。
平台合作社和喀拉拉邦通过可持续发展目标领域的国家支持的知识经济
在喀拉拉邦提出的平台合作社模型，在国际劳工组织（ILO）的原则的指导下，提出了一种解决失业和促进可持续发展的变革性方法。尽管喀拉拉邦的高人类发展指数（HDI）为0.794，但青年劳动力的参与仍然很低，有42.63％的人从事就业，教育或培训。喀拉拉邦发展与创新战略委员会（K-DISC）领导下的喀拉拉邦知识经济特派团（KKEM）旨在通过利用私营部门的就业机会和增强创新的当地经济发展，将喀拉拉邦转变为知识社会。通过诸如数字劳动力管理系统（DWMS）之类的计划，KKEM还促进了远程工作和自由职业机会以及常规工作，获得了103,108多个职位，并在2024年3月之前为18,075个人提供了技能培训。以平台特定条款监管的基于任务的就业方式的开放经济面临着重大挑战，包括缺乏劳动力保护，不稳定的收入和剥削性实践。为了回应，KKEM提出的平台合作社模型将合作原则与数字平台相结合，促进民主治理，共享所有权和公平的利润分配。该模型通过有针对性的技能来增强就业能力，并通过通过道德合作和技术的卓越应用来通过多元化和汇总该州的小型生产系统来产生本地经济价值。借鉴了全球示例，例如欧盟关于透明和可预测的工作条件的指令以及英国最高法院对Uber驾驶员的裁决，KKEM的方法优先考虑法律认可，公平待遇，公平待遇和对开放人才工人的福利。通过整合基于社区的计划和本地资源，KKEM的平台合作社旨在创建一个更公平，更可持续的开放经济生态系统，从而有助于实现可持续发展目标的发展。
供应链基准领先工具比较
doyensec进行了三个流行的软件组成分析（SCA）工具（Semgrep，Snyk和Displyabot）的并排比较，以评估其能力，以正确地确定应用程序的第三方库，具有已知漏洞是否在该应用程序中确实引入了可利用的条件。这包括确认不仅包括脆弱的库版本，而且还包括公开披露中所述实际使用的脆弱功能或配置。需要高度准确性，以减少误报的总数，从而减少专业人员所需的整体分式分三名努力。通过手动分析，我们测量了真实和误报，并确定了安全团队来调查工具发现所需的努力水平。