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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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• 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|THE USE OF IOT AND AI FOR RISK AND DISASTER MANAGEMENT

The technological change that IoT generates for people’s lives goes beyond the daily facilities as seen in the automation of a smart house, providing connectivity to objects and making room for intelligent commands in the various daily tasks, in addition to significantly increasing productivity at work, improving public and private security conditions, improving urban mobility as well as streamlining industrial processes, among others [22].

With IoT, it is possible to obtain data on human trends that were previously unimaginable, from generic information on behaviors that make up the volume of data known as Big Data, making human difficulty regarding the translation of all this data accumulation with traditional methods, since, in addition to this large amount, it is difficult to guess what information will be found, which by $\mathrm{AI}$ is possible due to natural language processing, generating valuable values and insights. Combining these aspects, the computer is shaped according to the information it finds, where throughout the process, it changes with the results delivered, through machine learning [23].

This process of generating, analyzing data, and creating insights can be used by several sectors, such as agribusiness, commerce, industry, health, transportation, public services, among others. Just as the IoT together with AI contribute to disaster management to be qualified by employing new technologies to identify situations and act preventively, avoiding the loss of assets and resources, as well as people’s lives [24].

These technologies range from sensors to algorithms capable of reading and analyzing the information captured, making it possible to offer reliable data for the management of these disasters, provided that the use of wireless sensor networks, adopting sensor networks based on IP as well as using emerging standards for IoT, for data collection and the use of machine learning techniques oriented on top of the information collected from these sensors for the prediction of natural disasters are viable options, due to such technological trends have shown over time to be promising aggregating in the forecast natural disasters and environmental monitoring task [25].

In the industrial context, natural disasters are a serious problem since until a few decades ago, there was no way to deal with them, since everything that could be done to reduce risks was related to backup ensuring access to data, the construction of safe structures for installing companies’ machinery and purchasing insurance, ensuring possible material damage [26].

Thus, with the advent of IoT, it generated an impact allowing for the prior knowledge of risks and disasters, which represents a competitive advantage, from an industrial and business point of view, since IoT devices work under less than ideal conditions, in relation to scenarios where there is a very weak wireless connection or few sources of energy, with the need to use technologies such as LoRa (Low Power) to use and perform triage and detect the beginning of tectonic activities with precision, for example, with the IoT changing how to face problematic situations and can even save lives [27].

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|THE IOT RELATIONSHIP IN THE SUPPLY CHAIN DURING DISASTER

IoT can be applied throughout the supply chain, bringing benefits to the various logistical functions such as storage, inventory management, transportation, meeting demand, and customer service, for example. IoT resources can help promote a digital ecosystem of connected systems, providing users with relevant and up-to-date data to make a more accurate decision at any given time. These benefits range from reducing costs by reducing waste, reducing resource consumption, and better use of assets to improving the service level by adding time, place, quality, and information [40].

IoT enables a new level of operational efficiency, in addition to creating leverage automation and IoT solutions for intelligent manufacturing operations to mitigate the dependence on labor-intensive processes made possible by digital technology, allowing the standardization of daily work and assisting it, relieving the pressure of relying on specific individuals to make an operation work [40].

The idea of the Intelligent Supply Chain is yesterday a digital perception and vision through the IoT regarding environmental crimes, minor and moderate disasters, such as floods, volcanic eruptions, and earthquakes and social losses, which forces the optimization of the Supply Chain requiring an independent preparation in relation to climate and natural disasters. With recent weather patterns too unusual around the world, companies need to assess the risk of downtime and interruptions by updating their risk management strategies to deal with global climate change [41].
After all, through the virtualization of processes and automation brought by IoT, it is possible to completely transform the production process, in a short time, since these practices together with environmental responsibility and concern for the customer create a network of strategies to optimize the process productive, reducing losses, failures, and negative impacts [41].

IoT and visual recognition technology through installed sensors are able to better manage demand in refrigerators installed in convenience stores, restaurants, and supermarkets, since it is possible to increase the visibility of the inventory and to respond better to an event such as the coronavirus outbreak. COVID-19 currently plaguing the world, even though distributors cannot provide forecasts [42-44].
Considering that logistics in crises is an area applicable in situations of disasters and catastrophes, in which the strategic objectives of the supply chain, classically aimed at reducing operating costs and investments together with improving the service level, in a context emergency, seeks to maximize the service level with the shortest possible delivery times. Considering IoT-based business intelligence related to the fleet of vehicles, sensors, equipment, cameras, and many other “things” exchanging information in real time $[45,46]$.

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|物联网和人工智能用于风险和灾难管理

物联网为人们的生活带来的技术变革不仅局限于日常设施，如智能住宅的自动化，提供与物体的连接，为各种日常任务中的智能指令留出空间，此外还显著提高了工作生产率，改善了公共和私人安全条件，改善了城市流动性，简化了工业流程，等等

有了物联网，我们可以从行为的一般信息中获得以前无法想象的人类趋势数据，这些行为信息构成了大数据的数据量，这使得人类很难用传统方法翻译所有这些数据积累，因为除了这么大的数据量之外，很难猜测会发现什么信息，这在$\mathrm{AI}$上是可能的，因为自然语言处理。产生有价值的价值和见解。结合这些方面，计算机根据它找到的信息被塑造，在整个过程中，通过机器学习[23]，它会随着交付的结果而变化。

这一生成、分析数据和产生见解的过程可用于若干部门，如农业综合企业、商业、工业、卫生、运输、公共服务等。正如物联网和人工智能一起有助于灾害管理，通过使用新技术来识别情况和采取预防措施，避免资产和资源的损失，以及人们的生命

这些技术包括从传感器到能够读取和分析捕获信息的算法，使得为这些灾难的管理提供可靠数据成为可能，前提是使用无线传感器网络，采用基于IP的传感器网络，以及使用物联网的新兴标准，对于数据收集和使用面向从这些传感器收集到的信息的机器学习技术来预测自然灾害是可行的选择，因为这种技术趋势随着时间的推移已显示在预测自然灾害和环境监测任务[25]中很有前景

在工业环境中，自然灾害是一个严重的问题，因为直到几十年前，还没有办法处理它们，因为所有能做的减少风险的事情都与备份有关，确保数据的访问，为安装公司的机器建造安全的结构和购买保险，确保可能的物质损失

因此，随着物联网的出现，它产生了一种影响，允许对风险和灾难的先验知识，从工业和商业的角度来看，这代表了一种竞争优势，因为物联网设备在不理想的条件下工作，与无线连接非常弱或能源很少的场景有关，随着诸如LoRa(低功耗)等技术的使用和执行分类和精确探测构造活动的开始，物联网改变了如何面对有问题的情况，甚至可以挽救生命

经济代写|供应链管理代写供应链管理代考|灾难期间供应链中的物联网关系

物联网可以应用于整个供应链，为各种物流功能带来好处，例如存储、库存管理、运输、满足需求和客户服务。物联网资源可以帮助促进连接系统的数字生态系统，为用户提供相关和最新的数据，以便在任何给定时间做出更准确的决策。这些好处包括通过减少浪费来降低成本，减少资源消耗，更好地利用资产，通过增加时间、地点、质量和信息来提高服务水平

物联网使操作效率达到了一个新的水平，除了为智能制造运营创造利用自动化和物联网解决方案，以减少对数字技术可能带来的劳动密集型流程的依赖，允许日常工作的标准化和辅助，缓解依赖特定个人使操作工作的压力

智能供应链的概念是通过物联网对环境犯罪、轻微和中等灾害(如洪水、火山爆发、地震和社会损失)的数字感知和愿景，这迫使供应链的优化，需要与气候和自然灾害相关的独立准备。由于最近世界各地的天气模式太不寻常，企业需要通过更新风险管理策略来评估停机和中断的风险，以应对全球气候变化[41]。毕竟，通过物联网带来的过程虚拟化和自动化，有可能在短时间内完全改变生产过程，因为这些实践与环境责任和对客户的关注一起创建了一个战略网络，以优化生产过程，减少损失、故障和负面影响

通过安装传感器的物联网和视觉识别技术能够更好地管理安装在便利店、餐厅和超市的冰箱的需求，因为它有可能增加库存的可见性，并更好地应对冠状病毒爆发等事件。尽管分销商无法提供预测，但COVID-19目前仍在全球肆虐[42-44]。
考虑到危机中的物流是一个适用于灾害和巨灾情况的领域，在这种情况下，供应链的战略目标通常旨在降低运营成本和投资，同时提高服务水平，在紧急情况下，寻求以尽可能短的交付时间最大化服务水平。考虑到基于物联网的商业智能与车队、传感器、设备、摄像头和许多其他“东西”实时交换信息$[45,46]$ .

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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。