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布拉德·博尔斯塔德 (Brad Bolstad) 太空优势和地理空间总裁......
Brad Bolstad 是 L3Harris Technologies 太空优势和地理空间 (SSG) 部门的总裁。在太空和机载系统部门，有广泛的解决方案组合，包括情报、监视、小型卫星、电子战、航空电子设备（包括运载和释放系统）、无线解决方案和 C4I 系统。Bolstad 于 2019 年担任总裁一职。在这个职位上，他负责控制价值 7 亿美元的部门的盈亏，并负责资源部署——发展和执行专注于监视、情报和无线解决方案的产品组合，支持国防部、国家侦察办公室、国家地理空间管理局和其他任务合作伙伴。他向 L3Harris 太空和机载系统总裁汇报。在加入 L3Harris 之前，他曾担任雷神公司太空系统业务发展和战略总监。Brad 还曾担任雷神公司太空系统导弹和太空防御总监，负责导弹预警、导弹防御、太空保护、太空领域任务保障和下一代军事系统。 Bolstad 还曾担任 Orbital ATK 和 Northrop Grumman 的关键职位，
DS3系统服务关税率调整
•自2014年最初的决定表明应该对2.35亿欧元的预算津贴进行审查以来，在市场和系统中都发生了足够的更改。这将允许认识到市场上发生的变化，并允许政府政策的变化，旨在实现更高水平的可再生能源生成到2030年及以后。•需要有明确的投资信号来支持可以满足2030年目标的系统的开发，该系统可以达到70％的RES-E和〜95％的SNSP（到2025年，临时85％SNSP目标），关税率的降低使交付这些雄心勃勃的目标所需的投资信号挫败了所需的投资信号。•如果要实现2030年的脱碳化，则努力朝着7亿欧元至7.5亿欧元的DS3支出上限，这表明有必要向上修改当前的2.35亿欧元预算上限，或者全部删除上限。•预算津贴是在2014年决定时以标称的，因此没有通过索引的年度预算津贴来考虑通货膨胀。一位受访者指出，如果要回顾性地确定2.35亿欧元的上限，则将其余额达到2020年后的2.49亿欧元。
2024 年年度报告
随着瑞安航空从新冠疫情中恢复，我们董事会的策略是优先恢复员工的薪酬并实现员工的多年加薪，而这一目标现已实现。其次，在利率上升的环境下，我们计划在从现在到 2026 年期间偿还到期的剩余债务，同时从内部资源中为飞机资本支出融资。与此密切相关的是集团的政策，即优先考虑增长机会以推动股东价值，同时保持强劲的资产负债表和投资级评级。根据这一资本配置政策，瑞安航空于 2 月支付了每股 0.175 欧元的首次中期股息，并在 9 月 2024 年年度股东大会批准后支付每股 0.178 欧元的末期股息。从 2025 财年起，根据集团的股息政策，上一年度净利润（根据非经常性损益调整）的约 25% 将通过普通股息返还给股东。此外，2024 年 5 月，董事会批准了 7 亿欧元的股票回购。此次回购完成后，瑞安航空自 2008 年以来返还给股东的资金将增加至 78 亿欧元以上。
NHS 支出对经济增长的影响
我们的分析表明，在急性病、社区和初级保健方面，2015 年至 2019 年期间，支出增加最多和增加最少的群体的 GVA 增长存在统计学上的显著差异，但精神卫生方面并非如此。• 平均而言，如果其他所有条件都相同，那么在每种护理环境中支出增加最少的领域可以在经历的增长基础上平均增加至少 4.46 亿英镑的 GVA。• 这种影响在社区和初级保健中最大，在这些领域，如果支出增加最多，则支出增加最少的领域可以分别使 GVA 增长近 4.5 亿英镑和 7 亿英镑。我们发现，如果其他方面的支出保持稳定，每增加 1 英镑，就可能带来超过 14 英镑的收益。• 我们计算出了向支出增加最少的领域额外投资 10 亿英镑（不到国家预算的 1%）的收益。如果投资于社区或初级保健，这项收益将超过 140 亿英镑。 • 这一介于 10 英镑和 14 英镑之间的 GVA 乘数与之前发现的 4 英镑的收益不同，因为在这项工作中，我们关注的是 CCG 子集和特定护理环境的支出变化，而不是 NHS 总支出及其对整个经济的效益。
COVID-19 疫苗和治疗过渡计划
• 抗击 COVID-19 仍然是政府的主要公共卫生优先事项。在过去两年中，政府实施了美国历史上最大的成人疫苗接种计划，为 2.7 亿美国人接种了近 7 亿剂 COVID-19 疫苗。 • COVID-19 大流行凸显并加剧了成人疫苗接种的长期障碍，包括可及性、可用性和信心。它还表明了强大的成人疫苗接种计划的重要性，包括为成人疫苗购买和成人专用疫苗基础设施提供资金和支持。 • 政府在 2023 财年和 2024 财年提出了成人疫苗接种计划，以巩固 COVID-19 大流行期间的投资，并缩小向所有没有保险的美国人免费提供疫苗的差距。该提案尚未颁布成为法律。 • COVID-19 疫苗和治疗可能会在 2023 年秋季进入商业市场。 o 由于保险覆盖范围，大多数美国人将继续无需自掏腰包购买 COVID-19 疫苗。 o 但是，2500 万没有保险的成年人将无法获得负担得起的疫苗和治疗。• 2023 年 4 月，卫生与公众服务部宣布了 COVID-19 疫苗和治疗桥梁获取计划 - 这是一项 11 亿美元的公私合作伙伴关系，作为一项临时措施，以防止商业化后保险不足和没有保险的成年人无法免费获得 COVID-19 疫苗和治疗。• 桥梁计划是临时的，从 2023 年秋季开始，并由现有的 COVID-19 补充资金支持，以便在商业化后一年内为保险不足和没有保险的成年人维持获得 COVID-19 疫苗和治疗的机会（桥梁计划计划于 2024 年 12 月 31 日结束）。
已完成的项目 - BUCK 照明
A2 - 隧道 Ehrentalerberg，3.345 米，奥地利，克恩顿州 A2 - 隧道 Falkenberg，1.090 米，奥地利，克恩顿州 A2 - 隧道 Grossliedl，366 米，奥地利，克恩顿州 A2 - 隧道 Lendorf，800 米，奥地利，克恩顿州 A2 - 隧道 Trettnig，450 米，奥地利，克恩顿州 A2 - 隧道 Übelskogel，369 米，奥地利，克恩顿州 A9 - 隧道 Krenngraben，325 米，奥地利，上奥地利州 A9 - 隧道 Lainberg，2.278 米，奥地利，上奥地利州 A9 - 隧道 Roßleithen，247 米，奥地利，上奥地利州 A9 - 隧道 Schölmberg，262 米，奥地利，上奥地利州 A9 - 隧道 Waldnerberg， 237m，奥地利，上奥地利州 A10 - 隧道埃本，1.300m，奥地利，萨尔茨堡 A10 - 隧道卡奇山，5.796m，奥地利，克恩顿州 A10 – 隧道奥伯魏斯堡，540m，奥地利，克恩顿州 A10 – 隧道奥斯瓦尔迪山，4.307m，奥地利，克恩顿州 A10 - Tunnel St. Andrä, 470m, 奥地利, 克恩顿州 A10 - Tunnel Trebesing, 848m, 奥地利, 克恩顿州 A11 - UFT St. Niklas, 700m, 奥地利, 克恩顿州 A12 - IMST, 390m, 奥地利, 蒂罗尔 A22 - Donauufer Autobahn Grünbrücken EN12, 130m, 奥地利, 维也纳A22 - 多瑙费尔高速公路Grünbrücken EN13, 100m, 奥地利, 维也纳 A22 - Donauufer Autobahn Grünbrücken Islamische Zentrum, 344m, 奥地利, 维也纳 A23 - 隧道 Altmannsdorf, 90m, 奥地利, 维也纳 A23 - 隧道 Laaerberg, 290m, 奥地利, 维也纳 B64 - 隧道 Weiz1, 425m, 奥地利, 施蒂里亚B64 - Tunnel Weiz2, 275m, 奥地利, 施蒂里亚州 B67 - Tunnel Grabengürtel, 507m, 奥地利, 施蒂里亚州
1简介
全球市场规模为1万亿美元，该法律行业已受到新的创业创始人的极大关注，以此作为建设的领域。从表面上看，这种兴趣是有道理的。法律主要基于基于文本的交易，这些交易似乎是使用大语言模型（LLM）自动化和处理的理想选择。这些LLM提供了机会，可以快速加速人类能够理解和处理大型文件的速度（类似于律师与之合作的文件），为不同的初创公司提供了途径，以供不同的创业公司插入和在生成AI（Gen AI）波浪的缘中插入和创新。gen ai似乎对于使法律工作提高效率特别有用，因为尽管是一些高薪的专业人员，但律师还是花费不成比例的时间来重复性任务，例如基础研究，文档审查和案例准备。该见解得到了2023年和2024年针对AI公司的资金数量的确认。，例如，在2024年的生成AI法律景观中，Ma等人。发现“在2023年1月至2024年2月之间为LegalTech初创公司的资金总计约700m。”对于法律AI的这种兴趣是由于我们可以在下面的图中看到的，每年大致趋于每年10倍减少的趋势，并扩大了上下文窗口尺寸，而GPT，Claude和Gemini Windows的增加到128K，200K，200K和1M TOKEN大小。这些变化使律师能够以实际律师从事这项工作的成本的一小部分处理数百页的简介，典型的法律文件，从而获得了新的节省水平。法律工作量的规模进一步强调了创新的紧迫性：每年处理的6500万案件和450,000家美国律师事务所处理的160万份专利申请。随着案件的复杂性的增长和客户期望的增长，AI提供了前所未有的机会来通过提高法律堆栈大多数领域的效率和降低成本来重塑法律工作流程。这提出了一个重要的问题：鉴于法律和LLM之间看似明显的协同作用，为什么在法律AI领域中没有太多突破，大多数公司仍在依靠过时的工作流来实现其日常任务？