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你的完美 AI 技术团队
MO 和 ML 是不同但互补的技术，对于最大限度地提高运营效率、利用稀缺资源做出明智决策以及降低风险必不可少。MO 帮助企业根据众多且通常很复杂的业务约束（例如资源、计划和成本）做出最佳决策。ML 根据历史数据创建有关业务变量的预测模型，其中不确定性是常态。企业可以使用这些 ML 预测模型来推断不确定但 MO 需要的约束，以做出最佳决策。同样，ML 预测模型是单一预测的，或者只能根据单个预测做出简单决策。MO 可以将预测集成到决策系统中，将预测置于业务环境中并允许高管采取行动。简而言之：当 ML 模型生成预测时，可以利用 MO 对这些预测采取行动并做出决策。
完美平面图的 3 个步骤
客厅应该设在房子的后面还是前面？您是否想从客厅看到后面的景色，以便能看到孩子们在院子里玩耍？从客厅进入后院是否重要？从厨房或餐厅进入？您或孩子们是否需要方便地使用卫生间而进出后院？所有卧室都应该设在房子的一侧还是分开？如果孩子还小，而您希望他们现在离您近一些，那么当他们十几岁时，这种情况会改变吗？您是否希望能够从车库里的车上卸下杂货，然后直接走进厨房？您的家人中是否有人经常从外面带回泥土和泥巴？您是否需要一个储藏室或放置区，让孩子（或任何人）可以放置鞋子、背包、钱包、手机等？
完美，防止可预防。
完美的核心是通过创造更有能力和支持的环境来推动整个欧洲FH小儿筛查的实施，尤其是关注CVD负担最高的国家，而FH意识在更广泛的利益相关者中较低。Perfecto根据FH欧洲网络的经验和当前的意识活动，认识到，对于更好地了解对FH儿科筛查实施所需的利益相关者的态度和决策过程的更好洞察力是有未满足的。Perfecto将使用以公民为主导的方法来开发和调整一个个性化的交流模型，该模型可以推广到FH之外，并且可以用于其他疾病，具有大多数NCD（例如癌症和代谢疾病）常见的危险因素。Perfecto将以欧洲一级的倡导工作为基础，讨论FH小儿筛查的主题，还旨在吸引整个人群，不仅诊断出患者，因为这是一种本质上没有诊断的疾病，以使父母能够寻求和接受信息和相关筛查。特别重点将放在通常不包括在卫生政策设计中的人群上，在这种情况下，罗马尼亚的罗马人口及其在拟议的个性化通信模型（PCM）中涉及的人们的看法，障碍和知识基础。这样做，Perfecto将采用真正的患者和公民驱动的方法，具有强大的能力建设要素用于乘法，特别是在有需要的人口群体之间。该项目旨在通过开发集成的数字PCM来改善范围和内容（知识/素养，技能/能力，自我效能/授权），并提供启用型模型/互补的学习环境，以提高范围和内容（知识/素养，技能/能力，自我效率/授权/授权），从而超越数字时代的开放和创新实践，超越障碍（身体，认知，文化，语言）。适应其他欧盟国家，可以改善财团覆盖范围内所有国家（欧盟及以后）内所有国家的健康素养和政策倡导。它将解决以前提到的知识差距，在最先进的情况下增加了相关证据，并在FH儿科筛查实施中产生了重大影响，并最终导致了CVD负担和健康不平等的减少。
杂交 - 完美平衡供求与...
根据丹福斯（Danfoss）的驱动器，在世界上，杂交的定义可以通过将储能手段引入系统来概括。混合解决方案主要是出于以下原因之一：有机会从可再生能源出售更多能源到网格在系统的一生中降低总运营成本（TCO），通过： - 避免过度利用系统 - 推迟在过度支持情况下的基础设施投资，可以储存效果。当需求水平较高时，可以再次使用存储的能量来提供额外的能源减少运营费用（OPEX） - 提高系统效率 - 提高系统可用性混合系统可以提高系统效率并避免由电网不稳定引起的停电； 在功率质量问题的情况下，通过增加鲁棒性来减少系统的停机时间。
