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摘要:商业智能(BI)在物流中的应用非常重要,使公司可以基于准确的数据和高级分析做出战略决策。因此,公司使用旨在开发更有效的物流管理策略的数据分析工具至关重要。从这个意义上讲,本研究旨在通过文献计量分析分析处理此应用的文章。所使用的方法涉及在两个数据库中搜索文章,即科学和Scopus的Web of Science和Scopus,这导致了1997年至2023年发表的179篇文章。在研究中,在物流中使用了与双重相关的术语,为了分析获得的结果,在Biblioshiny观看工具的帮助下,使用了RSTUDIO软件的BiblioMetrix软件包。基于结果,从2015年开始,该主题的科学生产提高得到证明,欧洲和亚洲国家为这一增长做出了更多的贡献,代表了15个主要生产商中的11个。在这种情况下,被引用最多的文章属于英国,这是大数据在供应链管理中的实际意义。鉴于此,大数据分析是最新兴的主题之一,因为它是一种使用各种工具来分析和从大数据量中提取有价值的信息的方法,从而允许供应链优化。该研究中的其他常见主题是“公司绩效”,“ Impac T”和“数据质量”揭示了研究趋势。物流。此分析有助于深入了解BI在物流中应用的演变和趋势,从而为研究人员,专业人士和决策者提供了宝贵的见解。关键字:商业智能。供应链。文献计量审查。大数据。摘要:事实证明,商业智能(BI)在物流中的应用非常重要,使公司可以根据准确的数据和高级分析做出战略决策。因此,对于公司而言,使用数据分析工具来制定更有效的物流管理策略至关重要。在这方面,本研究旨在分析通过书目分析来解决此应用的文章。所使用的方法涉及在两个数据库中搜索文章,即科学和Scopus的Web of Science and Scopus,从1997年至2023年期间发表了179篇文章。与物流中有关的术语用于研究,为了分析结果,在Biblioshiny可视化工具的帮助下,使用了RSTUDIO软件的BiblioMetrix软件包。根据结果,从2015年开始,该主题的科学生产的增加是显而易见的,欧洲和亚洲国家为这一增长做出了更多的贡献,代表了前15名生产商的10月11日。在这种情况下,被引用最多的文章属于英国,并解决了大数据在供应链管理中的实际含义。因此,大数据
详细燃烧系统的详细数值模拟需要大量的计算资源,这限制了它们在优化和不确定性量化研究中的使用。从有限数量的 CFD 模拟开始,可以使用一些详细的函数评估得出降阶模型。在本研究中,考虑将主成分分析 (PCA) 与克里金法相结合以识别准确的低阶模型。PCA 用于识别和分离系统的不变量,即 PCA 模式,而不是与特征操作条件相关的系数。然后使用克里金法找到这些系数的响应面。这导致了一个替代模型,允许以较低的计算成本执行参数探索。本文还介绍了经典 PCA 方法的变体,即局部和约束 PCA。该方法分别在 OpenSmoke++ 和 OpenFoam 生成的 1D 和 2D 火焰上进行了演示,并为其开发了精确的替代模型。
量子信息与量子计算原理:量子计算简介、摩尔定律及其终结、经典计算与量子计算之间的差异。量子比特的概念及其属性。布洛赫球对量子比特的表示。单量子比特和双量子比特。扩展到 N 量子比特。狄拉克表示和矩阵运算:0 和 1 状态的矩阵表示、恒等运算符 I、将 I 应用于 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩ 状态、泡利矩阵及其对 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩ 状态的运算、矩阵共轭 i) 和转置 ii) 的解释。酉矩阵 U、示例:行矩阵和列矩阵及其乘法(内积)、概率和量子叠加、规范化规则。正交性、正交性。数值问题量子门:单量子比特门:量子非门、泡利 - X、Y 和 Z 门、阿达玛门、相位门(或 S 门)、T 门多量子比特门:受控门、CNOT 门(针对 4 种不同输入状态的讨论)。交换门、受控 -Z 门、Toffoli 门的表示。
摘要:除其他解决方案外,向绿色物流(GL)的过渡和GL实践的应用旨在减少负面环境影响并遵守欧洲绿色交易目标。尽管如此,GL实践通常在公司的活动中没有表现出来。本文的目的是确定GL的应用的驱动因素和障碍,并通过使用立陶宛的物流中心的情况来验证其表现。为此,采用了对文献和定性研究的系统科学分析的方法。基于科学文献分析,确定了影响GL应用的内部和外部因素。他们包括成本,效率,图像,客户,竞争对手和法规合规性。大多数因素可以充当GL在公司实践中应用的驱动因素或障碍。通过定性研究确定了驱动因素和障碍的表现,并实施了GL实践。使用立陶宛的物流中心的情况,将半结构化访谈的形式用于定性研究。根据实证研究的发现,积极的形象,降低财务成本和法规依从性是GL实践应用的驱动力。同时,需要大量初始投资,缺乏技术专长,与员工敬业度相关的挑战以及长期合作伙伴缺乏兴趣被视为障碍。
6 Increase of losses at the MOSFET with lowest V GS(th) ................................................................... 14 6.1 2 MOSFETs in parallel ............................................................................................................................ 14 6.2 4 MOSFETs in parallel ............................................................................................................................ 16 6.3 6 MOSFETs in parallel ............................................................................................................................ 18 6.4 Increase of worst case losses in relation to number of MOSFETs in parallel ...................................... 19