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需求受相关性影响的设备备件库存优化 - 工业工程
摘要：备件多级库存模型通常建立在备件需求相互独立的假设基础上，但随着库存系统层次的提高和协同管理的应用，备件需求的相关性将显著影响库存优化决策。针对需求相关的备件库存问题，以服务响应时间为约束，以最小化库存成本和缺货成本为目标，建立了备件两级库存决策模型。利用Nataf概率变换，从得到的边际概率密度函数中构造满足指定相关性条件和概率分布的随机样本，结合蒙特卡洛模拟和遗传算法求解最优库存分配方案。仿真结果表明，备件库存最优决策随着需求相关系数的增大而发生变化。调整库存
2024（70）Nishina纪念奖得主
图2 ：（顶）8 He + P→P + 4 He + 4n反应的示意图。 （培养基）使用此反应的RIBF实验设备。左侧的8 HE梁被入射，并与氢靶标反应，并使用由电磁体和一组探测器组成的武士光谱仪分析了生成的4和质子P。 （底部）获得的4个中子系统的能量光谱。水平轴E 4n是4-中子系统的能量，减去4-中子的质量总和。观察到峰（红线）显示了MEV的四脉，宽度γ= 1.75±0.22（统计）±0.30（标准）MEV。
调频发射机/接收机测试方法
显示 R 1 = 75Ω R a = 50Ω 的情况。 R 2・R 3：耦合电路的电阻 E：SG 输出电压 dBμ V 测试设备的输入信号电平：E-6 [dBμ V]
医疗保健领域对人工智能的接受度
3 另外，道具的展示顺序也是随机的。 4 由于10个项目中有4个被呈现，因此如果随机呈现，每个项目出现的次数可能会有所不同。因此，可以使用平衡的不完全区组设计（Louviere 和 Flynn，2010）来确保项目出现的频率相等。然而，由于本章的样本量非常大，达到 150,010（使用下面描述的计数方法），我们确定由于随机呈现而导致的出现次数差异很小。
使用受激拉曼组织学和深度神经网络进行近实时术中脑肿瘤诊断
* 通讯作者：Daniel A. Orringer，医学博士，纽约大学，530 First Ave.，SKI 8S，纽约，NY 10016；电话 212-263-0904，Daniel.Orringer@nyulangone.org。‡ 现地址：美国加利福尼亚州旧金山市加利福尼亚大学旧金山分校神经外科系 作者贡献：TCH、SC-P. 和 DAO 构思了这项研究、设计了实验并撰写了论文，并得到了 BP、HL、ARA、EU、ZUF、SL、PDP、TM、MS、PC 和 SSSK 的协助。作者 CWF 和 JT 制作了 SRH 显微镜。TCH、ARA、EU、AVS、TDJ、PC 和 AHS 分析了数据。TDJ 和 TCH 进行了统计分析。 DAO、SLH-J.、HJLG、JAH、COM、ELM、SES、PGP、MBS、JNB、MLO、BGT、KMM、RSD、OS、DGE、RJK、MEI 和 GMM 提供了手术标本以供成像。所有作者均审阅并编辑了手稿。