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E-mail: jandecy.cabral@itegam.org.br Orcid: https://orcid.org/0000-0002-1337-3549 Lattes: http://lattes.cnpq.br/ 72791839401713137 Abstract to optimization of the lead time to comply with deadlines with customers,有一次,它促进了他们的满意和忠诚。 此外,减少这段时间提供了更有效的资源资源,对降低运营成本产生了直接影响。 这项研究旨在实施行业技术4.0,以改善Manaus工业极(PIM)公司的塑料注入过程,降低制造成本,提前时间构建的加速以及新产品开发中的时间优化。 在方法论中,收集了有关新生产过程的数据,并通过当前的流程映射,生产损失报告和生产表演者数据进行了有关降低制造成本并改善交货时间的技术影响评估。 结果表明,交货时间的显着减少,即创建这些设备所需的时间,在这些设备中,其较小的时间从35(三十五个)减少到9天(9天)。 3D打印还启用了更复杂和准确的设备的创建,而浪费则更少E-mail: jandecy.cabral@itegam.org.br Orcid: https://orcid.org/0000-0002-1337-3549 Lattes: http://lattes.cnpq.br/ 72791839401713137 Abstract to optimization of the lead time to comply with deadlines with customers,有一次,它促进了他们的满意和忠诚。此外,减少这段时间提供了更有效的资源资源,对降低运营成本产生了直接影响。这项研究旨在实施行业技术4.0,以改善Manaus工业极(PIM)公司的塑料注入过程,降低制造成本,提前时间构建的加速以及新产品开发中的时间优化。在方法论中,收集了有关新生产过程的数据,并通过当前的流程映射,生产损失报告和生产表演者数据进行了有关降低制造成本并改善交货时间的技术影响评估。结果表明,交货时间的显着减少,即创建这些设备所需的时间,在这些设备中,其较小的时间从35(三十五个)减少到9天(9天)。3D打印还启用了更复杂和准确的设备的创建,而浪费
基于仿真的推理(SBI)方法可以在可能性函数棘手但模型模拟可行的情况下,可以估计后验分布。SBI的流行神经方法是神经后估计(NPE)及其顺序版本(SNPE)。这些方法可以超越统计SBI方法,例如近似贝叶斯计算(ABC),特别是对于相对较少的模型模拟。但是,我们在本文中表明,即使在低维问题上,NPE方法也不能高度准确。在这种情况下,无法在先前的预测空间上准确训练后验,甚至顺序扩展仍然是优化的。为了克服这一点,我们提出了预处理的NPE(PNPE)及其顺序版本(PSNPE),该版本使用ABC的短运行来有效消除参数空间区域,从而在模拟和数据之间产生较大的差异,并允许后仿真器进行更准确的培训。我们提供了全面的经验证据,即神经和统计SBI方法的这种融合可以改善在一系列示例中的性能,包括一个激励示例,涉及应用于实际肿瘤生长数据的基于复杂的基准模型。
背景和目标:对经济发展的掌握对于理解支持工业化和抵抗贫困的政策和倡议至关重要。它可以帮助确定额外投资和增长的领域,并作为计划,进行和评估经济发展工作的指南。Bumiputera企业家遇到了许多障碍,无法获得市场可及性,限制财务手段以及供应商网络不足,这可能会阻碍其业务的扩张和繁荣。技术的利用对于减轻这些缺点至关重要,使Bumiputera企业家能够克服障碍并实现铝业领域的持久繁荣。企业家可以创建强大的供应商网络,最大化财务资源的使用,并通过利用技术来改善市场的访问。这项研究的目的是检查技术应用如何减轻市场获取,财务资源和供应商资源的局限性,这些资源阻碍了Bumiputera企业家在铝业领域的成功。Bumiputera企业的增长和盈利能力可以受到几个障碍,包括受限制的供应商网络,财务资源不足以及难以进入市场的困难。方法:定量研究方法和方法可以帮助您全面了解技术在增强市场,金融和供应商资源弱点方面的中介作用,从而为铝业行业的Bumiputera企业家成功提供了成功。使用SMART PLS3分析数据。一种解释性研究设计是一种研究设计,重点是确定关系的中介作用的变量,并解释了定义要研究现象的变量的原因和效果。该研究是针对铝业行业的Bumiputera企业家进行的。通过有目的的抽样收集了Bumiputera铝业的数据。作为一个最小的75个样本量,总共80份问卷分发给了在马来西亚铝制行业工作的Bumiputera受访者。作为响应,达到了93.75%的利率,我们在2023年5月将一周的时间用于数据收集。发现:十分(10)个假设中,只有六(6)个有效,而其余四个被排除在外。最近,2019年Covid-19的大流行病例对它们产生了影响。这项研究的结果通过强调技术在促进铝业领域的成功方面的重要性来促进学术文献。结论:该研究从经验上证实并在概念上证明了行业协会和组织的政策(“ Skim Jaminan Modal Kerja -Bumiputera”,“ 1956年的《商业法》,1956年的《商业法》和《 1957年金融程序法》可以提倡政策,以支持支持Bumiputera的供应技术,并访问Bumiputera的资源,并访问其范围的资源<市场,<通过游说支持政策,该行业可以为Bumiputera企业家创造一个有利的环境,以有效利用技术并克服其弱点。帮助这些企业家建立蓬勃发展的企业的关键技术和策略为决策者,企业领导者和企业家提供建议,以支持和促进这一基本企业家群体的成功。
摘要。机器学习和人工智能模型有可能简化公共服务和政策制定。然而,模型揭示的模式往往比模型的性能更重要。可解释人工智能 (XAI) 最近被引入作为一组技术,可以解释模型做出的单个决策。尽管 XAI 在各个领域都已被证明很重要,但在公共管理中使用相关技术的需求直到最近才出现。本文的目的是探讨使用以链接开放统计数据形式提供的高质量开放政府数据创建 XAI 模型的价值和可行性。为此,介绍了一种利用链接开放统计数据创建可解释模型的过程。此外,还描述了一个案例研究,其中利用来自苏格兰开放统计门户的链接数据来预测和解释数据区平均房价高于苏格兰平均价格的概率。XGBoost 算法用于创建预测模型,并使用 SHAP 框架来解释它。
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(SHRI JITIN PRASADA)(a)至 d):印度政府强调“全民人工智能”的概念,这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界,推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量,在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时,政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险,政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此,中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后,于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术(中介机构指南和数字媒体道德规范)规则》2021 年(“2021 年 IT 规则”),该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构(包括社交媒体中介机构和平台)规定了具体的法律义务,以确保他们对安全可信的互联网负责,包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务,他们将失去《2000 年信息技术法》(“IT 法”)第 79 条规定的避风港保护,并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布,该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据,追究其责任,同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组,针对印度特定的监管人工智能框架,由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席,来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与,目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题,以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
摘要 - 采用信息技术进行教学和学习活动引起了教师之间的技能。在过去的几年中,中国教师的技术训练研究仅限于诸如诸如技术超负荷,技术复杂性,技术 - 系统性,技术 - 不确定性和技术入侵之类的因素,并忽略了新技术采用的新兴因素。此外,所有技术训练研究都没有根据技术训练因素来识别教师群体的进一步审议。这项研究涵盖了中国湖南教师的技术应力因素识别范围和教师集群的产生范围。通过问卷调查来收集有关五个技术因素的教师协议,并使用统计方法来衡量回答。调查结果表明,所有调查的因素与中国教师Hunan的Technostress都有积极和显着的关系。使用K-均值聚类方法将教师聚类为五个不同的群集。这项研究发现了新技术是一种新技术,并成功地将教师聚集在重要的集群中,以使中国的教育部门能够为教师提供有针对性的技术培训。
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基于“如何处理食品卫生食品和添加剂”(日期为2019年9月19日,第3号的活食,以下是“ 2023年6月20日的高小块球土豆的处理指南”,以下是“高音小块茎土豆的处理指南”,以下是关于“高音tuber tuber tuber ja36”的确认,该公司的commist wiss wiss wiss wiss wiss wiss confors for J. comport for J.开发食品的概述和使用的基因组编辑技术