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应对不确定性：商业战略中的远见力量
在商业战略领域，起点始终是对期望目标的清晰愿景，这在度过动荡时期时尤其重要。然而，这种愿景往往屈服于将现在投射到未来的综合症，忽视了动荡时期带来的不可预测性和挑战。本文探讨了远见的力量，这是一种战略工具，它通过设想未来情景（包括动荡时期的情景）并将这些见解融入当下，扭转了这种方法。通过欧洲组织的实际见解和案例，本文将展示远见如何不仅挑战和完善组织的战略愿景，而且还揭示关键机遇和威胁，从而完善其战略，以确保在面对不确定性时具有韧性和竞争优势。
indigovx：人类智能会遇到AI以获得最佳...
本文定义了一种使用AI来增强人类智能的新方法，以解决最佳目标。我们提出的AI Indigo是通过质量优化进行的，是构成态度的缩写。与人类合作者结合使用时，我们将联合系统Indigovx称为虚拟专家。系统在概念上很简单。我们设想将这种方法应用于游戏或业务策略，人类提供战略环境和AI提供最佳，数据驱动的动作。Indigo通过迭代反馈循环运作，利用人类专家的上下文知识以及AI的数据驱动的见解，以制定和完善策略，以实现明确定义的目标。使用量化的三分学模式，这种杂交使联合团队能够评估策略并完善计划，同时适应实时的挑战和变化。
U-SPACE 作战概念 (CONOPS)
ICARUS [28] 研究了通用高度参考系统，提出了两项新服务并修改了另外两项服务。 BUBBLES [54] 研究了分离过程并提出了一项新服务。BUBBLES 项目完善了战术冲突检测和战术冲突解决服务的定义。 DACUS [55] 提供了一种在 U 空间中实现需求容量平衡的详细方法，并完善了动态容量管理服务的定义。 芬兰湾 2 项目 [46] (GOF2) 开发并验证了一组数据交换模型以支持 U 空间。AURA 项目 [47] 中验证了相同的模型。GOF2 可交付成果 D4.2 详细说明了这些模型，是本 ConOps 的附件。 AMU-LED [45] 除其他事项外，还审查了空域在风险和性能方面的划分。
交叉雷丁：通过学习中的学习来改善自然语言的解释
自然语言解释（NLE）是阐明大语模型（LLM）决策背后推理的案例。已经开发了许多技术来使用LLM生成NLS。但是，像人类一样，LLM可能并不总是在第一次尝试时产生最佳的NLE。受到人类学习过程的启发，我们引入了C Ross -R Efine 1，该1分别通过部署两个LLM作为生成器和评论家来采用角色建模。代理人输出了第一个NLE，然后使用评论家提供的反馈和建议来完善这种易于解释。c ross -r efine不需要任何有监督的培训数据或附加培训。我们通过自动和人类评估使用三个最新的开源LLM验证了三个NLP任务中的C ROSS -R efine。我们选择S ELF -R Efine（Madaan等人，2023）作为基线，它仅利用自我反馈来完善解释。我们从自动评估中的发现和用户研究表明，C ROSS -R efine的表现优于S ELF -R efine。同时，C ross -r efine可以使用较少的功能LLM有效地执行，而S Elf -R efine仅通过ChatGpt产生强劲的结果。此外，我们进行了一项消融研究，以评估反馈和建议的重要性。他们俩在完善解释中起着重要作用。我们在英语和德语的双语数据集上进一步评估了c ross -r efine。
2024 年中期报告
完善组织架构，体现业务重点。建筑技术业务整合至 GF Building Flow Solutions（原 GF Uponor），而原 Uponor Infrastructure 业务则并入 GF Piping Systems 的公共设施业务
AFP 多元化与包容性战略 2023-26
为了实现我们的多元化和包容性愿景，我们将专注于员工生命周期中嵌入的全面和可持续的变革。这将通过基础、增强和完善计划的平衡来管理。AFP 多元化和包容性战略有七个关键目标。
Medi-Cal 管理式医疗计划总投保人数
随着本报告的更新，历史数据可能会发生变化，因为来源会完善每个计划的每月投保人数估计。自 2024 年 1 月 1 日起，Aetna 和 Health Net 不再在圣地亚哥县提供 Medi-Cal 管理式医疗服务。