有效管理保护区(PAS)对于确保长期可持续性和生物多样性和生态系统服务的保护至关重要。在这项研究中,我们使用管理有效性跟踪工具(METT)评估了马来西亚选定PA的管理有效性。分析了不同IUCN管理类别(类别I,II和V)的站点的Mett分数。分析确定了每个管理类别内和跨每个管理类别内部和元素得分的总体分数和元素分数的变化。在整个PAS中都确定了站点管理中的共同优势和缺点,以及这些站点之间最常见和最大的威胁分别是“生物资源使用和危害”和“自然系统修改”。根据发现,提出了提高整体管理效率的策略,随后,梅特分数(包括增强的研究,监测和鲁坦利益相关者的参与)。这些发现强调了强大的管理框架和持续监控的重要性,以确保PA管理的有效性。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要:人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处,从个性化学习到管理效率。然而,非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍,结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战,例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进,以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词:人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
在坎布里亚大学的机构储存库洞察中举行的任何项目及其相关的元数据(除非在元数据记录中另有说明)可以复制,显示或执行,并与JISC FAIR交易指南(可在此处使用)进行教育和非营利性活动
摘要 - 当代公司在很大程度上依赖其供应链管理的有效性。现代供应链是复杂且不可预测的,传统方法经常发现很难适应这些因素。通过提高供应链效率,通过提高供应商的性能,需求预测,库存优化和简化的物流流程,可以通过使用复杂的数据分析和机器学习方法来实现。为了提高供应链管理效率,本研究提出了一种独特的数据驱动策略,该策略利用深度Q学习(DQL)。目标是创建可以支持知名决策和供应链运营卓越的优化框架和预测模型。深度Q学习技术在这项研究中已彻底整合到供应链管理中,这使其具有创新性。建议的框架提供了一种全面的方法,可以通过整合包括需求预测,库存优化,供应商绩效预测和物流优化在内的尖端方法来解决当代供应链管理的困难。预测建模,绩效评估和数据制备是拟议框架的三个基本要素。清洁和转换原始数据以使更容易分析被称为数据准备。为了为需求预测和物流优化等应用程序创建机器学习框架,预测建模使用DQL。调查结果表明,建议的基于DQL的策略是有益的。该方法在提高供应链效率方面的功效通过绩效评估评估,并在实施时获得了98.9%的精度。需求是使用预测模型准确预测的,这可以改善库存控制并降低库存。基于DQL的优化算法带来的供应链效率包括较低的成本和更好的服务质量。绩效评估措施表明,基线方法高于基线方法,突出了DQL在供应链管理中的重要性。这项研究表明了Q-学习的能力如何完全改变供应链管理程序。在当今的动态环境中,组织可以通过更
ICT在增强供应链运营方面起着至关重要的作用,从而提高了行业的效率和生产力。本研究旨在研究信息和通信技术如何通过全面的文献综述来提高供应链管理的效率和有效性。该研究利用了各种数据库,例如Scopus,Emerald,Sage,Spring Link和Taylor。该研究采用了一种预定义的搜索策略,该策略将“供应链中的ICT”用作主要关键字搜索词。此外,研究还研究了2018年至2023年发表的研究文章。最初,检索了1086个参考文献,但最终,只有10篇文章被认为是符合条件并符合分析的包含标准。已经仔细考虑并综合了每个选定出版物的关键发现和建议。该研究概述了未来的研究机会,并强调了继续利用ICT来实现可持续和竞争性供应链管理实践的结果。然而,研究表明,有必要加强供应链管理中ICT的实施,以提高供应链运营及其成员的绩效和效率。此外,该研究强调了在供应链领域实施ICT工具的重要性,同时考虑了阻碍供应链中ICT利用的因素。