Anagers越来越多地发现自己在一场非常真实的战争中分配了绳索的作用 - 通过客户对增长和利用性的需求,客户的安装需求和相反的方式以一种方式来解决。许多人发现,他们可以防止绳索折断,实际上,通过将供应链管理视为战略变量,实现了预示增长。这些精明的经理认识到了两件重要的事情。首先,他们考虑了整个供应链 - 所有链接从其供应商的供应商到客户的customers(即渠道客户,例如分销商和零售商)。第二,他们追求有形的成果 - 专注于收入增长,资产利用和成本。拒绝公司及其组成部分作为不同功能实体的传统观点,这些经理意识到,成功的真正衡量标准是活动在整个供应链中的优势如何为客户创造价值,同时增加了链中每个链接的利用率。我们对100多个制造商,分销商和零售商改善供应链管理计划的计划的分析表明,许多人取得了长足的进步,而其他人则失败了。有助于促进增长的成功举措共享了几个主题。它们通常是广泛的努力,结合了战略性和战术变革。他们还反映了一种整体方法,从端到端查看供应链,并策划努力,以便在收入,成本和资产利用中取得的整个改进都大于其各个部分的总和。
摘要。对当今医疗保健中精确诊断和治疗干预措施的“精明纳米材料的调查”探讨了温度响应,pH值和轻度响应性纳米材料的融合,表征和应用。结果分别发现了良好的纳米材料的富有成果的合并,其残酷分子大小为50 nm,80 nm和60 nm。表征说明了它们的同质性,其MOO多分散性记录(PDIS)为0.15、0.20和0.18。体外研究表现出这些纳米材料对转移生理状况的反应性,证明了它们对温度敏感诊断和受控药物排放的潜力。体内思考说明了对生产力的非凡关注,特别是收集的,特别是目标组织,批准了它们进行精确的药物运输的潜力。计算建模提供了有关纳米材料和生物分子之间动态相互作用的见解,从而提高了我们对这些材料在复杂生理条件下的行为方式的知识。这项工作增加了Nano Medicine范围的一般场景,重点是敏锐的纳米材料对定制和有针对性的治疗供词的能力。他们的发现强调了它们在提高临床准确性,靶向有效反应和减少副作用方面的关键作用。联合参数,表征信息和体外/体内结果统称在发展Precision Pharmaceuticals的未来中,共同强调了这些纳米材料的创新未来。
我在讲座中经常用园艺类比数字营销。听我说完。..土壤就像我们选择的数字平台。如今,大多数牙医都有一个网站和一个 Facebook 页面。越来越多的牙医(尤其是那些想要提升新美容案例的牙医)正在涉足 Instagram。但还有其他值得考虑的渠道,例如 YouTube 和 TikTok,每个渠道都有自己的优势。阳光就像将您当前和潜在的受众暴露在您的数字存在中。您可能拥有城里最华丽的网站和 Instagram 页面,但如果没有人看到它们,它们对您就没有多大用处。我们通过使用搜索引擎优化 (SEO)、付费广告、要求患者点赞和订阅等方式,为我们的数字平台带来阳光。水就像您的内容。您的内容可以讲述鼓舞人心的故事,展示您的实践作为社区支柱的作用,并教育患者了解他们的口腔健康。相反,它也可能是无人阅读的通用销售材料。因此,精明的数字营销人员就像是绿拇指的园丁。他们懂得如何平衡各个元素,并会看着他们的劳动成果不断成长。根据我的经验,太多牙医在进行数字营销时只想“设置好然后忘掉它”。园艺中没有这样的事情。在本期中,我们收集了 Edward Zuckerberg 博士、Kristie Boltz、Amisha Singh 博士、Jay Geier 和 Louis Malcmacher 博士等思想领袖的故事。他们将为适当的营销活动奠定基础,并深入探讨如何在数字领域执行这些活动的细节。祝您园艺愉快!
B.E,B.N.M理工学院的人工智能和机器学习3 B.Tech,电子和仪器,奥里萨邦技术与研究大学,Bhubaneswar摘要自治AI系统正在通过不断学习和追求持续不断的监督选择,从而使导航感到沮丧。 这些框架在医疗服务,金钱和集会等企业中都有应用程序,其中持续的信息对于功能成就至关重要。 本文研究了独立模拟智能框架的部分,包括恒定的学习模型,连续的信息处理结构和动态程序。 我们同样看这些框架所面临的困难,包括信息安全性,合理性和护理边缘案例。 通过各种企业的上下文分析,我们显示了基于计算机的独立智能框架重塑精明导航的命运的能力。 终于,我们提出了未来的研究轴承,对道德结构和半学习模型进行归零,以进一步发展这些框架中的灵活性和直接性。 关键字:自主AI系统,实时决策,持续学习,数据安全,道德框架,混合学习模型1。 介绍最近,在创建具有无人调解的持续选择的独立基于计算机的智能框架方面取得了巨大的进展。 这种进步是由对在持续持续衡量信息衡量的领域中更快,更坚实的动态框架的要求所驱动的。 2。B.E,B.N.M理工学院的人工智能和机器学习3 B.Tech,电子和仪器,奥里萨邦技术与研究大学,Bhubaneswar摘要自治AI系统正在通过不断学习和追求持续不断的监督选择,从而使导航感到沮丧。这些框架在医疗服务,金钱和集会等企业中都有应用程序,其中持续的信息对于功能成就至关重要。本文研究了独立模拟智能框架的部分,包括恒定的学习模型,连续的信息处理结构和动态程序。我们同样看这些框架所面临的困难,包括信息安全性,合理性和护理边缘案例。通过各种企业的上下文分析,我们显示了基于计算机的独立智能框架重塑精明导航的命运的能力。终于,我们提出了未来的研究轴承,对道德结构和半学习模型进行归零,以进一步发展这些框架中的灵活性和直接性。关键字:自主AI系统,实时决策,持续学习,数据安全,道德框架,混合学习模型1。介绍最近,在创建具有无人调解的持续选择的独立基于计算机的智能框架方面取得了巨大的进展。这种进步是由对在持续持续衡量信息衡量的领域中更快,更坚实的动态框架的要求所驱动的。2。习惯人工智能和AI(ML)模型在许多情况下是静态的,需要进行再培训或手动适应以适应不断发展的条件。尽管如此,当前条件,例如货币业务部门,医疗框架和现代组装,请求可以连续学习和调整的框架。本文意味着研究独立的基于计算机的智能框架的能力,其在不断学习和不断方向上的意义。我们同样将讨论发送此类框架的困难,包括信息安全问题和照顾意外情况。通过模型和可认证的应用程序,我们将展示不同业务的独立人造智能的非凡能力。文献回顾了基于计算机的智能框架的想法,这基本上是由于计算能力和算法有效性的进展。中央工作,例如,“支持
一开始,传统集成商在电池系统的供应,安装和操作中发挥了重要作用。供应链令人困惑和分散。传统集成商提供了一站式商店,其中包含专有设备,软件和服务。随着时间的流逝,设备的供应链变得更容易导航。与太阳能类似,传统集成商的作用已经下降,因为精明的买家现在直接从OEMS(自我过程)购买设备。随着第三方能源管理系统(EMS)公司的出现,向自我实行的大规模转变也展开了。自我过程的原因1。成本:传统集成商为设备和EPC成本增加了很大的利润。在100 MW / 400 MWH的项目中,集成商增加了15%的利润率(较小项目的利润率高达25%)。2。供应链和价格波动:买家应该有能力逐项购买成本竞争力的设备作为定价和供应量。3。对风险暴露的可见性:传统集成商只需通过OEM担保和保证。一旦击中LD帽,许多集成商就会减少支撑或完全走开。4。可用性:买家已经意识到大多数停机时间是由逆变器和电池热管理引起的。而不是购买昂贵的性能保证(基于设备总成本),而是通过超大或购买备件来降低这种风险更有效。5。未来的灵活性:安装专有设备和控件的集成器可能会阻碍(甚至禁止)重新填充EMS的能力。购买者更喜欢可以重新使用和重新配置的设备,以防原始EMS表现不佳或无力偿债。
一开始,传统集成商在电池系统的供应、安装和运营中扮演着重要角色。供应链混乱且分散。传统集成商提供专有设备、软件和服务的一站式服务。随着时间的推移,设备的供应链变得更容易驾驭。与太阳能类似,传统集成商的作用已经减弱,因为精明的买家现在直接从 OEM 购买设备(自行采购)。随着第三方能源管理系统 (EMS) 公司的出现,大规模转向自行采购的趋势已经展开。自行采购的原因 1. 成本:传统集成商在设备和 EPC 成本上增加了相当大的利润。在 100 MW/400 MWh 项目中,集成商增加了 15% 的利润(小型项目的利润率高达 25%)。 2. 供应链和价格波动:随着价格和供应的波动,买家应该能够根据每个项目购买具有成本竞争力的设备。 3. 风险暴露的可视性:传统集成商只是通过 OEM 保修和担保。一旦达到 LD 上限,许多集成商就会减少支持或完全放弃。4. 可用性:买家已经意识到大多数停机时间是由逆变器和电池热管理引起的。与购买昂贵的性能保证(基于总设备成本)相比,通过扩大规模或购买备件来降低此风险更具成本效益。5. 未来灵活性:安装专有设备和控件的集成商可能会阻碍(甚至禁止)改造 EMS 的能力。买家更喜欢可以在原始 EMS 性能不佳或破产时重新利用和改造的设备。
我们很高兴通过此研讨会来限制我们的第四年推进计划!Propel四年前是一项试点计划,由一支小组的教职员工和员工,只有六个学者。从那以后,推进社区的兴趣大大增加了,在舞会RAM中的学者数量增加了十倍,许多新的教职员工和许多新的教职员工都为任务贡献了自己的时间,精力和才华。本次研讨会标志着我们第二年作为建立计划的结束,我们为迄今为止取得的所有成功感到自豪。在过去的两年中,有38名学者完成了该计划,并进入了职业生涯的下一个阶段。这些学者中有79%被接受研究生(PhD,MD/PhD,MPH)或专业学校(MD,PharmD)学校,其中包括许多在UCSF接受优惠的人,另外16%的人在行业中接受了职位。我们很高兴在过去一年中从包括NIH,UCSF医学院和Emerson Collectiv e中获得该计划的新资金。 Propel现在开始远远超出UCSF的认可,并且随着国家促进的形式,我们希望它将成为美国后龙后的新模型。在过去的一年中,我们确定了两个合作机构,即爱荷华大学和华盛顿大学/弗雷德·哈钦森癌症中心,他们开始开始自己的促销计划,我们很高兴今天欢迎他们进入我们的Symposium。,我们感到非常荣幸和精明地成为该计划的一部分,并期待更多的成功!该计划从执行副副副局以及许多UCSF机构和部门提供的慷慨支持给Propel提供了势头的势头,而Propel Communition中的每个人(S-S-S Cholars,Cholars and Chaffulty and Coffage)中的每个人都从那里建造了它。
汽车场景的快速进步促使人们广泛地关注创建创新,从而增加驾驶住宿以及专注于安全性。高级驾驶员帮助框架(ADA)已成为实现这些目标的重要空间。adas,包裹着诸如起飞训练,逃避逃避和多才多艺的旅程控制之类的元素,在调节不幸和改善大街福利方面是必不可少的部分。最近,AI(ML)方法与ADAS的结合开了新的发展道路。基于规则的算法在传统的ADAS系统中很常见,该系统可能在复杂而动态的驾驶环境中挣扎。AI具有从信息中调整和获得设计的能力,可以实现前景的有希望的变化。本文研究了ADA和AI之间的合作能量,意思是计划和评估使用两个空间质量的高级框架。必不可少的目标是通过减少AI计算的力来升级ADA功能的精度,强度和响应能力。通过使用不同且广泛的数据集,合并出血边缘预处理方法并利用不同的ML模型,我们尝试解决常规ADAS框架的限制,并为更精明和多功能的驾驶体验做准备。本文从最终的细分市场中展开,首先是对当前关于ADA和AI的自动应用程序的撰写的调查。之后,策略领域微妙的数据集,预处理步骤以及ML计算的选择和执行。结果和对话检查了提议的框架的呈现,揭示了对其生存能力和可能发展区域的见解。该论文通过总结关键的发现并提出了未来探索的道路来关闭,从而突出了将AI纳入ADA的非凡效果,以使其更加安全,更出色。
我很荣幸代表 Casa Colina 医院和医疗保健中心董事会介绍 Keystone 杂志的另一期鼓舞人心的刊物。这份年度报告为 Casa Colina 领导层提供了一个独特的机会,让他们了解我们设施内取得的一些成功和进步,并分享有关我们的患者、临床工作人员和社区的真正令人惊叹的故事。作为 2024 年 4 月 1 日开始任职的新当选董事会主席,我有责任和荣幸确保 Casa Colina 继续满足最高的患者护理标准。自 2008 年以来,作为董事会成员,我很自豪能够担任多个职务。在此期间,我目睹了 Casa Colina 发展成为如今的综合护理体系,不断扩大其充满活力的医疗、外科和康复服务。与总裁兼首席执行官 Kelly Linden 合作,我致力于保持这种增长和进步,特别是当我们根据康复护理的未来和本期的重点调整我们的服务线时:神经修复。您将通过这些页面了解更多有关这一迷人且前景光明的医学分支的信息。我要向前任主席 Randy Blackman 表示诚挚的谢意,感谢他多年来的出色和敬业服务。Randy 一直坚信 Casa Colina 的魔力,他精明的领导能力和对卓越的承诺使该机构取得了许多成功,同时也在困难时期保持了健康。凭借对 Casa Colina 计划和服务的深入了解和热情,Randy 为董事会领导层树立了高标准,这一标准将不会很快被遗忘。董事会将继续致力于 Casa Colina 创新物理康复的未来,特别是我们地区及其他地区神经修复护理的发展。凭借一流的研究机构、世界一流的医生和南加州最优秀的临床工作人员,我坚信 Casa Colina 将保持其良好的声誉,提供出色的患者护理,为我们所有患者提供最佳的医疗恢复和康复结果。
https://learn.aisingapore.org/courses/ai-for-industry-part-1/ https://learn.aisingapore.org/courses/ai-for-industry-part-2/ 学分值:5 个学分 概要 工业人工智能(AI4I)是由 AI Singapore 1 (AISG) 提供的完全在线、自定进度的课程。AI4I 是一项旨在帮助学生熟练掌握人工智能(AI)和数据应用程序编程的课程。 第一部分是 5 小时的人工智能素养课程。本部分介绍人工智能技术和应用,以便学生成为人工智能产品和服务的精明消费者。学生将学习如何在工作和日常生活中识别机会和潜在用例,并使用在线工具构建一个简单的人工智能模型。 第二部分是 140 小时的人工智能基础课程。本部分培训技术倾向的个人理解和正确使用人工智能,并能够使用 Python 编写基本的人工智能和数据应用程序。主题 AI4I 计划通过十二个主题领域提供对人工智能的基本了解。 1. 人工智能素养 2. Python 简介 3. 库和数据处理 4. 探索性数据分析 5. 统计思维 6. 监督学习 7. 无监督学习 8. 深度学习 9. 数据科学 10. 现实世界中的人工智能 11. 其他学习语言 12. 其他学习工具 课程材料: a) 该课程在 AI Makerspace 在线平台上举办。DataCamp 被用作支持完成该课程所需学习的资源。 b) 该课程分为两部分,为学习者提供自定进度的在线培训视频、培训幻灯片和实习: • 课程第 1 部分由 12 节人工智能素养课程组成。学习者将学习基本概念和术语,并能够使用在线工具复制简单的机器学习模型。 • 课程第 2 部分由 35 节人工智能基础知识课程组成。学习者将获得 Python 熟练程度并能够构建基本的 AI 应用程序。