• IP-Based Access Control Policies, on page 1 • Workflow to Configure an IP-Based Access Control Policy, on page 2 • Configure Global Network Servers, on page 2 • Create an IP Network Group, on page 3 • Edit or Delete an IP Network Group, on page 4 • Create an IP-Based Access Control Contract, on page 4 • Edit or Delete an IP-Based Access Control Contract, on page 5 • Create an IP-Based and URL-Based Access Control Policy, on page 5 • Edit or Delete an IP-Based and基于URL的访问控制策略,第7页
摘要目的 - 虽然众所周知,数字转换有助于供应链中的数据流,但其对绿色供应链管理(GSCM)的重要性尚未得到简洁的研究。本文旨在通过调查这些概念之间的互连并提供智能绿色供应链管理(SMART GSCM)的综合视图来扩展GSCM中数字化转型的理论。设计/方法论/方法 - 这采用了关于数字化转型和供应链管理(SCM)的共同观点,以研究智能GSCM的不同维度及其对绿色性能的贡献。因此,本文使用回归技术分析了473家制造公司的数据。发现 - 结果表明,智能供应链如何通过管理绿色关系(外部GSCM活动)和建立绿色操作(内部GSCM活动)来促进绿色性能。此外,本文发现了对外部和内部GSCM活动对绿色性能的部分中介作用。这些发现表明智能供应链(即数字化转型策略和前端技术,由多种后端技术支持)与较高级别的GSCM直接相关。它与绿色操作的内部维度之一,即绿色采购活动特别相关。因此,发现的结果表明,仅数字转换不足以实现绿色性能,需要GSCM配置来介导这种效果。实际含义 - 本研究呼吁人们注意管理人员应如何整合SCM的至少三种不同的观点:数字转型,外部关系和内部操作以提高绿色绩效。独创性/价值 - 作为主要贡献,这项研究提供了对智能GSCM中不同维度和机制的共同理解和整体理解。
风能、太阳能等可再生能源的不断增长所带来的不确定性使微能源系统的运行成本难以预测,特别是偏远农村地区的微能源系统。基于此,本文分析了可能出现的运行风险,并引入条件风险价值 (CVaR) 来量化运行风险成本。在此基础上,提出了一种基于随机规划的多能源微电网规划模型,该模型在考虑多能源微电网的物理限制的同时,最小化投资成本、运行成本和运行风险成本。特别地,使用拉丁超立方抽样方法生成风能和太阳能输出场景,并使用基于拥挤度测度的场景缩减方法进行缩减。经过分段线性化和二阶锥松弛后,将本文提出的模型处理为混合整数线性模型,并使用 CPLEX 进行求解。针对经过约简方法处理的典型场景进行仿真表明,提出的配置模型能够均衡投资成本与运营风险成本,有效增强系统应对不确定性和波动的能力;而且,通过调整风险偏好系数,可以相应调整规划方案的保守性。
这里详细解释了如何在 COMSOL Multiphysics [1] 中从头开始设置介电谐振器模拟。这些解释对于任何希望修改作者现有模型(如 .MPH 文件中的模型)的人也应该有所帮助。至少在第一次尝试时,建议严格遵循以下说明,以免偏离久经考验的道路。建议读者在桌面上打开并运行 COMSOL Multiphysics 来完成这些操作。与程序相关的所有菜单项、表达式名称和变量都以键入的文本字体显示。在 COMSOL Multiphysics 附带的文档中可以找到大量补充信息;作者发现其中的以下章节最有用/最相关:《基于方程建模的 PDE 模式》、《弱形式》和《COMSOL Multiphysics 脚本》。阅读这些章节后,您可能会觉得 COMSOL 不够灵活,无法完成手头的任务(即明确实现本文的第 II 至 IV 节);尽管有这些第一印象,但以下说明展示了 COMSOL Multiphysics 如何以最直接的方式配置以实现各向同性介电谐振器的 2D 模拟。从头开始:
数学创新配置 本文介绍了一个创新配置 (IC) 矩阵,可以指导教师培训专业人员开发适当的数学内容。此矩阵见附录。IC 是一种识别和描述实践或创新主要组成部分的工具。任何创新的实施都会带来一系列从不使用到理想的实施配置。IC 围绕两个维度组织:基本组成部分和实施程度(Hall & Hord,1987;Roy & Hord,2004)。IC 的基本组成部分以及指导将标准应用于课程作业、标准和课堂实践的描述符和示例列在矩阵最左侧列的行中。矩阵的顶行定义了几个实施级别。例如,没有提到基本组成部分是最低级别的实施,将获得零分。实施级别越高,分数就越高。 IC 至少在教育创新的开发和实施中被使用 30 年了(Hall & Hord,2001;Hall、Loucks、Rutherford 和 Newton,1975;Hord、Rutherford、Huling-Austin 和 Hall,1987;Roy & Hord,2004)。最初,在国家研究中心研究教育变革的专家开发了这些工具,这些工具用于基于关注的采用模式中的专业发展 (PD)
NIST 800-53 框架包括高、中和低风险评级。为了将 VMware Validated Design 功能映射到 NIST 800-53 R4,我们选择使用被评为高风险的 NIST 框架控制。理由是,中等和低风险控制都可以通过使用单独的映射练习来得出,其中中等和低风险控制是高风险控制的子集。高风险代表控制的最大足迹。客户可以选择中等或低风险评级,并通过关注相关控制来执行自己的映射。VMware Validated Design 不会删除任何控制要求。提供的映射可以容纳中等或低风险控制人群。
基于可再生能源的混合能源系统(RE-HES)具有高效、经济、低碳排放的优势,被认为是解决能源短缺、环境污染和温室气体排放问题的有效途径之一(Abba and Chee,2019;Yi et al.,2021)。 RE-HES 具有高度的灵活性和多样性,为各种能源的综合利用提供了良好的平台( Mala and Rajeshwer,2020),包括连续能源与间歇性能源的互补( Merei et al.,2013)、高碳能源与低碳能源的互补( Yongpin et al.,2016;Junjie et al.,2022)、电与气的互补( Merei et al.,2013)、电与热的互补( Zeng et al.,2016)等。RE-HES 有许多应用场景,如住宅社区、建筑、商业区、校园、医院和机场。另一个潜在的应用场景是数据中心( Pei et al.,2020)。数据中心消耗大量能源(Caishan et al.,2021)。RE-HES 可以为数据中心提供高效的绿色能源,满足其电力和冷却需求。同时,
摘要 有效的气候变化行动涉及公司在确保子孙后代的长期人类和社会福祉方面必须发挥的关键作用。在我们的研究中,我们提供了一种更全面、更包容、更全面的方法来应对环境创新 (EI) 的挑战,该方法使用一种新颖的方法来确定参与卓越 EI 战略的公司的相关配置。提出了一个概念框架,该框架确定了 EI 的六组驱动特征和两组有益结果,所有这些特征本质上都是相互矛盾的。我们的分析采用了互补而非对立的观点。通过模糊集比较分析 (fsQCA) 和后 QCA 程序分析了 ICT 价值链中 65 家公司的数据集。结果表明,在几种情况下都可以实现卓越的 EI 战略。具体而言,经过仔细检查,出现了两个主要配置组,称为技术环境创新者和组织环境创新者。
1) 本战略的目的和范围 本战略概述并管理与大学捐赠基金有关的战略资产配置和投资战略。 2) 投资战略 圣安德鲁斯大学处于可持续投资的前沿,并制定了一项战略来保持这一领先地位,同时制定了战略以产生更大的积极影响。 2022 年初,由于审慎的管理和长期强劲的资产类别回报,捐赠基金的增值量现已超过短期至中期支出所需的增值量。 虽然这些资金不能从捐赠基金中转移出去,但这为从捐赠基金中划出一部分(其盈余增值)提供了机会,以确保大学及其利益相关者拥有更好的未来。 我们于 2022 年建立的新结构将包括 a) USTA 核心投资组合和 b) 卫星 USTA 影响投资组合,旨在
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