子项目 1 — 摩加迪沙和哈尔格萨主要负荷中心的次级输配电网重建、加固和运营效率:(成本 7500 万美元)子项目 2 — 微电网的混合和电池存储系统:(成本 2000 万美元)子项目 3 — 公共机构(医疗和教育)独立太阳能离网接入:(成本 4000 万美元)子项目 4 — 机构发展和能力建设:(成本 1500 万美元)
a. 定义价值链活动和转型指标。b. 定义排放指标和非排放指标的基础科学。c. 针对与每项活动相关的商业模式转型选项审查指标。2. 制定测量/核算和报告标准,包括每项活动的相关范围、最低目标边界以及基于排放的指标范围内可用的目标设定方法。3. 制定非排放指标的测量和报告标准。4. 审查和确定与 1.5°C 相符的相关全球情景,并根据这些情景推导出目标设定路径。5. 开发目标设定工具。6. 起草一项标准,作为排放核算和报告以及目标设定和验证指南的基础。
随着各国急于实现政府现代化,政府 IT 部门正在全球范围内扩张。本研究根据全球商业活动和创新潜力对 3,130 多家政府科技企业和 1,970 多家投资者进行了分析。英国和澳大利亚在各自地区拥有最多的政府科技公司,尽管美国仍然是该领域的领导者。根据其数字化转型计划,许多国家已经推进了政府科技议程。
能力建设活动的初衷是解决印度在理解电信和电子设备贸易相关问题方面的能力差距,以及在世贸组织中以更明智和更细致的方式代表印度在这一领域的立场。研讨会的目的是让政府官员和私营部门参与者了解世贸组织的谈判和争端解决程序,重点关注电子和电信贸易问题,特别是 ITA-1 和 ITA-E 协议引起的国内行业实际贸易相关问题。研讨会的目的还在于鼓励 PLI 制造商和印度政府的“印度制造”运动,为私营企业和政府官员提供一个合作平台,讨论电信设备制造中的实际贸易相关问题,由学术界 (CWS) 的领域专家指导。本报告旨在总结 CBW 期间举行的活动和讨论,并试图具体化为期两天的研讨会的学习成果。
市场动态、监管压力、环境问题、技术进步和消费者偏好变化等因素正在推动石油和天然气 (O&G) 行业下游领域的业务转型计划。从原油加工到客户体验,下游参与者的传统方法需要在人员、流程、资产和运营效率方面进行多项升级——例如,消除原料合同中的低效率、优化物流管理、改善产品组合以应对实时需求波动、降低炼油厂生产成本、改善最终产品定价、根据实时市场波动改进规划。下游参与者在数字化转型 (DX) 的道路上进展缓慢,在过去几年中,他们比以往任何时候都更希望采用数字技术。这些公司希望通过利用数字技术来优化运营、提高效率和降低成本。这包括使用物联网 (IoT) 传感器、大数据/分析、人工智能和机器学习进行预测性维护、供应链优化和资产管理。 IDC Energy Insights 在 2024 年的最新调查深入研究了下游组织的情绪,并调查了其流程和运营创新领域的状况。这项 2024 年的调查表明,除了常规 IT 支出外,大多数下游组织都在积极投资创新数字解决方案,包括炼油厂数字孪生、数字供应链管理和燃油卡服务创新。
1. AI 可以带来真正的商业价值:深入案例研究揭示了推动商业价值的各种 AI 实施。 2. 很少有公司制定 AI 战略:只有四分之一的公司制定了 AI 战略。 3. 瑞士科技行业落后于其他行业:管理人员认为,其他制造相关行业在 AI 采用方面更胜一筹。 4. 当前 AI 实施水平低:目前工业应用中 AI 的采用率很低。超过一半的公司尚未考虑在制造或供应链管理中使用 AI,大规模实施仍然是罕见的例外。 5. 规模较小的公司正在落后:规模较小且目前利润较低的公司似乎在 AI 采用方面落后,这表明该技术可能会使大公司受益,而不是为它们提供公平的竞争环境。 6. 预测性维护和机器优化仍然是关键的应用领域:在当前和计划在制造相关领域使用 AI 时,公司持续关注预测性维护和机器优化——这是工业 AI 的两个经典应用领域。 7. 使用生成式 AI 支持知识管理是重中之重。知识管理是重点关注领域。关于人工智能模型,企业主要试验大型语言模型,三分之一的企业预计在未来三年内将扩大规模。这使它成为研究的人工智能技术中最受欢迎的。8. 企业报告人工智能人才短缺:企业在采用人工智能方面受到内部人工智能人才不足的限制,68% 的企业表示他们根本没有或只能获得有限的人才。56% 的企业报告称,缺乏人工智能培训进一步加剧了这一问题。企业也难以获得外部人才,超过一半的企业报告称无法获得来自大学、顾问和初创公司的专业知识。9. 人工智能将进入办公室工作:关于未来的使用,企业对他们在白领增值份额较高的工业应用中扩大人工智能使用的能力最为乐观,包括工程和研发、销售和营销以及客户服务。在这些领域,约三分之一的企业预计将在未来三年内实施规模化人工智能。 10. 监管意识有限:只有少数公司了解人工智能法规。
1. 简介 1 1.1 背景 1 1.1.1 电动汽车 1 1.1.2 公司 A 3 1.2 问题表述 3 1.3 目的 4 1.4 研究问题 4 1.5 界限 4 1.6 研究贡献 5 1.7 论文赞助商 5 1.8 处置 5 2. 燃料零售商 7 2.1 运营流程 7 3. 文献综述 9 3.1 市场环境 9 3.2 数字化转型 11 3.2.1 业务流程 11 3.2.2 数字化计划 13 3.3 变革管理 15 3.3.1 技术变革 16 3.4 商业模式 17 3.4.1 燃料零售商业模式的四个要素 19 3.4.2 移动商业模式 21 3.4.3 以客户为中心的模式 23 4. 方法26 4.1 研究策略 26 4.2 研究设计 27 4.2.1 案例研究 28 4.3 数据收集 29 4.3.1 半结构化访谈 29 4.4 数据分析 32 4.5 有效性和可靠性 32 4.6 伦理考虑 33 4.7 实证设置 35 4.7.1 参与者人口统计和选择 35 4.7.2 类别选择 35 5. 调查结果和分析 38 5.1 充电基础设施 38 5.1.1 充电点的发展 38 5.1.2 家庭和工作场所充电箱零售 39 5.1.3 充电基础设施发展中的瓶颈 40 5.2 数字化举措 42
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
水务行业转型 2040 (WST2040) 认识到,让所有水务利益相关者都能获得可靠、值得信赖的数据对于加速实施综合水资源管理 (IWRM) 、增强公众的水资源管理能力、激发具有国际意义的本土技术和研究、开发、创新和商业化 (RDIC) 服务以及推动国家水资源管理达到更高的治理和安全水平都至关重要。同样重要的是实现“为国家财富管理我们的水资源财富”的愿望。因此,综合水务行业数据中心 (IWSDC) 的建立是 WST2040 中的游戏规则改变者。
