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商业智能对供应链管理在尼日利亚消费品行业的有效性的影响
业务绩效取决于供应链管理（SCM），这可以通过数字化转型来增强，以便快速决策以增加市场份额。通过实现明智的决策，商业智能（BI）可以促进SCM有效性和竞争优势的改善。实时生产和库存水平监控是通过BI能力使组织适应不断变化的市场趋势并满足客户需求的。尤其是，BI技术可以通过提供增值和财务收益，从而提高行业的快速采用和快速行业的增长，从而增加消费产品领域的企业SCM。该研究采用定量方法来收集数据，并采用了一种简单的随机抽样方法来防止样本偏差。该研究认为线性曲线估计（LCE）是一种数据分析方法。模型估计的结果表明，BI记录了尼日利亚消费品行业的SC可见性，灵活性和韧性的积极和显着影响。该研究得出结论，BI通过提高可见性，预测需求，提高弹性，优化过程并提高生产率来提高供应链管理（SCM）的有效性。SCM有效性取决于有效处理中断和不确定性。该研究强调了研究结果后的实际政策含义。
物理AI代理：将认知智能与现实世界动作整合
垂直AI代理人通过提供主要特定智能和量身定制的解决方案来彻底改变行业。然而，许多部分，例如制造业，医疗保健和物流，都需要能够将其智力扩展到物理世界，直接与物体，环境和动态条件直接进行。这一需求导致了物理AI代理的出现，该系统的系统将由专业LLMS提供支持的认知推理和精确的身体动作以执行现实世界任务。这项工作将物理AI代理引入了与垂直AI代理共享原理的演变，该原理是针对物理相互作用而定制的。我们提出了一个具有三个核心区块的模块化体系结构，即感知，认知和驱动 - 为不同的工业提供了可扩展的框架。此外，我们介绍了物理检索增强发电（pH-rag）设计模式，该模式将物理知识与特定于行业的LLM相关联，以实时决策和以物理环境告知。通过案例研究，我们演示了物理AI代理和pH-rag框架如何改变自动驾驶汽车，仓库机器人技术，医疗保健和制造业等行业，为企业提供了整合体现的AI的途径，以进行运营效率和创新。
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时段时间 [分钟] Key/Inv/Con/ShrtName 名称 标题 科学
15 Con Tomohito Sekiguchi 関口 智仁 基于 CPG 工程的控制创造出具有各向同性腿部布置的多足行星探测车的新型运动模式：推进 (Landon, Naoya)
KitBit：用于解决智力测试和数值系列的新型 AI 模型
摘要 — 智力测试的解析度，特别是数字序列的解析度，在 AI 系统的评估中一直备受关注。我们提出了一种名为 KitBit 的新计算模型，该模型使用一组精简的算法及其组合来构建一个预测模型，该模型可以在数字序列中找到潜在的模式，例如智商测试中包含的数字序列和其他复杂得多的数字序列。我们介绍了该模型的基本原理及其在不同情况下的应用。首先，对从各种来源收集的智商测试中使用的一组数字序列进行系统测试。接下来，我们的模型成功应用于用于评估文献中报告的模型的系列。在这两种情况下，该系统都能够使用标准计算能力在不到一秒的时间内解决这些类型的问题。最后，KitBit 的算法首次应用于著名的 OEIS 数据库的完整系列。我们以算法列表的形式找到了一种模式，并在迄今为止数量最多的系列中预测了以下术语。这些结果证明了 KitBit 解决可以用数字表示的复杂问题的潜力。
智力，人造边界的自然来源 - 人类智能与。人工智能 - 书的预览
但是，这些进步也提高了道德考虑和社会意义。关于AI治理，偏见的衰减和隐私保护的道德困境需要紧急关注。虽然AI系统变得越来越自治，但必须保证透明度，责任和公平性。此外，AI的普遍采用的社会经济后果值得深入反思。如果AI有可能提高人类能力并减轻社会挑战，它也会带来风险，例如替代工作和加剧不平等现象。将需要政治决策者，技术人员和不同领域的利益相关者的合作工作。
将中智组件精炼为子组件，以应用于以可再生能源为主的长期能源规划
走向清洁和分散能源未来的征程是一个持续的过程。政府、企业和个人必须共同努力，促进创新、投资和支持性政策。这里概述的阶段提供了一个框架，用于理解这一复杂的转变及其带来的机遇和挑战。在这篇评论文章中，我们讨论了走向完全清洁能源的合理阶段以及个体电力生产商，以及引入中智子组件以在长期能源规划中包括不确定性和间歇性的必要性。实现“个体电力生产商”阶段是一项长期努力，需要各个部门做出全面和持续的努力。通过关注技术进步、建立支持性政策框架和促进社区参与，我们可以为由清洁、本地产生的可再生能源驱动的未来铺平道路。走向分散和可持续能源未来的征程具有巨大的潜力，可以为所有人创造更清洁的环境、更大的能源独立性和更公平的能源格局。
粉末DED方法的建模技术3D金属添加剂制造机LAMDA
Ishii Hirohisa * 1 Kuramoto Hirohisa * 2 Koh Ishii Hirohisa Kuramoto Tauchi Takushi * 2 Yamamoto Yusuke * 3 Hiroyuki Tauchi Yusuke Yamamoto Wakana Tomohiro * 3 Yoshimura Jin * 3 Tomohiro Wakana Hitoshi Yoshimura
利用人工智能提高道路桥梁维护效率的合作......
Public Works Research Institute, National Research and Development Agency Structure Maintenance Research Center Nishikawa Kazuhiro Sep. 2018 - Mar. 2022 Kanazawa Fumihiko Sep. 2018 - Mar. 2020 Kiriyama Takaharu Sep. 2018 - Bridge Structure Research Group, Structure Maintenance Research Center Hoshikuma Junichi July 2011 - Masahiro Ishida Sep. 2018 - Michio Osumi Sep. 2018 - Mamoru Sawada Sep. 2018 - Mar. 2018 Kamisen Yasushi Sep. 2018 - Mar. 2022 Tanaka Yoshiki Sep. 2018 - Mar. 2019 Oshima Yoshinobu Sep. 2018 - Mar. 2020 Hiroe Akiko Sep. 2018 - Mar. 2020 Morimoto Tomohiro Sep. 2018 - Mar. 2019 Matsumoto Naoshi Sep. 2018 -与上述相同，同一计划的第三年：Masashi Endo，9/2018-3/2010与上述相同，Tsubasa Noda，9/2018-2018-5/2010相同，Toshitaka Suemune，4/2019-2019-3/2020与上述相同IRO NINOMIYA，4/2019-7/2020与上述相同，Takahiro Masuda，4/2019-7/2020与上述相同，Nakaura Shinnosuke Nakaura，4/2019-4/2011与上述相同/2019-4/2022与上述相同，Kohei Eguchi，4/2019-3/2022与上述相同Kenta H31.4 ~ 相同 峰高 R1.5 ~ R2.4 相同 大西贵则 R1.7 ~ R3.9 相同 篠田龙作 R2.4 ~ R4.3 相同 高桥稔 R2.4 ~ 相同 藤木裕二 R2.4 ~ 相同 饭岛翔一 R2.4 ~ 相同 夏堀至 R2.4 ~ 相同 小林匠 R2.4 ~ 相同 岩谷勇太 R2.7 ~ 相同 菅原达也 R2.7 ~ 相同 行堂慎也 R2.8 ~ R4.7 相同 竹内绫 R3.4 ~ 相同 佐藤淳也 R3.4 ~ 相同 大西达也 R3.10 ~ 相同 藤田智宏 R4.4 ~ 相同西原和彦 2002 年 4 月 - 2010 年 3 月 同一技术推进本部 先进技术组 新田京二 2018 年 9 月 - 2020 年 3 月 同一技术 森川博国 2009 年 4 月 - 2022 年 3 月 同一技术 田中洋一 2018 年 9 月 - 2019 年 3 月 同一技术 服部达也 2019 年 4 月 - 2021 年 3 月 同一技术 茂木雅晴 2011 年 4 月 - 2022 年 3 月 同一技术 下川光晴 2018 年 10 月 - 2019 年 3 月 同一技术 榎本真美 2018 年 10 月 - 2021 年 3 月 同一技术 二宫健 2019 年 4 月 - 2022 年 3 月 先进材料资源研究中心 材料资源研究组 古贺博久 2018 年 9 月 - R4.3 〃 中村英佑 H30.9 ~ H31.6
具有光摄影技术和人工智能算法的医疗智能带的性能检测房颤
房颤（AF）是最常见的持续性心律失常，也是西方国家最重要的公共卫生问题和健康支出的原因之一（1）。AF患者的中风风险高5倍，死亡风险高2倍，而AF也会对生活质量产生负面影响（1,2）。早期检测对于最大程度地减少并发症至关重要。心电图（ECG）被认为是心律不齐检测的黄金标准，但其应用仅限于临床环境，使同时记录症状发作，具有挑战性（3）。此外，AF通常是无症状的，并且可能仍未发现，直到并发症（例如血栓栓塞事件）发生为止（4）。使用可穿戴设备通过传感器记录重要参数，可以通过提供有关患者在家的心血管状态的数据来实现移动诊断（5-8）。这些解决方案可以进行有效且易于筛查，并通过早期发现异常和适当的治疗干预来减少心血管疾病的并发症（7）。光绘画学的进步（PPG）
社论：生物学和数字之间的交集：合成生物智能与器官智能
生物学和数字技术的融合正在重新确定我们对智力，创新和人类未来的理解。合成生物智能（SBI）和Organtiquence（OI）通过将活的生物系统与计算框架合并，在医学，研究和生物计算方面创造了突破性的机会，从而引起了这种转变。研究主题“生物学和数字之间的相交：合成生物智能和器官智能”反映了这一领域的跨学科性质和破坏性潜力。在关闭研究主题时，已经有近9,000次下载和86,000次观看次数，很明显，该主题在全球的研究人员和创新者中深深地引起了共鸣。25位作者的五篇文章和贡献提供了对这种快速发展的领域，跨越实验方法，工程解决方案和道德考虑因素的全面探索。