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行业报告 – 印度高端酒店准备迎接
免责声明 “Crowe Horwath HTL Consultants Pvt. Ltd. (CHHTL) 不承担任何因任何个人或实体依赖其报告内容或报告中包含的任何信息而产生的责任，也不承担任何因报告中的任何错误或遗漏而产生的责任。任何个人或实体使用、依赖或发布其报告内容或报告的任何部分均由其自行承担风险。在任何情况下，CHHTL 或其董事或人员均不对任何一方因本报告或与本报告相关的任何损害、损失、成本、费用、伤害或其他责任承担责任，包括但不限于任何形式的间接、特殊、偶然、惩罚性或后果性损失、责任或损害。我们的观点基于我们在编制报告时可获得的信息以及本报告发布之日的经济、市场和其他条件。这些条件可能会在相对较短的时间内发生重大变化。如果本报告发布后情况发生重大变化或获得更多信息，则本文表达的结论和意见可能需要修改。在任何此类情况下，CHHTL 均无须更新本报告。本报告中表达的陈述和意见均出于诚意，且我们相信此类陈述和意见并非虚假或误导。接收者应自行进行他们认为适当的查询和评估，以核实行业报告中包含的信息。本行业报告并非旨在提供接收者做出决策所需的所有信息。前瞻性陈述本行业报告包含估计/预测/展望和可视为前瞻性陈述的陈述。这些陈述基于一系列假设、预期和估计，虽然我们认为这些假设、预期和估计是合理的，但本质上受重大不确定性和偶然因素的影响，其中许多因素超出了我们或 Ventive Hospitality Private Limited（本报告由其代表编制）的控制范围，或可能反映可能发生变化的未来业务决策。本信息的接收者应注意，这些估计/预测/展望可能被视为本质上是暂定的。由于对未来事件的陈述具有主观判断和固有的不确定性，因此无法保证未来结果或后续估计/预测/展望不会与行业报告中的估计/预测/展望和其他陈述有重大差异。本免责声明必须随附于本行业报告的每一份副本，该报告是一份完整文件，必须完整阅读”。
酒店预订预测的机器学习
1。简介。过去几十年来，由于预订网站的普及，例如Expedia [17]，Hotels.com [16]，Booking.com [20]，Priceline.com [2]和Orbitz [19]，在线酒店预订的增长急剧增长。一方面，在线酒店预订渠道为酒店客人提供了灵活性和方便的访问，而酒店取消造成了酒店管理占用率并为酒店行业带来财务风险的困难[13]。为了提高收入并确保最大的入住率，酒店行业采用了多种策略，包括动态定价政策[23，3]，也称为基于时间的定价和酒店取消政策[4，8]。动态定价是指根据消费者需求，竞争对手定价，季节性和当前占用率的持续实时调整房价[10]。虽然动态定价策略一直是旅游行业的普遍做法，但现在它在酒店行业越来越流行以自动化收入管理[1]。三十年前，在酒店中免费取消预订是很普遍的，但是如今的酒店取消政策为酒店客人提供了取消预订的机会，直到到达前的一定数天。该日期过去了，酒店可能会向客人收取取消费，这是预订的百分比，或者在某些情况下是全部预订。对于酒店而言，这不仅意味着更多的取消，因此减少了收入，因为在如此短的时间内不太可能进行新的预订，而且还向酒店工作人员提供了更多的工作。因此，它是虽然酒店取消政策旨在帮助酒店减少未分布的数量，但互联网使预订酒店的速度更快，更容易，这增加了提供预订“正当案例”的酒店客人的数量。“仅仅案例”的客人是旅行者，他们同时在同一地区内预订一家以上的酒店，并在取消截止日期之前选择最好的交易，因为直到那时才取消费用。进行预订的酒店预订，如果酒店预订取消，酒店工作人员必须取消所有预订过程，包括退还预付款，以防截止日期。
LFOZ - 奥尔良圣丹尼斯酒店 - DIRCAM
着陆和起飞 20.1.3 对于需要 1200 米或更长跑道长度起飞的航空器，必须通过 PPR 进行通知和延长。对于需要跑道长度大于或等于 1200 米才能起飞的飞机，必须通知并延长 PPR。严禁在相邻的跑道上同时着陆和/或起飞。严禁在两条相邻的跑道上同时着陆或起飞。 LDG RWY 05：禁止通过 TWY C 清除 RWY。 ATT RWY 05：禁止通过 TWY C 放行。 LDG RWY 23：禁止通过 TWY F 和 TWY A 清理 RWY。 ATT RWY 23：禁止通过 TWY F 和 TWY A 放行。除 HEL 外，禁止使用中级 TWY 进行 TKOF。禁止使用中级 TWY 的 DEC，HEL 除外
LFOZ - 奥尔良圣丹尼斯酒店
着陆和起飞 20.1.3 对于需要 1200 米或更长跑道长度起飞的航空器，必须通过 PPR 进行通知和延长。对于需要跑道长度大于或等于 1200 米才能起飞的飞机，必须通知并延长 PPR。严禁在相邻的跑道上同时着陆和/或起飞。严禁在两条相邻的跑道上同时着陆或起飞。 LDG RWY 05：禁止通过 TWY C 清除 RWY。 ATT RWY 05：禁止通过 TWY C 放行。 LDG RWY 23：禁止通过 TWY F 和 TWY A 清理 RWY。 ATT RWY 23：禁止通过 TWY F 和 TWY A 放行。除 HEL 外，禁止使用中级 TWY 进行 TKOF。禁止使用中级 TWY 的 DEC，HEL 除外
人工智能会改善酒店员工...
抽象人工智能（AI）继续改变酒店业。采用AI可以导致员工焦虑，但对这些受影响的员工如何受益并变得更具竞争力的知识却鲜为人知。这项研究在AI背景下提出了挑战障碍框架，以调查员工如何应对这些技术的进步及其竞争性生产力的变化。使用PLS-SEM分析了从酒店行业的235名员工收集的数据。的发现表明，尽管AI的进步导致了工作场所的焦虑，但这种创新可以触发资源理论保护的工作。这些影响会对竞争力和生产力产生积极影响，尤其是对于那些发现自己工作有意义的员工而言。这项研究扩展了挑战障碍框架，并为酒店业提供指导，以更好地整合AI，以使服务专业人员变得更有竞争力和富有成效。
有关海草监测和海马酒店的更新
在2022 - 23年，新南威尔士州道路安全Facebook页面（Facebook.com/NSWRoadSafety）的总范围（人们看到帖子）超过1800万，并且达到了超过780,000个参与（当人们与帖子互动时）。在2022 - 23年期间在新南威尔士州道路安全Facebook上发表的最高表现帖子包括一篇关于2023年6月2023年的双重帖子，在该期间达到了最高范围，并获得了1,643,852的最高访问量，除非在2023年4月的学校假期内超越左右的帖子，否则在2023年4月的学校假期和评论（1,300次数）上的最高数量，以及最高数量的评论，并获得了最高数量的评论，并获得了最高数量的评论。
黑色素瘤桥梁那不勒斯，皇家大陆酒店（通过Partenope 38-42）
对遗传和躯体畸变的科学理性最新见解引发了一个快速发展的黑素瘤治疗时代。单独使用靶向和免疫的药物，结合或顺序使用基于免疫的药物，能够改善反应以克服抵抗力，通过新的免疫调节抗体的抗性，增强免疫系统的作用，并鉴定能够预测特定疗法的生物标志物，以预测特定疗法的反应，代表糖类管理型临床瘤的实际概念和方法。黑色素瘤治疗景观在2011年发生了批准，随着第一种抗淋巴细胞相关蛋白（CTLA）-4检查点抑制剂的批准和第一种BRAF靶向的单克隆抗体，这两种抗体都显着提高了总体生存。从那时起，人们对肿瘤微环境和肿瘤免疫异常策略的了解得以提高，从而导致了不同的靶向和利用免疫反应的方法。批准新免疫 - 和靶 - 疗法可以进一步改善晚期黑色素瘤患者的结局。这些疗法为各种方法提供了机会，并使用不同的作用方式相互结合，并与其他治疗方式相结合，例如放射疗法，电化学疗法和手术。然后，将从不同的角度提出和讨论“伟大的辩论”会议，其中将提出和讨论领先专家对特定且非常有争议的临床问题的对立观点。今年的黑色素瘤研究最新发现以及针对预防黑色素瘤，诊断和治疗至关重要的主题的发展，将在专门针对系统生物学，免疫原性，免疫原性和基因表达谱分析的系统中进行讨论，并集中在黑色素瘤研究对生物标志物/精确药物和组合策略上的进步。
主办酒店与度假村2024公司责任报告
我们在这份2024年公司责任报告中的披露和分析包含了前瞻性陈述，这些陈述根据管理层的计划和假设阐明了预期结果。此类陈述给出了我们当前对未来事件的期望或预测；它们与历史或当前事实无关。我们尝试使用诸如“预期”，“估算”，“期望”，“项目”，“打算”，“计划”，“相信”，“意志”，“目标”，“预测”，“预测”，“预测”，“预测”，“预测”和类似的表达方式，与未来的任何讨论有关的任何讨论。尤其是这些前瞻性陈述包括与未来行动，未来收购或处置，未来的资本支出计划，未来绩效或当前和预期支出的结果，利率或意外情况结果的结果。我们的ESG计划还受到额外的风险和不确定性的影响，包括数据可用性，质量和评估的不断发展的性质；相关的方法论问题；我们有能力在预期的时间表下实施各种计划；我们对第三方提供某些信息并遵守适用的法律和政策的依赖；以及其他无法预料的事件或条件。我们不能保证将在任何前瞻性陈述中讨论的任何未来的结果都将被实现，尽管我们认为我们对计划和假设一直是审慎的。应已知或未知的风险或不确定性实现，或者基本的假设证明不准确，实际结果可能与前瞻性陈述时的预期差异有重大差异。未来结果的实现将受到风险，不确定性和可能不准确的假设的影响，包括在截至2023年12月31日的10-K年度报告中讨论的那些风险因素以及在2023年12月31日的年度以及与美国证券交易委员会的其他文件中所讨论的那些风险因素。我们不承担公开更新前瞻性陈述的义务，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的 使用机器的糖尿病预测... 增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键... 与自然语言处理和机器学习算法的呼叫机器人的调查 有心脏血管疾病对角线 AI驱动的无人机应用 酒店的环保实践：促进可持续性... 使用arduino-uno 的地板清洁机器人 印度农业的多元化种植模式 印度Patna博物馆的案例研究 自主送货机器人小印度人... 智能耕种机器人用于检测工厂... 使用MediaPipe和... 的手势识别 中的重新分配的异质数据存储管理 统计和数学在人工智能，机器学习，数据中的重要性 智能学科监控机器人 环境挑战，生物多样性和性别... 使用混合密码学的安全文件存储 稀土激活磷酸盐的简短合成方法和发光发展
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1个Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，India摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因，需要有效及时诊断。这项研究提出了一种使用先进的机器学习技术和数据驱动的见解来预测心脏病的新方法。该系统设计用于识别心脏病，利用各种机器学习分类器在选定功能上的性能。采用了预测模型，包括决策树（DT），天真贝叶斯（NB），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）来识别心脏病。评估这些分类器的有效性，以确定最准确的心脏病检测方法。此外，该系统还为患者提供有关最近医生的信息，从而促进快速获得医疗诊断和治疗。这种综合方法旨在增强对心脏病的早期检测和干预，最终改善患者的结果并减轻医疗保健系统的负担。索引术语 - 心脏病，机器学习，预测，识别，决策树，天真的贝叶斯，随机森林，支持向量机，数据驱动的见解，早期检测，医学诊断，医疗保健系统。