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评估技术集成对供应链中订单拾取效率的影响
供应链管理的快速发展是由旨在改善秩序履行过程的技术进步所驱动的。订购订单，这是仓库运营的关键组成部分，传统上依靠体力劳动，导致效率低下，错误和高运营成本。随着自动化，机器人技术和AI驱动的仓库管理系统的出现，供应链已经见证了速度，准确性和成本效益的实质性提高。对电子商务和全球贸易的需求不断增长，加剧了对更有效和无错误的采摘过程的需求。公司越来越多地投资于利用物联网（IoT）传感器，实时跟踪和AI驱动分析的智能仓储解决方案，以优化仓库运营。自动化，包括使用机器人采摘器和自动导向车辆（AGV），在提高订单履行速度并最大程度地减少库存差异的同时，减少了对手动劳动的依赖。此外，数字化转型正在通过整合基于云的仓库管理系统（WMS）来重塑传统供应链模型，从而促进实时可见性和数据驱动的决策。这些系统使企业能够简化物流运营，增强不同供应链利益相关者之间的协调，并对消费者需求的波动更有效地做出响应。尽管有明显的优势，但组织在实施这些技术方面面临一些挑战。高昂的实施成本，对自动化的抵抗力，集成复杂性以及网络安全威胁构成了无缝采用的重大障碍。本研究旨在探索企业如何有效地将技术整合到订购过程中，同时解决这些挑战以最大程度地提高效率和成本节省。通过分析现实世界中的案例研究和行业趋势，该研究试图提供有关技术驱动供应链未来的战略见解。
用于历史数据的生成对抗网络...
ptarun@ieee.org摘要半导体制造业在很大程度上取决于历史数据以进行过程优化，预测性建模和数字双胞胎创建。但是，由于设备升级，过程更改和有限的数据收集等各种因素，获得全面的历史数据集可能具有挑战性。生成的对抗网络（GAN）已通过生成与现实世界分布的合成数据，成为对此问题的有希望的解决方案。这项研究探讨了gan在半导体制造设施中生成历史数据的应用。我们讨论了数据质量的重要性，建模复杂的Fab操作中的挑战以及维护数据隐私的需求。我们还检查了适用于时间序列数据生成的专业gan体系结构，用于处理不同数据类型的多模式gans以及用于捕获设备，过程和范围范围范围指标之间关系的层次结构gan。还讨论了GAN生成数据在FAB模拟，预测性维护和过程优化中的培训方法，评估指标以及潜在的应用。此外，我们解决了有关综合数据，潜在偏见和计算要求的可靠性的担忧。最后，我们重点介绍了未来的研究方向，包括将gan与其他AI技术集成在一起，以及在整个Fab设施中创建数字双胞胎的可能性。虽然仍然存在挑战，但GAN提出了一种有希望的途径，可以通过改进的预测性建模和数字化双胞胎创建来增强半导体制造。关键字：半导体制造，生成对抗网络（GAN），历史数据，合成数据生成，预测性建模，数字双胞胎，层次模型，工厂模拟中，半导体制造行业在很大程度上依赖于历史数据，以优化历史数据，并提高产量，并维持质量控制[1]。这些数据对于开发预测模型，识别趋势并就生产参数做出明智的决策至关重要[2]。但是，获得全面的历史数据可能具有挑战性，因为过去的设备升级，过程更改或有限的数据收集等各种因素。有限或缺失的历史数据为半导体制造商带来了重大障碍。没有足够的数据，很难训练准确的机器学习模型，执行强大的统计分析或建立可靠的基准进行绩效评估。缺乏数据会阻碍过程
生成对抗网络的收敛动力学
拟合神经网络通常求助于随机（或类似）的梯度下降，这是梯度下降动力学的耐噪声（且有效的）分辨率。它输出了一系列网络参数，这些参数在训练步骤中会演变。梯度下降是极限，当学习率较小并且批处理大小不限时，在训练过程中获得的这组越来越最佳的网络参数。在此贡献中，我们研究了机器学习中使用的生成对抗网络中的收敛性。我们研究了少量学习率的限制，并表明，与单个网络培训类似，GAN学习动力趋于消失学习率至一定的限制动态。这导致我们考虑度量空间中的进化方程（这是我们称为双流的自然框架）。我们给出了解决方案的正式定义，并证明了这种转化。该理论然后将其应用于甘斯的特定实例，我们讨论了这种见解如何有助于理解和减轻模式崩溃。关键字：gan;公制流；生成网络
一种基于应用于EHR数据集的临床条件生成对抗网络的新型缺失数据插补方法
-467 Microalbuminuria mg/l -347 Glicosuria G/l -317 Fasting glycaemia mg/dl -312 Gamma-glutamyl transferase UI/l -300 Alkaline phosphatase UI/l -294 Fibrinogen (serum) mg/dl -233 Hemoglobin g/dl -231 Glycated hemoglobin % -204 Creatinine mg/dl -202 Creatine phosphokinase (serum) UI/l -185 LDL cholesterol mg/dl -184 HDL cholesterol mg/dl -183 Cholesterol (total) mg/dl -173 Weist cm -118 Serum glutamic-oxaloacetic transaminase UI/l -61淀粉酶UI/L -45白蛋白排泄速率mcg/min -43丙氨酸氨基转移酶测试UI/L -21尿酸mg/dl -3性别无-2性别无-2年龄-1糖尿病年-1糖尿病持续时间
集装箱运输供应链集成对操作绩效的影响：信息共享的中介作用
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通过生成对抗网络生成结构现实的模型
摘要 - 上下文。模型驱动工程师（MDE）中的几项活动，例如模型转换测试，将需要大量现实模型的可用性。然而，到目前为止，在生产大型模型存储库方面已经失败了，并且缺乏免费的工业模型是MDE中最重要的问题之一。因此，MDE研究人员开发了各种工具和方法来使用不同的方法（例如图形语法，分区和随机生成）生成模型。但是，考虑其现实主义，这些工具很少专注于生产新模型。贡献。在这项工作中，我们利用生成深度学习，尤其是生成的对抗网络（GAN），提出了一种生成新结构现实模型的方法。在Eclipse建模框架之上构建，该提议的工具可以从元模型和一个大实例模型作为输入中生成新的人造模型。基于图的指标已用于评估该方法。初步统计结果表明，使用gans可以有望创建新的现实模型。索引术语 - 模型生成，MDE，生成对手网络，工具支持
VINCI 完成对 FM Conway 的收购
VINCI 完成对 FM Conway 的收购 VINCI Construction 签署的全面收购基础设施服务业务 FM Conway 的协议于 2025 年 1 月 31 日星期五完成。FM Conway 现已加入 VINCI Construction 网络，以支持公司的进一步发展，并为其已经成功的商业模式带来更多动力，同时明确注重创新和可持续性。FM Conway 的营业额为 5.8 亿英镑，拥有 2,000 多名员工，提供交通、建筑环境和公共领域的基本维护和建设服务。该企业通过其先进的循环经济模式，特别是在当地和战略道路网络上使用高再生沥青，一直是可持续建筑的先驱。FM Conway 将继续作为独立企业运营，但显然受益于更广泛的集团支持和资源。协议完成后，Joanne Conway 将离开公司，长期董事会成员 Andrew Hansen 将监督 FM Conway 在 VINCI 内部的下一阶段的发展和成长。安德鲁于 1998 年加入公司，现担任 FM Conway 董事总经理和 VINCI 建筑英国分部的 EXCOM 成员。Mark Goldsworthy 仍担任 FM Conway 的首席财务官，Xavier Lansade 和 Scott Wardrop 将加入 FM Conway 董事会。FM Conway 董事总经理安德鲁·汉森表示：“这是 FM Conway 历史上激动人心的新篇章，为我们为客户和社区提供服务的方式开辟了绝佳的机会。我们一直是一家不断突破界限、抓住新机遇的公司。在过去 27 年里，我很高兴亲眼目睹了这项业务所能取得的成就。现在有了 VINCI 建筑的强大支持，我毫不怀疑我们的员工将继续取得伟大成就。未来非常光明。”英国 VINCI 建筑首席执行官斯科特·沃德罗普表示：“我非常高兴地欢迎 FM Conway 团队加入 VINCI。我认识这个家族和高层团队很久了，尊重他们的文化、创新和专业精神，这与 VINCI Construction 的业务相得益彰。我知道我们会互相学习，并坚信成功和可持续的基础设施服务企业必须了解他们的整个供应链——FM Conway 增强了我们的能力。”
利用交叉注意力网络发现成对相互作用来预测药物-靶标亲和力 S. Falahati a、F. Zamani* a、MA Khodamoradi b
在药物发现中，药物-靶标亲和力 (DTA) 被视为至关重要的一步，因为它有助于在开发过程中识别最有前途的候选药物。由于必须考虑药物和靶分子的结构和功能，以及它们复杂而非线性的相互作用，DTA 预测是一项具有挑战性的任务。本研究的目的是提出一种新颖的 DTA 预测框架，该框架利用图神经网络 (GNN) 的交叉注意网络 (CAN) 的优势。然而，使用 GNN 表示图会保留其 3D 结构信息。现有的基于注意力的方法并未充分利用它们。我们的框架使用 CAN 通过分析药物分子的不同部分如何与蛋白质的特定区域相互作用来捕获药物-靶标对的更准确表示。我们在顺序架构中使用 GIN 和 GAT 来捕获药物图分子的局部和全局结构信息。我们在两个基准数据集 Davis 和 KIBA 上评估了所提出方法的性能。其性能令人鼓舞，在均方误差 (MSE) 和一致性指数 (CI) 方面优于许多最先进的方法。具体来说，对于 Davis 数据集，我们实现了 0.222 的 MSE 和 0.901 的 CI，而对于 KIBA，我们获得了 0.144 的 MSE 和 0.883 的 CI。我们的方法提高了相互作用分析的可解释性和特异性，为药物发现过程提供了更深入的见解，并为预测的 DTA 提供了有价值的解释。我们的研究代码可在以下网址获取：https://github.com/fsonya88/CAN-DTA。
在实地生物多样性实验中，土壤微生物组组成对降水和植物组成调控具有高度响应
全球气候变化对陆地生态系统功能影响巨大，降水模式的波动范围从极端干旱到不适应这些条件的生态系统中的高强度降雨事件。同时，生态系统功能受到生物多样性迅速丧失的威胁（Tilman 等人，2012 年）。气候变化和生物多样性对生态系统功能产生复合影响的可能性凸显了同时考虑这两个因素的必要性。通过更好地了解生物多样性和气候变化对生态系统过程的潜在机制介质，可以更好地预测此类影响。大量研究表明土壤微生物在生态系统功能（ Austin 等人， 2014 ； Dubey 等人， 2019 ； Podzikowski 等人， 2024 ）和生物多样性维持（ Van Der Heijden 等人， 2008 ； Bever 等人， 2015 ）中发挥着关键作用，因此很可能成为调节生物多样性和气候变化对生态系统功能的联合影响的候选者。因此，了解土壤微生物组（包括功能不同的微生物群）如何应对气候扰动以及植物多样性和组成的变化至关重要。土壤微生物组已被证明对降水变化高度敏感（ Barnard 等人， 2013 ； Engelhardt 等人， 2018 ）。研究表明，细菌和真菌（包括真菌病原体（Coulhoun，1973 年；Talley 等人，2002 年；Delavaux 等人，2021 年 a）和丛枝菌根 (AM) 真菌（House and Bever，2018 年）和卵菌（Van West 等人，2003 年；Delavaux 等人，2021 年 a））的丰富度、丰度和组成会随着降水量的变化而变化。虽然细菌和真菌都对降水量的增加作出反应，但研究发现真菌比细菌更能耐受干旱条件（Barnard 等人，2013 年；Engelhardt 等人，2018 年）。同时，一些真菌病原体（例如锈病，Froelich 和 Snow，1986；根腐病 Wyka 等人，2018；Bevacqua 等人，2023）和腐生菌（Delavaux 等人，2021a）被发现在较潮湿的条件下繁殖。此外，陆生卵菌通常是植物病原体，它们在较潮湿的条件下多样性增加（Delavaux 等人，2021a），这可能是它们依赖水的生命周期所预期的（Thines，2018）。因此，这些对降水的不同反应对于微生物组对植物群落的反馈具有重大影响，例如在干旱条件下对 AM 真菌伙伴的依赖增加（ Stahl 和 Smith，1984 ； Schultz 等人，2001 ； Auge，2001 ； Marulanda 等人，2003 ）以及在潮湿条件下病原体的影响可能更大。因此，确定功能和分类学上不同的土壤微生物群对重大降水变化的相对敏感性，对于理解微生物组驱动的功能如何随着干旱期延长和降雨期加剧而发生变化至关重要。迄今为止，还没有研究测量过微生物功能群对降水实验性改变的广度。土壤微生物组对植物群落组成也高度敏感。植物物种丰富度的提高可以增加微生物多样性（Lamb 等人，2011 年；Burrill 等人，2023 年），因为植物物种的微生物组通常因根系结构（Saleem 等人，2018 年）、根系
肠道微生物组组成对社会决策的影响
索邦纳大学（Sorbonne Universite），巴黎脑研究所（ICM），Inserm，CNRS，CNRS，APHP，Hôpitalde la Pitie ́Salpêtrie ̀雷，47 Boulevard del'Hôpital，France Bonn and Bonn Nut and Micro Science and Micro Science and Insipmation 。 Katzenburgweg 7，53115德国B波恩C基因组统计研究所和生物信息学研究所，波恩大学和大学医院波恩，维纳斯伯格校园1，53127 BONN，德国BONN，BONN，BONNY D BONN D BONN，实验性癫痫学研究所 Boulevard de Constance, 77300 Fontainebleau, France f Lyon Neuroscience Research Center, CNRS, INSERM, Claude Bernard University Lyon 1, CH Le Vinatier - Bâtiment 462 - Neurocampus, 95 Bd Pinel, 69500 Bron, France *To whom correspondence should be addressed: Email: hilke.plassmann@insead.edu 1 Shared senior作者身份。 编辑者：Stephen Fleming。 Katzenburgweg 7，53115德国B波恩C基因组统计研究所和生物信息学研究所，波恩大学和大学医院波恩，维纳斯伯格校园1，53127 BONN，德国BONN，BONN，BONNY D BONN D BONN，实验性癫痫学研究所 Boulevard de Constance, 77300 Fontainebleau, France f Lyon Neuroscience Research Center, CNRS, INSERM, Claude Bernard University Lyon 1, CH Le Vinatier - Bâtiment 462 - Neurocampus, 95 Bd Pinel, 69500 Bron, France *To whom correspondence should be addressed: Email: hilke.plassmann@insead.edu 1 Shared senior作者身份。编辑者：Stephen Fleming