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World File Search System需求处理
人工智能（ai）延伸到我们的生活……
能够研究复杂数据来学习和改进特定任务的计算机正变得越来越普遍。结论互联网和智能手机技术正在不断发展，因此技术用户必须不断发展和适应，以根据各自的部分和需求处理所呈现的内容。在年轻一代的成长过程中，特别是在日常生活中适应人工智能，父母或社会的作用非常需要。随着ITE法案的出台，希望公众能够更多地了解必须连接到互联网的技术的使用，以使许多人在进行交易时遇到的问题变得更容易、更快捷，从而减少延迟或排队时间，使生活更有效率。书目 Ahmad, AS (2017)。启发大脑的认知人工智能
SCSE MPES课程AY22-23学期1 CE/CZ4003 2022年12月2日，Embsorative Lab 1，级别5 MS4642-Addive-Manufucturing-Materials。 ... NTU新加坡推出了三个新卫星，以测试3D- ... PH3406
学年AY23/24学期1和2课程协调员LAI CHAMPQUAN课程代码MS4642课程标题材料的材料添加剂制造必须通过MS2012 MS2012制造过程的简介和MS2015材料的机械行为否AUS 1接触时间1接触时间介绍：13个小时的范围是ADD INSTICE of AUDD INSTICE y INSTICE intive of Aft the Off the Ossistion the Ossique the Ossique the Ossique（AMD）（AM）（AM）（AM）（AM）（AM）（AM）（AM）流向产生的材料的性质。将教导学生如何批判性地评估每种AM技术的优点，局限性和物质兼容性。课程将为学生提供选择最合适的AM技术并优化其需求处理参数的手段。它还将包括AM的最新进展，以确保学生与最前沿的发展保持同步，从而使他们的知识在毕业后与行业相关。本课程最适合材料科学家和工程师，他们想更多地了解通过AM进行材料处理的可能性以及过程工程师和科学家的更多信息，以更多地了解AM过程对材料特性的影响。预期的学习成果（ILO）在本课程结束时，您（作为一个学生）将能够：1。列表并描述添加剂制造的7个主要类别（AM）2。了解每种技术的工作原理3。解释每种技术的优点和局限性4。解释每种技术的过程流程如何影响材料的兼容性和性能5。识别物质缺陷并解释它们出现6。展示了有关AM材料的适用性的知识
通过制造行业的智能自动化运营技术（OT）和信息技术（IT）的集成
摘要。整合OT及其在制造业中的结果是生产率的提高，废物减少，劳动力和能源的储蓄以及更好的维护。物联网中它的融合已经持续了一段时间，在现实世界中，它们之间没有严格的划分。传统上，它负责创建，存储和保护组织的数据。同时，OT主要专注于在物理世界中管理生产力，人员和机械的过程中发生的过程。有用于实施集成过程的预设计阶段和最终设计阶段。在预设计阶段，确定工业区中的资产类型以及支持生产的资产类型，然后确定“谁”拥有资产中的硬件和软件。在实施的最后阶段，我们拥有：需求阶段：采访所有系统所有者，以收集操作，配置和维护的要求。建筑阶段：制作高级文档和图纸以满足所有要求。技术设计阶段：生成详细的文档，例如图纸，开关配置和VLAN，IP地址和防火墙ACL。实施阶段：验证“产品建造的是对吗？”并验证“合适的产品是建造的吗？”过程。保持阶段：修改配置和资产以修复异常或所需的操作更改。智能自动化正在改变制造过程。云的爆炸性增长已经实现了 - 需求处理更容易访问，更高效且相对较低的成本。机器人过程自动化（RPA）工具使用认知能力将取代那些不认知功能。自动化有几个明显的好处，可以在各种自动化项目中找到作为主要的积极结果。除其他外，它们包括：＃降低成本＃更高准确性＃增加对核心竞争力的关注＃提高生产力＃更好的合规性＃创建新工作＃减少员工流动。可以区分生产中三种类型的自动化：1。固定自动化，2。可编程自动化和3。灵活的自动化。在许多行业中，IT和OT融合已经发生了，因为相当长的时间（石油和天然气只是众多产品之一）。实用程序已经意识到，要获得高级计量和智能电网系统的全部好处，IT和OT必须共同努力。IT和OT的融合涉及系统，标准和一种新的思维方式。我们正处于行业4.0的开始，工业互联网，网络 - 物理系统以及在建筑管理系统，智能计量和关键力量等领域和市场中的发展。
机器学习模型的类型
机器学习模型是自动化任务的强大工具，使其更加准确和高效。这些模型可以按需求处理新的数据并扩展新的数据，从而提供有价值的见解，以提高随着时间的推移绩效。该技术具有许多好处，包括更快的处理，增强的决策和专业服务。机器学习模型是在看不见的数据集中识别模式以做出决定的软件程序。自然语言处理（NLP）使用机器学习模型来分析非结构化文本并提取可用的数据和见解。图像识别是机器学习的另一种应用，它可以识别人，动物或车辆等物体。机器学习模型需要一个数据集来培训和在优化过程中使用算法，以查找数据的模式或输出。基于数据和学习目标有四种主要类型的机器学习模型：1。**监督模型**：这些模型使用标记的数据来发现输入特征和目标结果之间的关系。2。**分类**：这种类型的模型将类标签分配给看不见的数据点，例如对电子邮件进行分类或预测贷款申请人的信誉。常见分类算法包括： *逻辑回归 *支持向量机（SVM） *决策树 *随机森林 * K-Nearest邻居（KNN）预测使用输入功能作为基础的连续输出变量预测连续输出变量在现实世界中至关重要，例如预测房地产价格，股票市场趋势，股票市场趋势，客户销售速率，销售速度和销售费用和销售。常见回归算法包括：1。回归模型利用这些功能来了解连续变量和输出值之间的关系。他们应用了学习的模式来预测新的数据点。**线性回归**：使用直线建模关系。2。**多项式回归**：使用更复杂的函数（例如二次或立方）用于非线性数据。3。**决策树回归**：一种基于决策树的算法，可预测分支决策的连续输出。4。**随机森林回归**：结合了多个决策树，以确保准确稳健的回归预测。5。**支持向量回归（SVR）**：调整支持向量机概念的回归任务，找到一个密切反映连续输出数据的单个超平面。无标记数据的无监督学习交易。它涉及使用聚类算法进行分组类似的数据点，例如：1。** K-均值聚类**：基于相似性将数据分组为预定群体。2。**分层聚类**：构建群集的层次结构，以轻松研究组系统。3。** DBSCAN（基于密度的空间群集使用噪声）**：即使在缺少数据或异常值的区域，也可以检测高密度数据点。降低维度在处理大型数据集时也至关重要。它降低了维度以维护关键功能，从而更容易可视化和分析数据。技术包括：1。2。** PCA（主要组件分析）**：通过将数据集中在更少的维度中来识别最重要的维度。** LDA（线性判别分析）**：类似于PCA，但专为分类任务而设计。最后，也可以应用无监督的学习来检测异常 - 数据与大多数的点大不相同。在数据分析中对异常值，半监督学习和强化学习的建模得到了奖励，并受到所需的行动的奖励，并对不希望的行为进行惩罚有助于玩家获得最高的回报。这种方法还涉及基于价值的学习，其中像机器人一样的代理商学会了通过获得达到末端并在撞墙时损失时间来浏览迷宫的过程。算法Q学习可以预测每个州行动组合的未来奖励，从而通过重复评估和奖励更新其知识。基于策略的学习采用了不同的途径，重点是直接学习映射到行动的政策。Actor-Critic将策略更新与价值功能再培训结合在一起，而近端策略优化解决了早期基于政策的方法中的高变化问题。深度学习利用人工神经网络识别复杂的模式。诸如人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN）之类的模型用于图像识别，自然语言处理和顺序数据分析等任务。机器学习模型利用各种功能来输入数据并产生预测，包括线性方程，决策树或复杂的神经网络。学习算法是负责在训练过程中适应模型参数以最小化预测错误的核心部分。培训数据包括输入功能和相应的输出标签（监督学习）或无标记的数据（无监督学习）。目标函数衡量预测和实际结果之间的差异，目的是最大程度地减少此功能。优化过程，例如梯度下降，迭代调整参数以减少错误。一旦受过培训，就会在单独的验证集上评估模型，以评估概括性能。最终输出涉及将训练有素的模型应用于新的输入数据以进行预测或决策。高级机器学习模型包括神经网络，这些神经网络成功地解决了复杂问题，例如图像识别和自然语言处理。卷积神经网络（CNNS）处理符号数据，例如图像，而复发性神经网络（RNN）处理顺序数据（如文本）。长期短期内存网络（LSTMS）识别长期相关性，而生成对抗网络（GAN）通过从现有数据集中学习模式生成新数据。机器学习模型随着时间的流逝而发展，产生了两个网络：一个产生网络数据，另一个区分真实样本和假样品。变压器模型通过随着时间的推移处理输入数据并捕获长期依赖性，从而在自然语言处理中获得了知名度。*医疗保健：机器学习预测疾病，建议治疗并提供预后。机器学习的现实应用程序包括： *金融服务：银行使用智能算法来了解客户的投资偏好，加快贷款批准并检测异常交易。例如，医生可以为患者预测正确的冷药。*制造业：机器学习通过提高效率和确保质量来优化生产过程。*商业领域：ML模型分析大型数据集，以预测趋势，了解营销系统并为目标客户定制产品。机器学习中的挑战包括： *有限的资源和工具，用于上下文化大数据集 *需要更新和重新启动模型以了解新的数据模式 *收集和汇总不同技术版本之间的数据以应对这些挑战，战略规划，适当的资源分配以及技术进步至关重要。
什么是供应链成本
什么是采摘篮？采摘篮是物流中使用的存储容器。什么是愿景？愿景是您希望电子商务业务如何发展的清晰图片。什么是库存？库存天数用于衡量公司持有的库存时间。仓库中的垃圾箱是什么？垃圾箱是仓库中使用的较小容器，以使它们保持井井有条。电子商务中有什么堆叠？有几种在电子商务中存储材料和产品的方法。评估制造业中的真实成本需要将内部问题分解为美元值，例如废料率或手动处理错误，以准确地了解总体费用。利用“单位总成本”（UTC）之类的方法可以更清楚地了解供应商的成本，并帮助利益相关者了解其组织支出的完整情况。下一步涉及绘制制造流程，确定潜在问题并量化相关成本 - 将其分为硬成本，这些成本涉及直接现金支出和软性成本，尽管没有立即现金影响，否则衡量了生产力。企业努力创建最佳的供应链，但通常缺乏所有成本的可见性，而是专注于供应商和运输成本等明显的费用。要做出明智的购买决策，制造商需要一种方法来识别和量化内部成本，以大大增加供应成本。库存成本不一定意味着完全消除库存。2。3。了解其供应链中各个过程之间的相互关系对于制造商有效地导航复杂的IoT供应链至关重要。影响供应链成本的主要驱动因素包括全球贸易政策的变化，消费者行为的转变以及技术进步。投资决策在创建长期创新策略（例如投资新设施或资源）方面起着至关重要的作用，有效地管理投资成本对成功至关重要。制造商管理投资成本的清单包括对整个供应链网络的整体视野，制定智能市场战略以及保持对市场的实时见解。驱动数据驱动的运输决策优化供应链计划运输成本可以通过做出明智的供应链决策大大降低。相反，专注于减少多余的库存并维护正确数量的正确产品。在制造业中，高质量的商品不能用低质量的组件成本效率地生产；质量必须是整个价值链中的一致方面，尤其是对于无法负担质量失败的库存水平低的及时制造。要管理质量成本，制造商应采用质量作为主要的竞争策略，并制定合理的质量计划，以减少返工，废料，重复检查并改善准时交付。这将带来卓越的质量，可观的节省和更少的时间表差异。在供应链优化中，吞吐量会影响运营改进和成本节省三个级别：1。执行级别：确定在何处重点对业务健康产生全面影响的决策，例如确定和优先提高改进措施以最大程度地提高收入。战术水平：制定行动计划以影响必要的变化，例如确定缓冲库存水平，平衡需求和供应可变性或理想的库存水平以实现有效需求。洞察力驱动的水平：获得有关移动，加速或减少/删除以简化材料流量，产生额外销售，增强产品组合和解决浪费的洞察力。这三种洞察力将指导高管实现切实的成本节省。降低供应链成本是获得可持续市场优势的关键。通过优化生产，产品组合，材料运动，库存管理和资产利用，企业可以削减其网络成本。目的是通过确定和控制供应链成本驱动因素来降低企业成本，从而随着时间的推移提高利润率。但是，这些驱动因素在公司和模型之间有所不同，这就是为什么吞吐量的需求驱动的方法为短期和长期的快速，持续成本降低提供了结构性策略。使用净利润影响摘要图表（例如吞吐量）可以： *快速比较每个功能区域如何促进净利润，考虑到所有相互依存关系。*总结所有业务领域的最小和最大影响范围。*预测公司范围内或业务部门层面的总体预期净利润影响。但是，这也带来了独特的节省成本的机会！凭借这种供应链资金的可见性，管理人员可以确定特定的改进领域，以提高收入和盈利能力。例如，分析产品组合有效性可以帮助仅优先考虑具有正现金流量潜力的产品。提高需求预测的准确性减少了浪费，并消除了财务状况不足的效率低下。吞吐量的需求感应能力迅速消除了运营效率低下，优化了容量并解锁了额外的销售。企业还可以根据不断变化的市场动态和建议的行动来确定吞吐量改进的潜力，从而最大程度地提高资源并加速收入。过多的库存将营运资金联系起来，而存货却损失了销售机会 - 既有害了盈利能力。随着吞吐量，企业可以： *维持支持操作，营运资金支出需求和销售工作的最佳库存水平。*确定营运资金节省，并通过比较当前的库存水平与历史水平进行比较，从而最大程度地减少了由于库存而丢失的销售机会。即使在今天，由于混乱的需求模式，准确估算未来的销售和整体利润率仍然是一个挑战。吞吐量可帮助企业识别出最大收入和最高价值产品最高价值的产品。这使公司能够专注于生产更多的高收入产品，而利润率较低的产品则更少，从而增强其投资组合。为了最大程度地提高投资回报率，企业可以考虑诸如优化现有能力，最小化废物和最大化资源等策略。实现运营里程碑和长期业务目标对于控制成本至关重要，而吞吐量的AI驱动平台通过将控制塔功能与跨各种流程的持续计划相结合，有助于实现这一目标。该平台使企业能够通过基于方案的建模来识别流程瓶颈，优化生产KPI并增强操作敏捷性。吞吐量的工具分析了历史数据和市场趋势，以准确预测需求，有助于确定当前功能是否可以达到需求水平并确定额外投资的领域。通过优先考虑表现最好的产品和主要客户，企业可以提高生产率，最大化盈利能力并最大程度地减少空闲能力。该平台还可以专注于准确的流程，这对于确定支持战略规划和运营的系统至关重要（S＆OP）。有效的S＆OP有助于共享跨职能部门的信息，并将人们团结在结构化计划中。企业必须根据业务目标而不是策略优先考虑其策略。这涉及制定供应链策略，该策略推动整体业务或客户服务目标，同时了解客户需求。需求驱动的供应链，由准确的预测启用，允许敏捷能力利用和主动风险管理。通过简化补货流程，企业可以提高运营效率并最大程度地减少停机时间。要验证供应链策略，请考虑以下内容：已被充分记录吗？它包括所有业务运营还是仅限于特定部门？将供应链操作与实时需求模式保持一致，可以减少提前时间，定价策略调整，保证金扩展，新产品线介绍以及有限的供应方案的有效管理。是否与其他业务或孤岛进行协调管理项目？全面的可见性增强了库存运动，降低了供应链成本。吞吐量的预测分析优化了库存水平和库存管理，以确保保持正确的库存水平。其新的功能有助于营运资本优化，具有成本效益的全渠道订单履行，及时补充和动态安全库存管理。它还可以主动对项目支出进行积极分析，以确定未对准的支出并改善财务管理。定义明确的运输策略揭示了供应链物流中隐藏的节省成本的机会。吞吐量的AI驱动物流计划提高了运营效率，优化运输并支持可持续性目标。吞吐量的预测分析和财务能力可帮助企业优化供应链运营，减轻风险并利用创建有利可图的生态系统的机会。通过获得相互联系的供应链活动的全面知名度，企业可以降低成本，提高盈利能力并实现更健康的底线。随着吞吐量，CFO可以在动荡的市场中做出更明智的决策，从而导致可预测的财务，运营和可持续成果。供应链成本是公司为执行供应链活动所产生的总成本的量度，该活动计算为收入的百分比。较低的百分比表示更好的性能，而较高的百分比表明支出增加以满足需求，从而降低了毛利率。吞吐量的软件可以帮助提高需求计划，库存管理，操作和物流的改进，并增加供应链可见性，弹性和可行性，从而降低供应链成本。通过预订演示并尝试今天尝试吞吐量，企业可以开始在其供应链中节省大量成本。企业管理物流运营的总费用，包括计划资源分配客户需求处理收益的执行。