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传单 B-40 民航管理局对军用注册飞机的监督（...
1 简介 1.1 民航局已同意支持国防部对民用军用飞机进行监督。本传单中描述的民航局/MAA 联合政策和民航局对军用注册飞机的监督原则涵盖了此项支持，详细安排在民航局与相关国防部交付团队 (DT) 之间的合同中规定。对于在本传单中规定的政策框架内运行的飞机，还应参考 MAA 监管出版物 (MRP)、监管条款 (RA) 1165 1“民航局对军用注册航空系统的监督”和其他相关监管条款。本传单 (B-40) 是民航局和 MAA 联合发起的文件，定义了民航局对军用注册飞机的监督政策和原则。1.2 国防部拥有多家民用承包商，他们为国防部提供飞机维护和适航管理服务。民用承包商的义务包括提供飞机以及持续适航管理和维护军用注册飞机。所有军用注册飞机均属于国防大臣的管辖范围。因此，民航局对飞机没有监管管辖权或责任。1.3 该计划首次推出时，最初的概念涵盖由民用组织拥有但带有军事注册的飞机，即民用军用注册 (COMR) 飞机，随后更名为军用注册民用飞机 (MRCOA)。然而，该概念现已发展到国防部已行使选择权购买某些具有民用型号证书的飞机并与民用运营商/组织签订合同以提供支持的地步。因此，本传单原则涵盖的一些飞机是国防部所有，而不是民用所有。因此，本传单现在的标题是“民航局对军用注册飞机的监督 (COMRA)”，以更好地描述与国防部达成的协议，即民航局对国防部拥有的一些飞机以及民用飞机进行持续适航监督。1.4 最近，我们看到国防承包商飞行组织 (DCFO) 在本传单规定的政策框架内运营英国军用注册飞机的合同。这些 DCFO 必须在适当的批准方案下运作，以确保这些组织遵守 MRP。该计划是承包商飞行批准组织计划 (CFAOS)。根据 CFAOS 合同运营的飞机由组织内部指派一名责任经理（军事飞行）[AM(MF)]。与军事责任人结构不同，AM(MF) 是法律上对运营中的生命风险负责的单人，并且该责任不能转移。1.5 根据本协议，应遵循的基本原则是：
量子计算中有效的统一近似
如今，我们正在生活许多科学家所说的，这是第二个量子转化。第一次量子革命的历史可以追溯到20世纪的前半叶，当时科学家理解了量子力学的基本规则，量子力学的基本规则是允许激光或晶体管（例如计算机的基本构建）之类的发明的基础。在过去的几年中，技术已验证到我们控制一个原子的地步，这意味着诸如叠加或纠缠之类的量子属性可用于构建新设备，尤其是量子计算机。量子计算的第一个思想是在八十年代初建立的，但是在过去的几年中，数学，材料科学和计算机科学的巨大进步已将量子计算从理论转变为现实。量子计算的主要思想依赖于存储信息的物理设备。量子计算使用物理系统，例如原子，超导电路或光子，从而允许创建classical状态的叠加。例如，电子可以处于两个级别的能量，即基态和激发状态，在每个状态下，我们可以将信息存储为0或1（例如经典计算中的位）。但是，量子力学允许物理状态处于叠加状态，因此我们可以同时拥有0和1。更确切地说，如果我们想象一个球并将0与北极相关联，而1将量子状态与球体表面的任何点相关联，那么这些点就是我们所说的量子。量子计算中的钻头类似物。。。这种将量子视为球体上的点的方式更准确，而不是同时说这两个状态0和1。量子计算比经典的最大优势是经典前面的量子系统的指数缩放。由于量子位可以代表两个位状态，因此n个量表可以代表2个位状态，并且这一事实允许用更少的资源来操纵更多信息。量子计算机有不同的物理实现（请参阅[NC00]第7章），但关键点是在量子系统中可以完成的操作是单一转换。从数学上讲，事实证明，量子计算可以由代表量子位的c 2 n中的向量描述，以及代表操作的统一组u（n）的元素（例如经典门不，xor。）。从这种计算新型算法与经典出现完全不同的新型算法的新方法中。另外，使用这些新算法，量子计算机可能能够有效地解决经典计算机无法解决的一些问题。最有希望的量子算法之一是Shor的算法[MON16]，它允许求解有效的整数分解，这是一个经典的问题，属于复杂性类NP。其他有用的应用程序将
不平等经济中的不平等挑战
社会中的抽象不平等取决于其他事物，在哪个经济发展阶段。本文确定了三个阶段，这是一个劳动力供应曲线平坦的城市化阶段，当劳动力供应曲线向上倾斜时的成熟阶段，以及当劳动力需求曲线平坦时的“追求阶段”，因为新兴经济体的资本回报率高于家中的资本回报率。尽管经济学的标准理论是基于经济处于成熟阶段的假设，但当今大多数先进的国家已经处于追求阶段。因为劳动的议价地位随着经济经历不同的阶段而变化，因此解决不平等的政策也必须随着经济发展的阶段而改变。关键词不平等，追求经济，经济发展阶段，劳动力市场，资本收入不平等的回报已成为发达国家经济学中最热门，最有争议的问题之一，而且在中国和其他地方也是如此。许多人对诺夫斯和霍斯 - 诺斯之间的分歧变得越来越不舒服，尤其是在21世纪2的托马斯·皮凯蒂（Thomas Piketty）的首都在21世纪2中引发了有关财富最佳分配的全面辩论，这一问题在很大程度上被经济学专业忽略了。本文认为，收入不平等的决定因素取决于经济发展阶段。LTP是指城市工厂最终吸收所有盈余劳动力的地步。工业化的到来时，大多数人都住在农村地区。为此目的确定的工业化的三个阶段是：城市化时代，当经济尚未达到刘易斯转折点（LTP），LTP成熟或黄金时代时，当经济沿着向上倾斜的劳动力供应曲线移动并追求时代时，当经济越来越多的时候，当资本回报率上升到国外的经济范围比在国外的经济范围更高。（在本文中，使用LTP一词仅是因为它是一个国家经济发展中特定观点的众所周知的表达；该术语的使用并不指Arthur Lewis爵士提出的经济增长模型。）只有很少的受过教育的精英拥有生产和销售商品所需的技术知识。祖先已经在沮丧的农场生活了几个世纪的家庭没有这样的知识。因此，在工业化的初始阶段，大部分收益都进入受过教育的少数人，而其他人口仅为工业家提供劳动。，由于乡村的许多盈余工人，工人的工资数十年一直保持沮丧，直到达到LTP为止。图1从劳动力供应的角度说明了这一点。劳动力供应曲线几乎是水平的（DHK），直到达到刘易斯转折点（k），因为有
银纳米颗粒的合成和表征
WITH EPOXY RESIN COMPOSITES Z. HUSSAIN a , S. TAHIR a,b,* , K. MAHMOOD a , A. ALI a , M. I. ARSHAD a , S. IKRAM a , M. AJAZ UN NABI a , A. ASHFAQ a , U. UR REHMAN a , Y. UDDASSIR a a Government College University Faisalabad, 38000, Pakistan b University Of New South Wales, Australia Silver纳米颗粒具有出色的，电和光学特性，使其非常适合光学，生物医学和抗菌剂应用。当前研究的主要目标是改变表面电阻，以增加其吸收。在这项研究工作中，银纳米颗粒是通过共沉淀法制备的。对于此Agno 3和环氧树脂在250 mL去离子水中混合，搅拌半小时。然后，通过滴下滴下降氨溶液NH 4 OH，以将溶液的pH值保持为（10-11）。过滤溶液后，将滤液在150 0 C的温度下干燥2小时C，将其磨碎后，将其在5小时的时间跨度以1000 0 C放入炉中。通过增加0.5g银中环氧树脂（0.25g，0.5g和0.75g）的浓度来制备三个样品。通过使用XRD在27 0角度使用XRD，峰强度增加320（A.U）。峰强度的增加表明，环氧树脂的沉积和质地是在相同的方向上创建的。由FTIR检查的样品具有0.5 g环氧树脂和0.5g Ag，显示出具有C -H弯曲的796.72 cm -1的尖峰。还出现一个宽峰564.88厘米-1，与甲基匹配。引言纳米技术是分子量表的功能系统的工程。另一个样品在FTIR检查的0.5 g白银中具有0.75g环氧树脂，在875.79cm -1时显示出尖峰，显示C = C键。在1424.36厘米-1、564.88cm -1和464.80cm -1的1424.36cm -1和464.80cm -1获得了三个宽峰。用银样品的紫外可见光谱显示出在381.98 nm处获得𝜆max，显示了分子的强光子吸收。结论是，银中环氧树脂复合材料是增强银纳米颗粒技术应用的一种有前途的方法。（2020年6月6日收到； 2020年8月31日接受）关键词：硝酸银（AGNO 3），NH 4 OH，环氧树脂，pH，X射线衍射（XRD），傅立叶转化Infra-Red Spectroscoppopy（ft-ir），UV-Vis-Visible Spectroscoppy 1。这涵盖了当前的工作和更高级的概念。现代合成化学已经达到了可以将小分子制成几乎任何结构的地步。这些方法今天用于生产各种有用的化学物质，例如药物或商业聚合物。这种能力提出了将这种控制范围扩展到下一个大量水平的问题，寻求将这些单分子组装到由许多分子组成的超分子组件中，这些分子以明确的方式排列的许多分子。
卡尔顿大学教学中的人工智能：机遇与挑战
简介 生成式人工智能 (AI) 工具已发展到可以生成越来越逼真、越来越难以与人类知识产权区分的内容的地步。其中一些工具 1 可以有效地生成各种类型的文本（例如 ChatGPT、Jasper、GPT、Google 的 Bard、Bing AI）、计算机代码（例如 GitHub Copilot）、方程式（例如 Wolfram）、带有参考文献的科学论文（例如 Elicit）或图像（例如 DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion）。虽然目前有许多不同的生成式 AI 模型在运行，但 ChatGPT 在全球范围内获得了最多的关注，因为它可以免费向公众开放，具有简单、用户友好的界面，并且能够解释自然语言提示并根据已训练的预测模型生成独特的响应。ChatGPT 等生成式 AI 工具的输出质量和有效性可能有很大差异，具体取决于给出的提示和算法的训练方式。 ChatGPT 偶尔会生成听起来令人信服但包含事实错误和虚构信息 2 的文本（例如，不存在的参考文献、虚构的定义等）（Arya，2023 年）。此外，生成的文本通常是公式化的（温莎大学，2023 年）。随着模型的训练和获得更多不同的数据集，这种情况会越来越好。截至 2023 年 3 月，ChatGPT 可以访问训练数据以外的信息，包括访问互联网的能力（它已经集成到 Bing 搜索引擎中）、具有新的插件功能，并可以运行它编写的代码（Blain，2023 年；Hachman，2023 年）。微软宣布将很快将 ChatGPT 集成到其 Word、PowerPoint 和 Outlook 等 Office 应用程序中（Borup，2023 年）。尽管如此，重要的是要知道 ChatGPT“不会创造高级知识或整体概念；相反，它只是根据概率猜测下一个单词应该是什么，就像电子邮件客户端中现在很常见的自动完成功能一样”（Arya，2023 年）。 对教育的影响 这些最新的人工智能发展为高等教育机构提供了机遇和挑战。一方面，它们可能为教学创新、重新思考现有的教学和评估实践、创建定制的学习活动以及为学生和教师节省时间提供机会（Terwiesch & Mollick，2023 年）。此外，生成式人工智能工具迫使我们考虑它们对就业市场的影响，我们的毕业生需要哪些类型的技能和能力，以便他们为就业做好准备并保持竞争力，并重新审视课程和学位/项目层面的教学目标和学习成果（Arya，2023 年）。另一方面，生成式人工智能工具引起了与学术诚信标准相关的合理担忧和焦虑，因为生成式人工智能工具创建的作品可能更难检测，而使用检测工具并不是一个可行的策略。大学课程和学位深深植根于学生培养精确写作和批判性思维技能。如果不谨慎对待人工智能的诱惑，可能会削弱学生的写作和批判性思考能力。随着生成式人工智能工具的不断发展，关于它们对教育影响的讨论仍在继续。然而，在加拿大的背景下，许多教育工作者同意，与其试图禁止
要提交索赔，您必须遵循以下步骤
要提出索赔，您必须遵循以下步骤：拨打免费电话 (800) 462-2176 或普通商业电话或 (618) 577-0969 联系 DPS 帮助台寻求帮助。电子邮件：usarmy.scott.sddc.mbx.g6-SRC-DPS-HD@army.mil 在线票务：https://src.servicenowservices.com/src/main.do 。请查看您货件的政府提单。如果 GBL 编号是 2 个字母后跟一系列数字，即YA-5555，您必须通过“丢失或损坏通知 AT 交货”表格中提供给您的联系信息联系承运人。如果您到了必须将索赔转交给陆军进行裁决的地步，请按照以下以“如果您转移物品。。。”开头的说明进行操作。按照该段落中以“转到 www.jagcnet.army.mil/pclaims。”开头的说明向陆军提出索赔。如果您的 GBL 编号是 4 个字母后跟一系列数字，即BGAC9999，请按照以下说明通过 www.move.mil 上的国防个人财产系统 (DP3) 向承运人提出索赔。您必须通过军事一号源进入 DPS 系统并输入移动的损失或损坏通知。您必须在交货之日起 75 或 180 天内完成此操作。然后，您必须在交货日期起 9 个月内输入完整的索赔。如果您在交货后第 75 天或第 180 天之前输入完整的索赔，则足以提交您的损失或损坏通知。如果您的搬家计划在 2020 年 5 月 15 日之前，您有 75 天的时间。如果您的搬家计划在 5 月 15 日之后，那么您有 180 天的时间。然后，TSP 有 15 天的时间从您提交索赔之日起与您联系。这通常是通过电子邮件确认收到索赔来完成的。TSP 有 60 天的时间从您提交索赔之日起拒绝索赔或提出和解要约。如果您认为某项物品的报价不合适，则可以与 TSP 协商。一旦您与 TSP 就任何物品达成协议，您必须在 DPS 中表明接受这些报价。如果 TSP 拒绝整个索赔、拒绝特定物品，或者您拒绝一项或多项物品的报价，您将选择“转移到 MCO”处理被拒绝物品以外的物品。在 DPS 中选择“转移到 MCO”不会自动将您的索赔转移到陆军索赔系统，因为 DPS 未链接到服务的索赔系统。进入 PClaims 后，您将创建索赔人资料。如果您将物品转移到 MCO，则必须访问 www.jagcnet.army.mil/pclaims 向陆军索赔系统提交索赔。您可以通过 CAC 访问点 mil 域计算机或使用个人设备和您的 DOD ID 号提交索赔，因此请在提交之前记下您的 DOD ID 号。创建索赔人资料后，您将选择“开始新索赔”。如果是 HHG 索赔，请附上您的货运订单副本以及货运的政府提单，并输入所需数据。您可以保存进度，稍后返回完成索赔。一旦您完全输入索赔并提交索赔，它将被分配给审查员进行裁决。我希望这些信息对您的索赔过程有所帮助。
ChatGPT 在简短电磁评估中的表现
近年来，生成式人工智能的使用量激增，为生活的许多领域开辟了众多新的可能性。这项令人振奋的技术有可能创造一切，从令人信服的深度伪造到基于文本描述的逼真图像。在音乐行业，人工智能通过创作新作品和制作独特的音景发挥了创造性的作用。语音合成已经发展到人工智能可以生成自然声音的地步，这些声音可用于有声读物和虚拟助手等各种环境。基于生成式人工智能的聊天机器人能够生成文本并理解自然语言，从而实现与人类的对话。然而，人们也担心生成式人工智能会对学校和教育等不同领域产生负面影响（Lo，2023 年）。由于生成式聊天机器人能够回答大量不同的问题，因此它还可用于完成书面作业或在考试中作弊。因此，有多个学校和大学禁止在校园内使用聊天机器人的记录（美国之音新闻，2024 年）。毫无疑问，聊天机器人有可能影响许多不同的行业和职业，学校和教育也不例外。学生应该学习如何有效地使用这些聊天机器人，并在合适的时间使用它们。此外，聊天机器人还可以减轻或帮助教师完成一些日常工作（Labadze 等人，2023 年）。然而，学生和教师应该如何使用生成式人工智能取决于其推理和理解与教育相关的概念的能力和能力。OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日发布后风靡全球。从那时起，生成式人工智能的发展急剧增加。谷歌开发了一个名为 Gemini 的 ChatGPT 竞争对手，谷歌声称它能够为学生提供有关各种数学和物理任务的有效和个性化反馈（谷歌，2023 年）。为了使聊天机器人能够有效地提供这种类型的交互式反馈，它必须能够解决学生寻求帮助的任务。大多数关于大型语言模型 (LLM) 性能的教育研究工作都基于 GPT-3.5 和 GPT-4 研究了 OpenAI 的 ChatGPT（Polverini 和 Gregorcic，2024b）。自该研究发布以来，已在许多领域开展了大量研究（ Choi 等人，2022 年； Geerling 等人，2022 年）。，2023 ；Nori 等人，2023 ）展示了 ChatGPT 的潜力和局限性（Brown 等人。，2020；Rae 等人。，2022；Borji，2023；Frieder 等人。，2023；Ji 等人。总体而言，基于订阅的 ChatGPT-4 被认为是 LLM 的最新成果（Gregorcic 等人。，2024 ）。此前，Polverini 和 Gregorcic（2024b）已经证明了 ChatGPT 能够解决与“运动学图”相关的物理问题，来自运动学图理解测试（TUG-K）的学习效果一直受到限制。特别是，他们发现 ChatGPT 在“查看”和解释运动学图方面存在困难。尽管 ChatGPT 通常能够使用正确的物理推理并提供良好的问题解决描述，但其视觉限制确实造成了困难，导致 ChatGPT 在 TUG-K 中取得的总分与普通高中生相似（Zavala 等人，2017 年）。ChatGPT 在辅助学习方面的有效性
标题：临床环境中的人工智能：迈向可靠结果预测的实际实施 Simon Tilma Vistisen 1,2 Tom Joseph Pollard 3 Steve Harris 4 Simon Meyer Lauritsen 5,1
用于预测不良临床事件的高级统计模型已在文献中无处不在，我们经常听说人工智能或机器学习 (ML) 等概念将颠覆医学。鉴于外科手术和重症监护入院期间产生的数据量，这些临床领域是 ML 应用的典型。然而，面对巨大的关注和巨大的研究成果，迄今为止经过临床验证和实施的算法却很少。1 在麻醉和重症监护领域，我们所熟悉的令人信服的脓毒症预测研究很少，但它们要么规模较小 2 ，要么不是设计为随机对照试验。3 在本文中，我们广泛讨论了 ML 在现实世界中实施困难的一些原因。其中一些原因与方法论有关，另一些原因与临床背景有关。提出问题很少有机器学习研究人员非常熟悉临床环境，因此许多机器学习研究的开展方式不易转化为临床应用也就不足为奇了。恰当地构建机器学习研究（即正确定义临床事件和预测任务）需要跨学科知识和详细的方法讨论。例如，对于预测任务，构建框架包括确定临床结果、指定预测的准确时间、选择观察窗口等。这些细节有时考虑不周，有时描述不清。构建框架是正在开发的机器学习模型的支柱，评估是在构建框架的背景下进行的。4 因此，如果没有明确且具有临床相关性的构建框架，看似高性能的模型可能仍然无法在临床上使用。5 许多机器学习研究试图解决临床相关问题，但将问题过度简化到最终失去临床相关性的地步。机器学习研究中无处不在的病例对照构建框架/设计就是一个很好的例子，研究人员试图解决与临床现实不符的临床相关问题。经典病例对照研究的证据水平很弱，而且这种设计的缺陷（如选择偏差）不会因为研究应用了机器学习技术而消失。在创建能够做出预测并随时间更新的模型方面，在“验证研究”中应用病例对照设计往往会产生应避免的时间偏差。6 当发布以这种方式开发的黑箱预测算法时，结果往往是阳性预测值急剧下降，6 并且用户不可能知道哪些事件警报值得信任。观察数据的性质许多研究都是基于对大量回顾性收集的数据集的分析，缺失数据是一种常见且自然的现象。由于数据很少随机缺失，因此缺失数据的处理通常是一个主要问题。我们可以想到一个简单的生理示例，即休克/低血压时 SpO 2 无法测量。临床示例是急诊科 (ED) 采集动脉血气的患者与未采集动脉血气的患者之间的差异。临床医生决定获取该血气。观察结果的存在或缺失告诉我们一些重要的事情。更进一步说：血气是在何时何地采集的？如果在心脏手术恢复室术后最初几个小时采集，那么很可能获得该实验室测试结果以告知 FiO 2 调整，这表明与 ED 患者不同的“实验室存在风险”。一项大型回顾性研究发现，仅仅“存在实验室测试订单，无论有关测试结果的任何其他信息如何，都与
2025 堪萨斯 4-H 牲畜耳标程序
2025 年堪萨斯州 4-H 牲畜耳标程序 所有被提名参加 2025 年堪萨斯州博览会和/或堪萨斯州青少年牲畜展的动物都必须使用堪萨斯州 4-H EID（电子识别）耳标。这适用于市场牛肉、商业小母牛、市场羔羊、商业母羊、所有肉用山羊、市场猪和商业母猪。 订购标签 堪萨斯州 4-H EID 标签将从动物科学与工业系的 KSU 青年牲畜计划订购。请参考代理电子邮件、在线或订单顶部列出的订单截止日期。 牛肉标签订单必须在 2024 年 12 月 15 日之前提交，不被视为特殊订单。小型牲畜标签订单将于 2025 年 1 月 15 日到期。付款必须随标签订单一起提交才能被接受。今年，我们将恢复使用一页纸质表格。但是，推广单位应在邮寄之前先将填妥的表格副本通过电子邮件发送给 Lexie Hayes (adhayes@ksu.edu)，以确保他们的标签需求包含在州计数中。负责管理 4-H/EID 标签的代理人需要在截止日期前签署表格并将其连同支票一起邮寄给堪萨斯州立大学。有关 4-H/EID 标签的更多资源发布在 KSU 青年畜牧业计划网站的“EID 标签”选项卡下。经批准的绵羊和肉山羊 EID 标签的选项仍然有限。最好的选择是我们去年 (2024) 使用的新型小反刍动物轻量级 EID 标签。它体积小，呈方形，类似于大约 10 年前使用的标签。必须使用黑色（或蓝色，取决于标记器）插件来粘贴新的绵羊和肉山羊标签。 EID 按钮的尺寸比其他版本小得多，因此必须使用插入件以避免标签卡在标签器中。贴标签时使用消毒剂以及在贴上标签后将标签组件拉开并旋转也非常重要。堪萨斯 4-H EID 标签每袋 20 个，最低订购量为一袋。欢迎各县与其他县共享一袋标签。最初发放标签的单位必须保留他们发送给其他单位的任何标签的记录，以及每个标签所贴家庭和动物的准确记录。鼓励在动物标签记录中包含第二种身份证明形式（羊搔痒症标签、耳凹口等）。单位首先使用最旧的标签也很重要，因为我们已经到了开始重复 5 位数的可视 4-H 标签编号的地步。一旦我们返回到物种的特定标签系列，旧标签将不再适用于州提名的动物。收集、合并堪萨斯州各推广单位收到的标签订单，并代表该州下达批量订单。首先订购牛肉标签，然后订购小型牲畜标签。标签在收到并处理后将分发给各个单位。堪萨斯州立大学青年牲畜计划并不维持标签的持续供应。传统上，牛肉标签在 1 月底可用，小型牲畜标签在 3 月 1 日之前准备好。过期标签 5 年及以上的堪萨斯 4-H EID 标签将不再被接受用于州提名的动物。制造日期应列在每袋标签的标签底部。2020 年之前发放的标签不适用于将被州提名参加堪萨斯州博览会 Grand Drive 和/或 KJLS 的牲畜项目。这包括所有物种的可视标签编号 45200-60000。但是，2019 年及之前剩余的标签仍可用于仅限县博览会的动物。 *仅 840 个标签可用于将被州提名的牛和猪。作为拨款资助的 RFID 技术试点计划的一部分发放的原始 982 个 EID 标签将不被这两个物种接受。记录保存职责 单位内负责管理牲畜项目标签的推广专业人员负责维护使用标签的动物的标签记录。堪萨斯 4-H EID 标签（官方 (840) 标签）的记录需要保存五 (5) 年。
第20集|高科技餐厅与埃德·李（Ed Lee），...
Raquel Buscaino：欢迎来到Deloitte TechTalks。 我是您的主持人，拉奎尔·布斯卡诺（Raquel Buscaino）和我领导德勤的小说和指数技术团队，我们在这里感知并了解新兴的技术。 在今天的一集中，我们将深入研究餐厅，特别是高科技餐厅的世界。 我们将通过当今餐馆面临的一些关键挑战进行聊天，为什么他们越来越多地将更多的技术从自助服务订购售货亭到食品预备机器人，以及在不断变化的世界中保持竞争力的能力。 ，我很高兴能与Deloitte Consulting LLP董事总经理Ed Lee一起加入，他专注于餐饮行业的战略和成长主题。 ，欢迎来到播客。 我一直非常期待这一集。 埃德·李：是的，我是我。我真的很高兴来到这里。 非常感谢。 Raquel Buscaino：今天的情节都是关于高科技餐厅的。 ，但是在我们深入研究技术的一部分之前，也许我们可以首先谈论一般餐馆。 当今餐馆业务面临的主要挑战是什么？ 他们在做什么？ 埃德·李：因此，如果您查看餐厅的季度文件以及在网上的首席执行官所说的内容，以及在德勤（Deloitte），我们也一直在与餐厅高管交谈，并了解他们的想法[Deloitte Restaurants Survey]，我们会在这里看到五个关键主题。 第一个是增加流量和增加同店销售的真正压力。 我认为，与之相关，并挑战这是很高的投入成本。Raquel Buscaino：欢迎来到Deloitte TechTalks。我是您的主持人，拉奎尔·布斯卡诺（Raquel Buscaino）和我领导德勤的小说和指数技术团队，我们在这里感知并了解新兴的技术。在今天的一集中，我们将深入研究餐厅，特别是高科技餐厅的世界。我们将通过当今餐馆面临的一些关键挑战进行聊天，为什么他们越来越多地将更多的技术从自助服务订购售货亭到食品预备机器人，以及在不断变化的世界中保持竞争力的能力。，我很高兴能与Deloitte Consulting LLP董事总经理Ed Lee一起加入，他专注于餐饮行业的战略和成长主题。，欢迎来到播客。 我一直非常期待这一集。 埃德·李：是的，我是我。我真的很高兴来到这里。 非常感谢。 Raquel Buscaino：今天的情节都是关于高科技餐厅的。 ，但是在我们深入研究技术的一部分之前，也许我们可以首先谈论一般餐馆。 当今餐馆业务面临的主要挑战是什么？ 他们在做什么？ 埃德·李：因此，如果您查看餐厅的季度文件以及在网上的首席执行官所说的内容，以及在德勤（Deloitte），我们也一直在与餐厅高管交谈，并了解他们的想法[Deloitte Restaurants Survey]，我们会在这里看到五个关键主题。 第一个是增加流量和增加同店销售的真正压力。 我认为，与之相关，并挑战这是很高的投入成本。，欢迎来到播客。我一直非常期待这一集。埃德·李：是的，我是我。我真的很高兴来到这里。非常感谢。Raquel Buscaino：今天的情节都是关于高科技餐厅的。 ，但是在我们深入研究技术的一部分之前，也许我们可以首先谈论一般餐馆。 当今餐馆业务面临的主要挑战是什么？ 他们在做什么？ 埃德·李：因此，如果您查看餐厅的季度文件以及在网上的首席执行官所说的内容，以及在德勤（Deloitte），我们也一直在与餐厅高管交谈，并了解他们的想法[Deloitte Restaurants Survey]，我们会在这里看到五个关键主题。 第一个是增加流量和增加同店销售的真正压力。 我认为，与之相关，并挑战这是很高的投入成本。Raquel Buscaino：今天的情节都是关于高科技餐厅的。，但是在我们深入研究技术的一部分之前，也许我们可以首先谈论一般餐馆。当今餐馆业务面临的主要挑战是什么？他们在做什么？埃德·李：因此，如果您查看餐厅的季度文件以及在网上的首席执行官所说的内容，以及在德勤（Deloitte），我们也一直在与餐厅高管交谈，并了解他们的想法[Deloitte Restaurants Survey]，我们会在这里看到五个关键主题。第一个是增加流量和增加同店销售的真正压力。我认为，与之相关，并挑战这是很高的投入成本。每个人都非常关注我们如何增加流量，如何吸引更多人进入商店，我们如何使每个商店都尽可能地增长。因此，这是否是直接的材料，还是劳动力成本，餐馆试图能够处理这些成本，而不是将价格提高到您知道他们失去流量的地步。，这两件事在紧张局势中相当多。我敢肯定，有一个第三个领域，这是越来越多的压力，即通过订购，订购以及付款和忠诚度计划以及这种事情提供真正良好的数字体验以及这种事情。，在数字空间中尽可能多地在数字空间中获得这种体验，这已成为餐饮业竞争的基础。，这是一件非常重要的事情。所以这是前三个，然后与之相关，而与之紧张的是，IT成本在餐厅业务中确实在加速。如果您想在八十年代开设一家披萨店，则有一张电话费，这就是您与客户互动的费用。今天，这要复杂得多。然后，最后，一种成长的方法是增长的单位，例如，“我需要开设更多商店”，无论是美国公司还是国际上的美国。很难：找到好