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移动解决方案对物流的影响...
摘要移动解决方案的兴起，例如自动驾驶汽车，无人机和可穿戴技术，已经改变了物流和供应链管理。这些解决方案使企业能够提高效率，降低成本并提高客户满意度。自动驾驶汽车提高了交付的速度和准确性，而无人机则促进了偏远地区的最后一英里交付。可穿戴技术通过提供有关其身体状况和位置的实时数据来提高工人的安全性和生产率。但是，这些移动性解决方案也对物流和供应链管理构成了挑战。例如，这些解决方案与现有系统和基础设施的集成需要对技术和基础设施进行大量投资。此外，人们对网络安全和数据隐私有担忧。尽管存在这些挑战，但在技术进步和消费者需求不断变化的推动下，未来几年的运输解决方案的采用可能会增加。物流和供应链经理必须适应这些更改，以保持竞争力并满足客户的需求。本文探讨了移动解决方案对物流和供应链管理的影响，探索其收益和挑战，并讨论企业可以采用的策略以有效利用这些解决方案。关键字：阿里巴巴，Flipkart，印度集市，仓库，物流，客户满意度，供应链管理，自动驾驶汽车，技术采用。
我们需要蛋糕捐赠方面的帮助
停车——THRIFT ROAD 很遗憾地告诉大家，过去一周我们收到许多来自 Thrift Road 居民关于家长停车的投诉。请允许我提醒大家在 Thrift Road 上下车时要小心。请尊重并礼让住在那里的学校邻居。请不要在路缘石上、车道前或校门前的之字形线上停车。 家长教师协会年度大会 我们的家长教师协会规模越来越小，我们真的需要您的支持，现在比以往任何时候都更需要。我们依靠家长教师协会的资金来支持我们的学校预算。迪斯科舞会、电影之夜、游园会和集市、便装日、喝着热红酒观看耶稣降生、放学后喝茶吃蛋糕吃冰棍 - 所有这些都使低年级学校不同于您孩子的其他教育阶段。我们的家长教师协会活动有助于使我们的学校成为一个如此可爱、快乐的社区。请于 9 月 30 日星期一晚上 7 点来学校参加我们的年度股东大会，帮助我们规划未来又一个精彩的筹款年。谢谢！麦克米伦咖啡下午茶
美国人事管理办公室数据发布政策
美国人事管理办公室数据发布政策 2020 年 8 月 美国人事管理办公室 (OPM) 致力于向公众提供广泛的劳动力信息和报告。本文件概述了 OPM 关于联邦文职雇员信息发布的政策。该政策与 OPM 关于人事记录的规定 5 C.F.R. 第 293 部分一致。OPM 在发布信息时继续遵守《信息自由法》和《隐私法》。 包含员工姓名的个人记录级别数据：根据 5 C.F.R. § 293.311，统计数据集市 (SDM)（以前称为中央人事数据文件 (CPDF)）或企业人力资源集成 (EHRI) 数据库中收集的有关联邦雇员和前雇员的某些信息将在个人记录级别向公众发布对于大多数员工。通常可以公开的信息类别包括：姓名、职务、级别、职位描述、工作地点和薪水。虽然大多数现任和前任联邦雇员的参考信息都是公开的，但根据豁免条款 6，某些信息将被保留，因为这些信息明显构成了对隐私的无理侵犯。根据这项政策，联邦调查局、缉毒局、酒精、烟草、火器和爆炸物管理局、酒精和烟草税局
引用：Levi R、Carli F、Arévalo AR 等人。基于人工智能的胃肠道出血患者重症监护病房输血预测。BMJ Health Care Inform 2021；28：e100245。doi:10.1136/bmjhci-2020-100245
摘要 目的 在可能出现血流动力学障碍或可能需要紧急干预的情况下，胃肠道 (GI) 出血通常需要重症监护病房 (ICU)。然而，许多进入 ICU 的患者出血停止，不需要进一步干预，包括输血。本研究提出了一种人工智能 (AI) 解决方案，用于预测入住 ICU 的胃肠道出血患者的再出血。方法 使用两个公开的 ICU 数据库（重症监护医学信息集市 V.1.4 数据库和 eICU 协作研究数据库）训练和测试机器学习算法，使用免于输血作为可能不需要 ICU 级护理的患者的代理。使用现成的数据（包括实验室、人口统计和临床参数）探索了多个初始观察时间范围，总共 20 个协变量。结果最佳模型使用 5 小时的观察期来实现接受者操作曲线下面积 (ROC-AUC) 大于 0.80。该模型在针对两个 ICU 数据库进行测试时表现稳健，所有数据库的 ROC-AUC 都相似。结论人们认识到人工智能对医疗创新的潜在破坏性影响，但在实施和部署之前，应考虑人工智能对医疗应用的风险和当前的局限性。所提出的算法并非旨在取代临床决策，而是为临床决策提供参考。前瞻性临床试验验证作为分类工具是必要的。
108 号 - 德辛厄姆教区议会
我写这篇文章的时候，正是圣尼古拉斯教堂一年一度的花卉节的最后一天，今年的主题是“感谢音乐！”。封面上印着歌曲《猩红色丝带》，这只是众多色彩鲜艳、富有想象力的展示之一，所有展示都描绘了歌剧和其他古典乐曲的音乐，并代表了让我哼唱的音乐剧和经典歌曲。我们村里有一些非常有创造力的插花师，他们齐心协力，制作了这场精彩的表演。星期六，一群孩子来参加泰迪熊野餐。聚会的高潮是孩子们的熊从讲台上飞速滑索下来！！更多照片见第 55 和 56 页。我们最近听到了菲利普尼尔去世的悲伤消息，他多年来一直在给我们提供他的填字游戏。非常神秘。我犯了很多作弊行为，并寻找非常巧妙的答案。他的儿子罗布告诉我们，菲尔做填字游戏的时候是最开心的时候。我们会想念他送来最新的脑筋急转弯时的愉快陪伴。您可能已经注意到，我们已恢复使用以前使用的质量更好的丝绸饰面纸张。Clanpress 的印刷厂非常支持我们，他们联系我们，说纸张价格已稳定下来，我们可以免费恢复使用以前的纸张。谢谢 Clanpress！！我认为这给杂志带来了更美好的结局。虽然对一些人来说，这可能是一个逐渐消逝的记忆，但在《乡村之声》的其他地方，有不少关于桑德灵厄姆银行假日周末音乐会造成的交通混乱的评论。听起来好像在未来的活动之前会进行明智的讨论。我只是观察到，这对一些人来说非常不方便，而另一些人则喜欢在现场或在自家后花园欣赏音乐会！至于本期 VV 的内容，我们欢迎 English Nature 就夏天在德辛厄姆沼泽发生的事情做出贡献；伊丽莎白·菲迪克 (Elizabeth Fiddick) 向我们详细介绍了圣尼古拉斯教堂及其周边地区的历史；托尼·巴拉特 (Tony Barratt) 撰写了第一部分个人反思，记录了他在 20 世纪 50 年代国际局势紧张时期在塞浦路斯皇家空军服役的经历；我们还记得今年的庭院拍卖，但由于天气恶劣，拍卖略有不如意；提醒符合条件的人接种流感疫苗，并等待补充新冠疫苗的通知——目前病毒似乎肯定在增加。布莱恩·安德森 (Brian Anderson) 向我们介绍了当地蜗牛的坚定活动；我们阅读了女童子军、彩虹童子军和女童子军的动态；最后，您会发现村中心活动的通知，包括电影、智力竞赛之夜、谷仓舞会、手工艺品集市、万圣节活动和圣诞集市，这些活动与村中心的所有常规活动同时举行。这个村庄拥有各种各样的团体，可以满足居民的各种兴趣。就整个社区而言，教区议会负有首要责任，要让这里成为一个更好的生活、工作和旅游场所。我们的主席 Coral Shepherd 呼吁更多人成为教区议员，帮助改变现状。随着酷暑消退，我们进入秋季，准备好耙掉所有的落叶吧。□
人工智能预测重症监护病房死亡率并与逻辑回归系统进行比较
目的：探索基于梯度提升决策树的人工智能方法，用于预测重症监护病房的全因死亡率，并将其性能与文献中最近的逻辑回归系统以及在同一平台上构建的逻辑回归模型进行比较。方法：使用重症监护医学信息集市数据库训练和测试梯度提升决策树模型和逻辑回归模型。在重症监护病房 5 小时内收集的成年患者 1 小时分辨率生理测量值包括八个常规临床参数。该研究探讨了模型如何学习对患者进行分类，以预测 12 小时内重症监护病房的死亡率或存活率。使用准确度统计数据和接收者操作特征曲线下面积来评估性能。结果：梯度提升树的接收者操作特征曲线下面积为 0.89，而逻辑回归的曲线下面积为 0.806。梯度提升树的准确度为 0.814，而逻辑回归的准确度为 0.782。梯度提升树的诊断比值为 17.823，而逻辑回归的诊断比值为 9.254。梯度提升树的 Cohen's kappa、F 测量值、Matthews 相关系数和显著性更高。结论：梯度提升树的判别能力非常出色。在重症监护病房死亡率预测方面，梯度提升树的表现优于逻辑回归。在所研究的不平衡数据集中，梯度提升树的高诊断比值和显著性值非常重要。
INF 385T：健康领域的人工智能 - UT iSchool
课程简介 最近，美国医疗行业已超越制造业和零售业，成为该国最大的就业行业，每 8 个美国人中就有 1 个在该行业工作。已经建立了政策和激励措施来促进医疗保健领域的信息技术发展，以改善护理和提供服务。在本课程中，我们将探索健康 IT 系统的主要组成部分，从数据语义 (ICD10)、数据互操作性 (FHIR)、诊断代码 (SNOMED CT) 到临床决策支持系统中的工作流程。在对健康 IT 系统基础知识建立良好的理解之后，我们将深入研究 AI 创新（例如机器学习、深度学习、计算机视觉）如何通过引入移动健康、AI 诊断、AI 医疗、智能设备和智能交付的新概念来改变我们的医疗保健系统。本课程将基于 MIT Critical Data 发布的 MIMIC III（https://mimic.physionet.org/）中的真实世界电子健康记录 (EHR) 数据提供实践教程。 MIMIC-III（重症监护 III 医疗信息集市）包含 2001 年至 2012 年间在贝斯以色列女执事医疗中心重症监护室住院的四万多名患者的匿名健康信息。这些教程旨在通过提供与数据库搜索、自然语言处理、数据可视化、机器学习和深度学习相关的实践来增强数据搜索和分析技能。在本课程中，我们将增强小组学习体验和边做边学，因此将有许多课堂活动。本课程适合所有人，因此不需要或不需要编程背景。
第 2 章 通过决策获得竞争优势...
在过去的 50 年中，管理人员和 MIS 专业人员创建了许多重要的面向交易的战略信息系统 (Callon, 1996; Neumann, 1994)。这些系统显著改善了业务交易的处理并创造了业务优势。在一些组织中，对战略机会的搜索仍然集中在增强业务交易处理上。这种对业务运营的关注太过狭隘。虽然交易处理可能涉及管理决策，但重新设计交易处理系统 (TPS) 所带来的优势与构建新型 DSS 所带来的优势截然不同。决策支持系统与 TPS 满足不同的需求并服务于不同的目的。管理人员需要认识到，创新的战略决策支持应用程序可以为针对销售工作、改善战略控制和提高利润提供大量机会。信息技术的进步正在创造新的 DSS 功能，这些功能可以且应该用于构建创新的、特定的 DSS，从而为组织带来竞争优势。如今，许多公司都拥有支离破碎、孤立的决策支持功能，这些功能难以使用且难以访问。例如，可能已经建立了一个数据集市来分析客户数据，可能存在一个项目管理系统来跟踪大型项目，或者 Excel 分析可能经常用于业务决策流程。此外，管理人员正在经历信息过载，并且在需要时难以找到正确的信息。您可能会问：新的或升级的 DSS 真的可以为公司提供竞争优势吗？DSS 可以成为战略信息
败血症治疗人工智能临床医生案例研究
摘要 目的 在基于人工智能 (AI) 的临床决策支持系统进行临床部署和获得监管部门批准之前，建立对该系统安全性的信心对于提高自主性至关重要。在此，我们对 AI Clinician 进行了安全保障，AI Clinician 是一个之前发布的基于强化学习的脓毒症治疗推荐系统。 方法 作为安全保障的一部分，我们根据临床专家意见和现有文献定义了脓毒症复苏中的四种临床危害。然后，我们确定了一组不安全的场景，旨在限制 AI 代理的行动空间，以降低做出危险决策的可能性。 结果 使用重症监护医学信息集市 (MIMIC-III) 数据库的一个子集，我们证明，在我们预定义的四种临床场景中的三种中，我们之前发布的“AI 临床医生”推荐的危险决策比人类临床医生少，而在第四种场景中差异并不具有统计学意义。然后，我们修改了奖励函数以满足我们的安全约束并训练了一个新的 AI Clinician 代理。重新训练的模型显示出增强的安全性，而不会对模型性能产生负面影响。讨论虽然数据中缺少一些背景患者信息可能会促使人类临床医生采取危险行动，但数据经过精心策划，以限制这种混杂因素的影响。结论这些进展为基于人工智能的临床系统的系统安全保障提供了一个用例，可以生成明确的安全证据，这些证据可以复制到其他人工智能应用或其他临床环境中，并为医疗器械监管机构提供信息。
OE 关税
有效 RIDERS 表日期 部分服务 24 01-01-09 摘要 80 06-01-24 住宅配电抵免 81 05-21-10 替代能源资源 84 01-01-25 学校配电抵免 85 06-01-09 商业配电抵免 86 01-23-09 医院净能量计量 87 10-27-09 普遍服务 90 01-01-24 税收节省调整 91 01-01-25 州千瓦时税 92 01-23-09 净能量计量 94 10-27-09 三角洲收入恢复 96 01-01-25 合理安排 98 06-01-09 配电无法收回 99 01-01-25 经济负荷响应计划 101 06-01-24 发电成本核算 103 01-01-25 先进计量基础设施/现代电网 106 01-01-25 PIPP 无法收回 109 01-01-25 非配电无法收回 110 01-01-25 实验性实时定价 111 06-01-24 实验性临界峰值定价 113 06-01-24 发电服务 114 06-01-24 需求侧管理和能源效率 115 06-01-24 经济发展 116 01-01-25 非市场化服务 119 10-01-24 住宅电热回收 122 01-01-25 住宅发电信贷 123 10-31-18 交付资本回收 124 01-01-25 逐步实施恢复 125 01-01-25 自动电表退出 128 09-01-20 商业高负荷率实验性 TOU 130 06-01-24 保护支持附加条款 133 09-01-21 县集市和农业协会 134 01-01-25 传统发电资源 135 01-01-25 太阳能发电基金 136 01-01-25 消费者费率抵免 137 01-01-25 能源效率成本恢复 138 06-01-24 风暴成本恢复 139 06-01-24 植被管理成本恢复 140 08-01-24