Аннотация к книге "Жизнестойкое предприятие: как повысить надежность цепочки поставок и сохранить конкурентное преимущество"
Любой современный бизнес зависит от множества внешних и внутренних факторов, непредсказуемость которых делает его очень уязвимым. Анализ рисков на примере самых разных ситуаций – от смерти людей из-за дефектных изделий до Чернобыльской аварии – помог автору ответить на многие вопросы. Что делает организации гибкими и жизнестойкими? В чем опасность жестко увязанных цепочек поставок? Как совместить принципы бережливого производства и необходимость страховых запасов? Можно ли предвидеть сбой и заранее подготовиться к нему? Если бизнес видит своей задачей долгосрочное устойчивое развитие, он должен быть готов к неожиданностям. Подготовиться к ним помогает эта книга.
"Главный герой" этой книги — естественный отбор. Способен ли он еще удивлять биологов? Какие эволюционные процессы идут в современных человеческих популяциях? Угроза интеллектуальной деградации человечества — это страшилка или научный факт? Об интереснейших открытиях в эволюционной биологии продолжают рассказывать известные ученые и популяризаторы науки Александр Марков и Елена Наймарк (их...
Самый верный способ дать людям взаимодействовать со сложным — использовать нечто вроде языка, на таком универсальном языке говорит математика. Математические символы прошли долгую эволюцию, прежде чем «заговорили» на этом совершенном языке. В настоящей книге прослеживается вся история его развития, начиная от математических символов древности, арифметики во времена древнего Вавилона, геометрии...
Об удивительных научных открытиях, предшествовавших этому изобретению, будет интересно узнать и взрослым, и детям. Читатель побывает в легендарном Чреве Парижа, узнает о возникновении ресторанов и гастрономической критики. Книга расскажет, какой путь прошли консервы от фруктов и овощей в бутылках для шампанского до привычной консервной банки, об изобретении Папенова котла — прообраза современной...
Генеративный ИИ — одна из самых обсуждаемых тем в сфере технологий. Пора разобраться с возможностями TensorFlow и Keras, чтобы с легкостью создавать впечатляющие генеративные модели глубокого обучения, включая вариационные автокодировщики (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN), трансформеры, нормализующие потоки, модели на основе энергии и диффузионные модели удаления шума. Дэвид Фостер, начинает с...
Оставить комментарий