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迈出我们的成长旅程的下一步
Order bookings 77,811 63,116 23 31,501 29,866 5 Order backlog 153,409 127,676 20 Sales 51,609 42,006 23 16,122 13,866 16 Gross income 11,260 8,886 27 3,517 2,849 23 Gross margin, % 21.8 21.2 21.8 20.5 EBITDA 6,558 5,401 21 2,032 1,883 8 EBITDA利润率，％12.7 12.9 12.6 12.6 13.6营业收入（EBIT）4,272 3,272 3,274 30 1,420 1,314 8营业利润率8，％8.3 7.8 8.8 9.8 9.5 9.5 9.5 9.5 9.8 9.5份额3,443 2,283 51 1,254 emport an Chormorth 3,381 2,195 54 1,223 1,115 10 Earnings per share after dilution, SEK 25.16 16.41 53 9.08 8.32 9 Return on equity, % ¹ ⁾ 11.1 8.6 Operational cash flow 3,157 2,593 3,691 1,682 Free cash flow 1,566 1,871 2,559 1,439 Free cash flow per share after稀释，SEK 11.65 13.99 19.00 10.73稀释后平均股票数量134,377,832 133,724,223 134,657,809 134,058,461
INPI-2023-2026-Strategic-Plan.pdf-gov.br
最后一个战略规划周期的基石（2018-2022）是效率的挑战：少做更多的事情。慢性资源稀缺性在利用组织实践和流程中的创新和变革性解决方案的不断搜索方面发挥了领导作用。已经以这种方式解决了历史问题。专利积压赶上计划的出色结果是BPTO决心克服障碍并提供不断效率的公共服务的最明显和最著名的象征。
2023 年夏季学期拟开设的课程清单
A GHATAK CHE DC 仅对本课程有积压的 CHE 学生开放。以翻转课堂混合模式提供。 44 ESO209A DYNAMICS AKHILESH MIMANI ME 仅适用于积压者 45 IME697A INDUSTRIAL PROJECT DPGC, IME IME 仅向 1 年级 MTech IME 学生提供 46 IME797A INDEPENDENT STUDY DPGC, IME IME 仅向 PhD IME 学生提供 47 MBA618A 普世人类价值观和伦理导论
欧洲咨询工程行业现状
欧洲咨询公司的订单存量目前仍相当高，为 8.4 个月，即使与 2022 年春季（有史以来最好的）峰值相比有明显下降。目前 8.4 个月的水平是由于 2023 年秋季市场放缓，以及欧洲咨询公司普遍能够增加员工数量，从而减少相对积压的订单。如之前的图表所示，该行业有很多积极的势头，这可能会导致未来一段时间订单存量回升。
第 5 版 SESAR 解决方案 #02 机场管制员安全网
• 在 DS16 中，AERODROME-ATC-23a 被指示为强制性的。但是，根据变更请求 (3115) 中的要求，它应该是可选的，因为里加的 SESAR 1 现场试验并未显示需要改进 CATC 和 CMAC 的监控，但据了解，一些机场将来可能需要它。 • AERODROME-ATC-50 的名称是在 SESAR 1 积压中创建的变更请求 (3165) 中提出的，但尚未在 DS16 中实施。 • 支持 AO-0201 的促成因素未列出。 • 促成因素 AERODROME-ATC-03 位于基线中，尽管它已由项目 12.03.02 解决。由于此促成因素不支持 DS16 中的 OI 步骤 AO-0104-A，因此未在上面的列表中提及。
计算机科学与工程系 B.TECH
2. 学生需要完成指定流程的所有三个部分（10-12 个学分）才能获得微专业化。 微专业化注册资格 为了注册微专业化，学生必须完成上一学期的所有课程要求，并且 CGPA ≥ 8.0。此后，学生必须在后续学期保持 CGPA ≥ 8.0 且无任何积压，以保持微专业化注册有效。 微专业化课程临时清单 1. 人工智能和数据科学
工业 4.0 – 航空航天制造业的评估和路线图定义
飞机订单积压量不断增加，监管越来越严格，这为资产密集型航空航天行业的 OEM 和供应商部署数字技术、最大限度提高资产利用率以释放隐藏价值提供了有力的商业理由。然而，在踏上包含数字技术的工业 4.0 之旅之前，必须对当前的能力和准备状态进行仔细而彻底的评估。这项评估将节省宝贵的资源、时间和成本，否则这些资源、时间和成本可能会在实施与业务目标不符的随机选择的技术时产生。
使用机器学习简化医院出院过程
管理不良的患者流量会导致患者的不良健康结果，医院工作人员的额外压力以及包括拥挤的急诊科（EDS）和/或取消程序在内的容量问题。4在当前的后环境中，医院正在经历更高的患者数量，在大量人员配备短缺方面挣扎（在美国，有52％的护士表示，由于缺乏人数和倦怠5）的位置，并面对庞大的表面背景下的挑战。
基于人工智能的床位管理改善方法
制定了加权规则（由于资金限制，限制为 10 条），以设置约束条件，以遵守与性别和病房特定设置相关的政策，同时还制定了床位溢出算法和其他患者优先级矩阵。此后，AI 求解器的任务是为急诊科 (DEM) 的积压患者（高峰日平均 59 名患者）以及所有入院来源的正常业务 (BAU) 入院患者（平均每天 152 名患者）分配床位（基于可用床位供应量），并将一些患者排除在外（有限规则）。