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供应链管理是对货物和服务流动的管理，包括将原材料转化为最终产品的所有过程。它涉及积极精简企业的供应方活动，以使客户价值最大化，并在市场上获得竞争优势。

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我们提供的供应链管理supply chain management及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|ARTIFICIAL INTELLIGENCE

AI is a branch of technology that aims to simulate the capacity of human thinking, that is, it makes the machines are programmed with algorithms that learn and modify according to the analyzed data and, from that, manage to “think” logically. AI is also known as machine learning, since based on it, devices are able to adapt according to the data they receive, carrying out a process that diverges directly from the system of common computers which always follow the same logical commands [8].
Through AI, cognitive computing and deep learning algorithms collect data, analyze, learn, and make information available for decision-making, making recommendations for more efficient use, and this advance has enabled already routine applications, such as word processing, facial, and voice recognition [9].

With regard to natural language processing, it is an arm of $\mathrm{AI}$ that is dedicated to the translation of human languages for the machine, going beyond the simple transcription of voice by words, this area studies details of human dialog, such as the double meaning in words, the tone of voice, among other aspects that involve the diversity of natural language. Considering that this linguistic processing is present in the analysis of large volumes of voice data, in which virtual intelligence machines learn to identify accents, expressions, vocabulary patterns, with double meaning, tones, and other properties of speech[10].

Big Data is a resource focused on describing the huge amount of data that are generated by current technologies, taking into account that most of the time, these data are unstructured, which at first glance does not make sense. Besides derived from the importance of data for obtaining information, collecting references about users’ routines and data, extracting useful knowledge without AI can be time-consuming in some cases, which would be counterproductive, in this sense through the internet which brought the ease of collecting this data, and together with resources such as processing in Cloud Computing and AI, sincê Big Data is a computing model focused on processing and storing information in high volume, the solution that stores and processes data automatically and in practically real time; being allied with AI with a primary focus on data and image processing, with the aim of making the device or technology more intelligent and capable of reproducing human skills; that is, there is an intersection between AI and Big Data in relation to the AI algorithms that run in the Big Data environment and establish an effective communication between these two fields, which at the same time are different and complementary, that is, AI would be as a powerful digital human brain, which is able to store and process the information it receives from human experience such as reading, travel, crisis situations, among others, and based on this processing, it can suggest solutions on its own [11].
Today, the main advantage of using AI to capture information in Big Data is to be able to identify insights and patterns faster than human analysis, reducing the time spent on this procedure, being crucial in guaranteeing competitive advantages to any type of analysis of scenarios and contexts $[12,13]$.

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|INTERNET OF THINGS

IoT is the term created that explains the fact that several objects used in daily life are connected through the internet, generating data and facilitating daily tasks, being a vast, complex, and adaptive network of devices with sensors, microchips, with processing and communication capabilities that interconnect people, machines, infrastructure, computing capacity, and systems over the Internet with security and privacy $[1,14]$.

In addition to being an important resource for collecting information in Big Data, allowing accessories, cameras, sensors, appliances, phones, drones, and many more devices and things to connect to the network, facilitating the daily life of human life, such as residential security that alert residents in real time, via smartphone, in case of break-in and invasion, are forms of IoT, just as this technology is economically and socially impacting different sectors and contexts, making cities smarter, rationalizing, and flexibilities logistics and transportation of goods, production, even providing remote monitoring of patients, in the context of health, the use of wristwatches that measure the number of steps in the day, heart rate, and many other data on the quality of life and health of the patient-user. In the same sense as allowing agribusiness, the optimized use of inputs, improving energy efficiency, reducing the risks of work and operation in an industrial plant, expanding access to services in the financial sector, enabling new business models based on use for insurers and rental companies [15].
IoT sensors can assure the population of the quality of the water supply, the levels of pollution and radiation in each location, among other applications of equal economic and social impact, since its advent there is already more equipment connected to the internet than people on the planet, where the internet stops connecting only people and starts to connect the things that surround them [16].

The information that IoT devices generate, they also make available a large amount of them, from a smoke detector generating sporadic events to a video surveillance system generating several events per minute, which instead of issuing a movement alert in an area, the vision system can recognize shapes, objects, and people and also inform by voice messages regarding the masked individual, where users cannot deal with a large number of events or alert messages, which can cause the human error and increase the level of risk, since combined with the resources of AI, a system can make analyses and learn in a fraction of a second the behaviors of the device, making recommendations to the user, or even taking specific actions instead of just sending alerts to someone who will make the decision [17].

供应链管理代考

经济代写|供应链管理代写供应链管理代考|人工智能

人工智能是一种旨在模拟人类思维能力的技术分支，也就是说，它使机器编程有算法，根据分析的数据学习和修改，并据此实现逻辑“思考”。人工智能也被称为机器学习，因为基于它，设备能够根据它们接收到的数据进行调整，执行一个直接偏离普通计算机系统的过程，后者总是遵循相同的逻辑命令[8]。通过人工智能，认知计算和深度学习算法收集数据，分析，学习，并为决策提供可用的信息，为更有效的使用提出建议，这一进步已经实现了常规应用，如文字处理，面部和语音识别

关于自然语言处理，它是$\mathrm{AI}$的一个分支，致力于为机器翻译人类语言，超越了简单的文字语音转录，该领域研究人类对话的细节，如单词的双重含义，语音语调，以及其他涉及自然语言多样性的方面。考虑到这种语言处理存在于对大量语音数据的分析中，其中虚拟智能机器学会识别语音的口音、表达、词汇模式、双重含义、音调和其他属性[10].

大数据是一个专注于描述当前技术产生的海量数据的资源，考虑到大多数时候，这些数据是非结构化的，乍一看没有意义。除了源自数据对于获取信息的重要性，收集关于用户日常活动和数据的参考，在某些情况下，没有AI的情况下提取有用的知识可能是耗时的，这将适得其反，在这个意义上，通过互联网带来了收集这些数据的方便，以及云计算和AI处理等资源，sincê大数据是一个专注于处理和存储大量信息的计算模型，自动和实时存储和处理数据的解决方案;与人工智能结合，主要关注数据和图像处理，目的是使设备或技术更智能，并能够复制人类技能;也就是说，在大数据环境中运行的AI算法和在这两个领域之间建立有效的沟通方面，AI和大数据之间有一个交集，这两个领域同时是不同的和互补的，即AI将作为一个强大的数字人类大脑，能够存储和处理它从人类的经验中收到的信息，如阅读、旅行、危机情况等，并基于这种处理，它可以自己提出解决方案。
今天，使用人工智能在大数据中获取信息的主要优势是能够比人工分析更快地识别见解和模式，减少在这一过程中花费的时间，这对于确保任何类型的场景和上下文分析的竞争优势至关重要$[12,13]$ .

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经济代写|供应链管理代写供应链管理代考|物联网

物联网是一个术语，用来解释日常生活中使用的几个物体通过互联网连接起来，产生数据并促进日常任务，是一个巨大的、复杂的、自适应的设备网络，具有传感器、微芯片，具有处理和通信能力，通过互联网连接人、机器、基础设施、计算能力和系统，具有安全和隐私$[1,14]$。

除了作为在大数据中收集信息的重要资源，允许配件、相机、传感器、电器、手机、无人机和更多的设备和事物连接到网络，促进人类日常生活，如通过智能手机实时提醒居民的住宅安全，在闯入和入侵的情况下，这是物联网的形式，正如这项技术在经济和社会上影响不同的部门和环境，让城市变得更智能、合理化和灵活，包括货物的物流和运输、生产，甚至提供对患者的远程监控，在健康方面，使用腕表来测量每天的步数、心率，以及许多其他关于患者-用户的生活质量和健康的数据。这与允许农业综合企业、优化投入的使用、提高能源效率、降低工业工厂工作和经营的风险、扩大金融部门服务的获得、为保险公司和租赁公司建立基于使用的新商业模式[15]是一样的。物联网传感器可以向人们保证供水的质量，每个地点的污染和辐射水平，以及其他具有同等经济和社会影响的应用，自从它的出现以来，连接到互联网的设备已经比地球上的人更多，互联网不再只连接人，而是开始连接他们周围的事物

物联网设备产生的信息，它们也提供了大量的信息，从烟雾探测器产生零星事件到视频监控系统每分钟产生几个事件，视觉系统可以识别形状，物体和人，而不是在一个区域发出运动警报，还可以通过语音消息通知关于蒙面的个人，在用户无法处理大量事件或警报消息的情况下，这可能会导致人为错误，增加风险水平，因为结合人工智能的资源，一个系统可以在几分之一秒内进行分析和学习设备的行为，向用户提出建议，甚至采取具体的行动，而不是只发送警报给某人做决定。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。