| 1 |
What is the purpose of the empirical case study on coal manufacturing in the paper?
|
To demonstrate the proposed decision support model |
|
เป็นแบบจำลองที่นำเสนอวิธีการให้คำแนะนำในการพิจารณาเส้นทางการขนส่งหลายรูปแบบ |
Multi-objective Optimization of Freight Route Choices in Multimodal Transportation |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
Which factor does the model NOT consider in route selection for a multimodal transportation network?
|
Cultural preferences |
|
ในงานวิจัยข้างต้นการขนส่งไม่ได้เป็นการตั้งค่าวัฒนธรรมหรือสร้างวัฒนธรรม |
Multi-objective Optimization of Freight Route Choices in Multimodal Transportation |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
What is the role of expert judgments in the decision support model?
|
They influence the weights obtained from AHP |
|
เป็นตัวช่วยในการคิดวิเคราะห์และตัดสินใจ |
Multi-objective Optimization of Freight Route Choices in Multimodal Transportation |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
What logistics system aspect does the proposed methodology aim to improve?
|
Cost management |
|
ระยะเวลาในการขนส่งและความเสี่ยงถือเป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุด |
Multi-objective Optimization of Freight Route Choices in Multimodal Transportation |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
Essay | Describe the role of Analytic Hierarchy Process (AHP) and Zero-One Goal Programming (ZOGP) in the decision support model for determining an optimal multimodal transportation route. Explain how these methodologies contribute to the model's effectiveness and discuss any potential limitations.
|
การใช้AHPกับZOGPร่วมกันจะช่วยในการเลือกเส้นทางขนส่งอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยคำนึงถึงปัจจัยต่างๆ |
|
ในการใช้AHPและZOGPเราควรคำนึงถึงข้อจำกัดที่มีด้วย |
Multi-objective Optimization of Freight Route Choices in Multimodal Transportation |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
What is the role of the FAHP method in the proposed risk analysis model?
|
To determine the weights of each risk criterion |
|
นอกจากนี่ยังสามารถจัดการกับความคลุมเครือได้อีกด้วย |
A Risk Analysis Based on a Two-Stage Model of Fuzzy AHP-DEA for Multimodal Freight Transportation Systems |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
Which industry is used as a case study in the proposed risk analysis model?
|
Coal |
|
ในงานวิจัยมีการใช้ถ่านเป็นตัวอย่างในการศึกษาค้นคว้า |
A Risk Analysis Based on a Two-Stage Model of Fuzzy AHP-DEA for Multimodal Freight Transportation Systems |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
What does the DEA method do in the proposed FAHP-DEA methodology?
|
Evaluates linguistic variables and generates risk scores |
|
DEAใช้ประเมินตัวแปลทางภาษาและสร้างคะแนนความเสี่ยง |
A Risk Analysis Based on a Two-Stage Model of Fuzzy AHP-DEA for Multimodal Freight Transportation Systems |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
Which method is used to aggregate risk scores into an overall risk score in the proposed model?
|
Monte Carlo Simulation |
|
เป็นการประเมินความเสี่ยงโดยจำลองให้เห็นภาพ |
A Risk Analysis Based on a Two-Stage Model of Fuzzy AHP-DEA for Multimodal Freight Transportation Systemsแบบ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
Essay | Using the coal industry case study, please explain how the proposed risk analysis model is practical and aids in prioritizing risks. Discuss how this model can be beneficial for industries in optimizing multimodal transportation routes under risk decision criteria.
|
แบบจำความเสี่ยงนั้นสามารถนำไปใช้ได้จริงและช่วยในการจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงในอุตสาหกรรมถ่านหินได้โดยการประเมินความเสี่ยง การตัดสินใจ มีประโยชน์ในการเพื่อประสิทธิภาพการขนส่งลดต้นทุนและเวลาในการขนส่ง ลดความเสี่ยง |
|
แบบจำลองการวิเคราะห์ความเสี่ยงเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับอุตสาหกรรมถ่ายหินในการจัดการความเสี่ยงและช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ |
A Risk Analysis Based on a Two-Stage Model of Fuzzy AHP-DEA for Multimodal Freight Transportation Systems |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
How were geotechnical parameters of soils at landslide-prone sites evaluated in the study?
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
What modeling techniques were used to assess the probability of landslide occurrence in the future?
|
Autoregressive Moving Average (ARIMA) model |
|
ใช้ในการประเมินการเกิดแผ่นดินไหวและดินถล่ม |
ARIMA and SPSS statistics based assessment of landslide occurrence in western Himalayas |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
What is the potential application of the study's findings in hazard management?
|
Devising countermeasures for managing landslides |
|
เพราะในงานวิจัยมีการพูดถึงการจัดการการเสนอถึงแนวทางการป้องกันดิถล่ม |
ARIMA and SPSS statistics based assessment of landslide occurrence in western Himalayas |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
How does the study aim to contribute to hazard management in the Himalayas?
|
By serving as a guiding framework for using artificial intelligence and machine learning |
|
จะใช้ปัญญาประดิษฐ์เข้ามาช่วยในการตรวจจับ |
ARIMA and SPSS statistics based assessment of landslide occurrence in western Himalayas |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
Essay | Explain the methodology employed in the study to evaluate geotechnical parameters and assess the probability of future landslide events. Discuss the potential implications of using artificial intelligence and machine learning in hazard management in the Himalayas, with reference to the study's guiding framework.
|
การศึษาและความน่าจะเป็นของเหตุการณ์แผ่นดินถล่มในอนาคตเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนที่ต้อใช้ข้อมูลจากเทคโนโลยีหลากหลายและการนำเอไอและเเอลเอ็มมาใช้สามารถเพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์และจัดการความเสี่ยงได้อย่างมากซึ่งมีผลกระทบต่อการป้องและบรรเทาผลกระทบของแผ่นดินถล่มของเทือกเขาหิมาลัยอย่างมีนัยสำคัญ |
|
การเลือกใช้ปัญญาประดิษฐ์ควรเลือกใช้ให้เหมาะสมและคำนึงถึงผลที่จะตามมาในภายหลัง |
ARIMA and SPSS statistics based assessment of landslide occurrence in western Himalayas |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
How was the landslide inventory database divided for training and testing in the research?
|
80% training, 20% testing |
|
จะเน้นที่การฝึกอบรมเพื่อให้เข้าใจหลักการมากกว่าการปฏิบัติจริง |
GIS-based landslide susceptibility mapping using logistic regression, random forest and decision and regression tree models in Chattogram District, Bangladesh |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
Which machine learning model showed the highest prediction rate among LR, RF, and DRT?
|
Random Forest (RF) |
|
จะถูกนำมาใช้มากที่สุด |
GIS-based landslide susceptibility mapping using logistic regression, random forest and decision and regression tree models in Chattogram District, Bangladesh |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
What do the ROC values for training and testing data signify in the context of landslide susceptibility mapping?
|
The economic and environmental damage |
|
|
GIS-based landslide susceptibility mapping using logistic regression, random forest and decision and regression tree models in Chattogram District, Bangladesh |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
Which model is considered more realistic according to susceptibility zones in the research?
|
Decision and Regression Tree (DRT) |
|
|
GIS-based landslide susceptibility mapping using logistic regression, random forest and decision and regression tree models in Chattogram District, Bangladesh |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
Essay | Compare and contrast the performance of Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), and Decision and Regression Tree (DRT) models in landslide susceptibility mapping. Discuss the strengths and limitations of each model based on the research findings.
|
โมเดล RF เหมาะสำหรับการทำแผนที่ความอ่อนไหวต่อดินถล่มที่มีประสิทธิภาพสูงแต่ LR มีประโยชน์การตีความผลลัพธ์ และ DRT มีประโยชน์เรื่องความเร็วในการฝึกโมเดล |
|
การเลือกใช้โมเดลควรเลือกใช้ให้ถูกเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุด |
wikipedia |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|