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供应链库存补充无论是缺货...
库存管理、策略和系统始终是零售商关注的重点。任何错误，无论是缺货、延迟发货还是库存过剩，都会对销售、客户忠诚度和效率产生重大影响。保持最新的库存水平和高效的供应链补货对于满足客户需求、可用性和忠诚度至关重要。根据 IHL Services 的数据，“2023 年，库存失真的总成本预计为 1.77 万亿美元，比 2022 年下降 1720 亿美元，缺货占 1.2 万亿美元，库存过剩总额为 5620 亿美元。毫无疑问，一个巨大的问题仍然存在——比拉丁美洲/南美洲零售 GDP 的总和还要大。这凸显了缺货和库存过剩的重大影响，强调了制定准确的库存补货策略的迫切需要。”
© 2023 IEEE。允许个人使用本材料。对于所有其他用途，无论是在现有还是未来的媒体中，都必须获得 IEEE 的许可，包括
该芯片通过引线键合到 PCB 上，并放置在温控室 (Espec SH-241) 中。使用信号发生器 (Keysight 33500B)，以 140kHz 的频率用 20 伏峰峰值 (Vpp) 15 周期方波脉冲驱动 pMUT，并使用示波器 (Keysight DSOX4024A) 捕获回声。使用高压配电盘在 TX 和 RX 模式之间切换 pMUT。值得注意的是，阵列中的所有 16 个膜都作为发射器 (TX) 脉冲，然后切换为接收 (RX) 回声信号。芯片被限制在 30 厘米长的有机玻璃管内，以最大限度地减少在没有放大电子器件的情况下由于扩散而造成的信号损失。室的温度以 10°C 为增量，从 30 到 90°C 不等。每次温度增加时，在测量之前都要观察 2 分钟的稳定时间
国防国家体育中心为武装部队、各军种、各局和国家宪兵队的伤员提供各种先进的体育活动，从休闲活动到竞赛，适合残疾人士。无论是个人还是团体运动，无论是在陆地、海上还是空中，受伤者都是我们支持他们重返社会和重建家园的核心力量。运动万岁！
针对受伤人员和家属的多项活动课程旨在让亲属在不同环境中分享受伤人员重建和重新融入过程。学校假期期间提供多种体育和文化活动。联系人：ADC COSTROWA Stéphane 电子邮件：stephane.costrowa@intradef.gouv.fr 电话：01 79 91 60 28。综合运动课程向已在重建运动课程中注册的受伤人员开放。它提供完全自主且无需协助的活动（视障人士除外）。联系人：M EL-ATALATI Sania - APAS 教师 电子邮件：sania.el-atalati@intradef.gouv.fr 电话：01 79 91 62 35。CNMT：由土伦海军航海俱乐部组织，该课程将让您发现航海活动。联系人：MASTOURI Djamel 先生 电子邮件：djamel1.mastouri@intradef.gouv.fr 电话：01 79 91 62 99。D2OA 让您通过呼吸发现并认证自己在水肺潜水、呼吸暂停和 ORFA 技术领域的知识。联系人：ADC HURIAUX Teddy 电子邮件：teddy.huriaux@intradef.gouv.fr 电话：01 79 91 62 34。如何参加这些体育活动 联系您的军队援助单位、您的体育部门、您的 BEH 或 CNSD 的军事伤害和体育部门。联系方式：dbms.eis@gmail.com
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摘要 — 在能源和资源受限的可穿戴设备上自动识别健身活动消除了激烈健身期间的人机交互要求 - 例如轻触敲击和滑动。这项工作提出了一个微型且高精度的残差卷积神经网络，它在毫瓦微控制器中运行，用于自动锻炼分类。我们在三个资源受限的设备上评估了带量化的深度模型的推理性能：两个带有 ARM-Cortex M4 和 M7 内核的来自 ST Microelectronics 的微控制器，以及一个 GAP8 片上系统，后者是来自 Green-Waves Technologies 的开源多核 RISC-V 计算平台。实验结果表明，在全精度推理下，十一项锻炼识别的准确率高达 90.4%。本文还介绍了资源受限系统的权衡性能。在保持识别准确率（88.1%）和最小损失的同时，每次推理仅需要 3 s。得益于 8 个 RISC-V 集群核心，GAP8 上每次推理只需 2 毫秒。我们测量发现，它的执行时间比 Cortex-M4 和 Cortex-M7 核心快 18.9 倍和 6.5 倍，表明基于所述数据集以 20 H z 采样率进行实时板载锻炼识别的可行性。在最大时钟频率下，GAP8 上每次推理消耗的能量为 0.41 m J，而 Cortex-M4 上为 5.17 m J，Cortex-M7 上为 8.07 m J。当系统使用电池供电时，它可以延长电池寿命。我们还引入了一个开放数据集，该数据集由从十个受试者收集的 50 个 11 个健身房锻炼课程组成，可公开获取。索引术语 — 锻炼识别、健身房识别、锻炼分类、边缘计算、TinyML、PULP
“©2021 IEEE。允许个人使用本材料。对于所有其他用途，无论是在现有还是未来的媒体中，都必须获得 IEEE 的许可，包括
摘要 — 近年来，基于脑电图 (EEG) 的神经反馈在耳鸣治疗中得到了广泛的研究。大多数现有研究依赖于专家的认知预测，而基于机器学习和深度学习的研究要么需要大量数据，要么不能很好地推广到新对象。在本文中，我们提出了一种基于 EEG 的耳鸣神经反馈的稳健、数据高效的模型，用于区分耳鸣和健康状态。我们提出了趋势描述符，一种精细度较低的特征提取器，以减少电极噪声对 EEG 信号的影响，以及以监督方式增强的孪生编码器-解码器网络，以学习精确对齐并获得跨受试者和 EEG 信号通道的高质量可转移映射。我们的实验表明，在分析受试者对 90dB 和 100dB 声音的脑电图神经反馈时，所提出的方法明显优于最先进的算法，在独立于受试者的环境中预测耳鸣和对照受试者的准确率达到 91.67%-94.44%。我们对混合受试者和参数的消融研究表明该方法的性能稳定性。
