論文の概要: Panel: Economic Policy and Governance during Pandemics using AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15585v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 22:09:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 05:14:47.366767
• Title: Panel: Economic Policy and Governance during Pandemics using AI
• Title（参考訳）: パネル:AIを用いたパンデミックにおける経済政策とガバナンス
• Authors: Feras A. Batarseh and Munisamy Gopinath
• Abstract要約: 外乱はサプライチェーン全体の不確実性を生じさせ、その悪影響を軽減するための政策対応を介入する。 人工知能(AI)手法は、異常事象における結果をよりよく理解する機会を提供する。 AIを採用することで、サプライチェーンに沿った意思決定サプライヤー、ファーマー、プロセッサ、問屋、小売業者にガイダンスを提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The global food supply chain (starting at farms and ending with consumers) has been seriously disrupted by many outlier events such as trade wars, the China demand shock, natural disasters, and pandemics. Outlier events create uncertainty along the entire supply chain in addition to intervening policy responses to mitigate their adverse effects. Artificial Intelligence (AI) methods (i.e. machine/reinforcement/deep learning) provide an opportunity to better understand outcomes during outlier events by identifying regular, irregular and contextual components. Employing AI can provide guidance to decision making suppliers, farmers, processors, wholesalers, and retailers along the supply chain, and policy makers to facilitate welfare-improving outcomes. This panel discusses these issues.
• Abstract（参考訳）: 世界の食料供給チェーン(農場で始まり、消費者と共に終わる)は、貿易戦争、中国の需要ショック、自然災害、パンデミックなど多くの異常な出来事によって深刻な混乱に陥っている。 外乱はサプライチェーン全体の不確実性を生じさせ、その悪影響を軽減するための政策対応を介入する。 ai(artificial intelligence)メソッド(すなわち、機械/強化/深層学習)は、正規、不規則、文脈コンポーネントを識別することによって、異常イベント中の結果をよりよく理解する機会を提供する。 AIを採用することで、サプライチェーンに沿った意思決定サプライヤー、ファーマー、プロセッサ、仲介業者、小売業者、そして福祉改善の成果を促進する政策立案者へのガイダンスを提供することができる。 このパネルではこれらの問題について論じる。

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