تقدم الورقة CLASNet، وهو إطار عمل يعتمد على CNN-LSTM-Attention مدرك للحمل المعرفي مصمم لتحسين توقعات الطلب في سلسلة التوريد وتسهيل التفاعل التكيفي بين الإنسان والكمبيوتر. يختلف CLASNet عن نماذج التعلم العميق التقليدية التي تعطي الأولوية للدقة التنبؤية دون مراعاة القيود المعرفية البشرية، حيث يدمج بين توقع الطلب ونمذجة الحمل المعرفي في بنية متكاملة من البداية…