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动态设施布局问题的解决方案 - SOAR
目录 章节 页码 1. 介绍................................................................................................................................1 1.1 设施布局变革的必要性...............................................................................................2 1.2 布局研究分类........................................................................................................6 1.2.1 静态布局设计方法........................................................................................6 1.2.2 动态布局........................................................................................................7 1.3 重新设计的新方法.........................................................................................................10 1.4 本研究的目标....................................................................................................................11 1.5 章节提纲........................................................................................................................12 2. 文献综述....................................................................................................................14 2.1 设施规划....................................................................................................................14 2.2 静态设施布局配置中使用的距离度量........................................................................16 2.3 静态 FLP 的解决方法................................................................................................17 2.4 集成多个目标以解决多个问题FLP 的限制.........20 2.5
促进多样性的催化剂 利用人工智能激发 STEM 学习和职业发展
德勤人工智能研究院旨在促进人工智能的对话和发展，激发创新，并研究人工智能实施面临的挑战及其解决方法。人工智能研究院与由学术研究团体、初创企业、企业家、创新者、成熟的人工智能产品领导者和人工智能远见者组成的生态系统合作，探索人工智能的关键领域，包括风险、政策、道德、工作和人才的未来以及应用的人工智能用例。结合德勤在人工智能应用方面的深厚知识和经验，该研究院有助于理解这个复杂的生态系统，从而提供有影响力的观点，帮助组织通过做出明智的人工智能决策取得成功。
电池生产和价值链的数字化潜力
三维工厂规划比二维规划的优势已众所周知。但到目前为止，三维模型趋于静态。他们只能在有限的程度上描绘现实。欧洲OEM使用工业元元来创建一个完整工厂的虚拟图像，其所有元素（包括流程）。t-systems通过全面的集成服务为OEM提供支持，从而使数字双胞胎的创建和互动。数字工厂图像为OEM提供了实时的“如果”问题的答案。3D模型研究了变化的引入及其对后续生产过程的影响，为OEM提供了有用的工具，可以在早期阶段识别错误。可以避免计划错误，时间延迟，昂贵的更正和解决方法。
利用生成式人工智能迈向人类最光明的未来
德勤人工智能研究院旨在促进人工智能的对话和发展，激发创新，并研究人工智能实施面临的挑战及其解决方法。人工智能研究院与由学术研究团体、初创企业、企业家、创新者、成熟的人工智能产品领导者和人工智能远见者组成的生态系统合作，探索人工智能的关键领域，包括风险、政策、道德、工作和人才的未来以及应用的人工智能用例。结合德勤在人工智能应用方面的深厚知识和经验，该研究院有助于理解这个复杂的生态系统，从而提供有影响力的观点，帮助组织通过做出明智的人工智能决策取得成功。
金融服务生成式AI 档案
德勤人工智能研究院旨在促进人工智能的对话和发展，激发创新，并研究人工智能实施面临的挑战及其解决方法。人工智能研究院与由学术研究团体、初创企业、企业家、创新者、成熟的人工智能产品领导者和人工智能远见者组成的生态系统合作，探索人工智能的关键领域，包括风险、政策、道德、工作和人才的未来以及应用人工智能用例。结合德勤在人工智能应用方面的深厚知识和经验，该研究院有助于理解这个复杂的生态系统，并因此提供有影响力的观点，帮助组织通过做出明智的人工智能决策取得成功。
政府与公共服务生成式人工智能档案
德勤人工智能研究院旨在促进人工智能的对话和发展，激发创新，并研究人工智能实施面临的挑战及其解决方法。人工智能研究院与由学术研究团体、初创企业、企业家、创新者、成熟的人工智能产品领导者和人工智能远见者组成的生态系统合作，探索人工智能的关键领域，包括风险、政策、道德、工作和人才的未来以及应用的人工智能用例。结合德勤在人工智能应用方面的深厚知识和经验，该研究院有助于理解这个复杂的生态系统，从而提供有影响力的观点，帮助组织通过做出明智的人工智能决策取得成功。
ATP 6-02.54. 卫星通信技术
国防部信息网络陆军的愿景是采用端到端网络，提供有保障的全球指挥和控制，使陆军能够在竞争激烈、拥挤不堪的作战环境中作战并取得胜利。该网络无缝集成了从战略到战术梯队的服务和能力，并支持所有作战功能。该网络是一个作战平台，使指挥官能够整合联合兵种和所有战斗力要素；支持领导者理解、可视化和描述作战环境、问题和解决方法的能力；支持指挥官做出决策并指导行动以实现期望的最终状态的能力；并评估对问题的理解和作战方法的充分性以及后续计划和进展水平。
第 27 届数值分析双年会内容
从模型输出的观测数据确定物理模型中参数值的随机逆问题构成了科学推理和工程设计的核心。我们描述了一种最近开发的基于测度理论和等高线图概括的随机逆问题的公式和解决方法。除了完整的分析和数值理论之外，这种方法的优点还包括避免引入临时统计模型、无法验证的假设和模型更改（如正则化）。我们提出了一种高维应用来确定风暴潮模型中的参数场。我们最后介绍了最近关于定义随机逆问题的条件概念及其在设计最佳可观测量集方面的工作。