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BZE 2023 - 电池供应链简报
● Charlotte Selvey-Miller，Benchmark Minerals ESG 主管 ● Christian Collison，Energy Renaissance 首席制造官 ● Dominic Spooner，Vaulta 首席执行官 ● Cameron Perks 博士，Benchmark Minerals 首席分析师 ● Dev Tayal 博士，特斯拉政策和业务发展部 ● Fraser Hughson 博士，Allegro 首席技术官 ● Glenn Clark，Redflow 澳大利亚和新西兰业务发展总监 ● Ian Webster 博士，Ampcontrol 集团工程经理 ● Justin Bain，3ME Technology 首席执行官 ● Katharine Hole，电池回收行业协会首席执行官 ● Kirk McDonald，Supercharge Australia 项目经理 ● Luan Atkinson，Renewable Metals 首席执行官 ● Maree Mills，Redflow 营销经理 ● Lachlan Blackhall 教授，澳大利亚国立大学 ● Serge Radojevic，Idemitsu 可再生能源业务和脱碳负责人 ● Shannon O'Rourke，Future Battery Industries 首席执行官 ● Tony Schultz，北港清洁能源董事总经理 ● Annie Jiang，Go Circular 首席执行官
2025 年全球医疗保健私募股权报告
2024 年，全球医疗保健私募股权 (PE) 飙升至估计 1150 亿美元，达到有记录以来第二高的交易价值总额。这一激增是由于大型交易数量的增加。总共有五笔交易超过 50 亿美元，而 2023 年有两笔交易，2022 年有一笔交易。但是，如果披露最近新投资者 Mubadala、Norwest 和 HarbourVest 加入贝恩资本和 Parthenon Capital 的投资组合公司 Zelis 的条款，这个数字可能会更高。北美仍然是最大的市场，占全球交易价值的 65%，欧洲和亚太地区分别占 22% 和 12%（见图 1）。交易量相对于历史水平保持稳定，北美和欧洲的一波活动抵消了自 2023 年以来亚太地区交易量 49% 的下降。
2024年技术服务的并购交易
来源：Mergermarket，Cap IQ，PitchBook，EY研究和分析注：1。大帽子包括TC，Infosys，Wipro，Wipro，Hcl，Ltimindtree，Tech Mahindra，Tech Mahindra，Accentrure，IBM，IBM，认知，cognizant，capgemini，capgemini，ntt Data，Cgi，Cgi，cgi，; 2。IT中小型帽子和数字本地人包括Coforge，Mphasis，Persistent，Zensar，Mastek，Mastek，Birlasoft，Sonata，Perfificion，Sopra Steria，Sesa，Sesa，Sesa，Zensar，Zensar，litentview，datamatics，datamatics，Saksoft，Saksoft，Saksoft 3。Other Large Buyers include EY, Deloitte, KPMG, PwC, McKinsey, BCG, Bain, WPP, Dentsu, Omnicom, Havas, Publicis, IPG,Hitachi, Salesforce, Fujitsu, Globallogic, CDW, Insight Enterprises, Alten, AFRY, Etteplan, KPIT, L&T Technology Services,Cyient, WNS, Genpact, EXL，任务，电视，传送性，Compenix，TTEC，Majorel，Hinduja Global Solutions
评估咨询和……不断变化的前景
在本文中，我们研究并提出了 ChatGPT 和生成式 AI 在商业应用中的各种应用——特别关注管理咨询和一家提供名为 ChapterGPT（ChapterGPT，nd）的产品的公司。在这里，生成式人工智能 (AI) 描述了可用于创建新内容（包括音频、代码、图像、文本、模拟和视频）的算法（例如 ChatGPT）。（什么是生成式 AI？，2023 年）。通过全面分析麦肯锡的 Quantum Black 和贝恩的 OpenAI 集成等现实世界的成功案例，我们将深入研究 ChatGPT 的实际应用及其对各种咨询公司的影响。调查、访谈和文献综述有助于阐明这项技术的优势和局限性，我们旨在全面了解如何利用 ChatGPT 来增强业务战略、提高生产力并促进与客户的更深层次联系。
安置报告
3I / AB INBEV / 埃森哲 / AMUNDI AM / ARDIAN / AT KEARNEY / 安盛 / 贝恩公司 / 巴黎世家 / 巴尔曼 / 贝玲妃化妆品 / 贝莱德 / 彭博 / 布依格 / 布朗兄弟哈里曼 / 宝格丽 / 可口可乐 / 达能 / 戴尔 / 德意志银行 / 德意志交易所 / 爱德蒙得罗富柴尔德 AM / EIGHT ADVISORY / ENGIE / 雅诗兰黛 / 国际足联 / 通用磨坊 / 高盛 / 娇兰 / 爱马仕 / 汇丰银行 / IBM / 拉扎德 / 路易威登 / 路威酩轩香水品牌 / 麦格理 / MAKE UP FOR EVER / MAWENZI PARTNERS / MIROVA / 酩悦轩尼诗 / 穆迪/ 摩根士丹利 / ODDO AM / 奥纬咨询 / 甲骨文 / 百达集团 / 太平洋投资管理公司 / 保时捷 / 普拉达 / 宝洁 / 雷诺 / 罗斯柴尔德银行 / 三星 / 施耐德电气 / 波士顿咨询集团 / 卡夫亨氏公司 / 华特迪士尼公司 / 瑞银 / 联合利华 / 梵克雅宝
三菱Tanabe Pharma Corporation的转移
➢作为我们的药品业务中的核心公司，三菱田中制药公司通过创建和销售创新和销售创新的药物以及我们的财务基础的稳定和加强为社会做出了贡献。协同效应的潜力➢大规模投资对于增强三菱Tanabe Pharma的研发能力和进一步的增长至关重要，但是在我们所有权的情况下，这种投资并不是可行的选择。
肺科、过敏科和重症监护科
• William Bain 医学博士，F32 研究员，加入担任临床讲师 • Dongshi Chen 博士，来自药理学和化学生物学系，加入担任研究助理教授 • John Evankovich 医学博士，K08 获得者，加入担任助理教授 • Corrine Kliment 医学博士、哲学博士，来自约翰霍普金斯大学，K08、Parker B. Francis 奖学金和 Burroughs Wellcome Fund 获得者，加入担任助理教授 • Adriana Leme 哲学博士，来自 UPMC，加入担任研究助理教授 • Quyen Nguyen 医学博士，F32 研究员，加入担任助理教授 • Rihab Sharara 医学博士，来自 Allegheny Health Network，加入担任临床助理教授（为 UPMC Jameson 招聘） • Mark Snyder 医学博士，来自哥伦比亚大学，Parker B. Francis 奖学金获得者，加入担任助理教授 • Tomeka Suber 医学博士、哲学博士，F32 研究员，加入担任助理教授 • Daniel Zank 医学博士、研究员，加入担任临床讲师
在2024年，我们从分析过渡到影响。驾驶冲击
我们三年前开始定义双重挑战。我们的定义植根于数据植根于多种观点，并受到气候和能源专家的信任。我们花了明年对独特的框架进行建模，以选择最高优先级双重挑战解决方案，始终专注于隔壁的潜力 - 进度到203倍。在2024年，我们从分析过渡到影响。我们完成了八个机上项目，以解决关键的瓶颈，以进步我们的顶级解决方案。我们的指导委员会的专业知识和Bain＆Company的合作者推动了他们的选择。我们的加强团队提供了充分潜力的知识和马力。数据驱动的无偏分析是OpenMinds的一个标志。另一个是问责制。我们分配了今年可实现的每个项目有意义的KPI，我们将定期提供更新。2024亮点：
Malaysia-Digital-Transformation.pdf - 访问合作伙伴关系
马来西亚的数字经济正在快速增长，并被政府确定为关键增长领域。2015 年至 2018 年期间，马来西亚的数字经济年均增长率高达 8%，高于同期 5% 的国内生产总值 (GDP) 增长率。1 Google、淡马锡和贝恩公司发布的《2020 年东南亚电子经济报告》发现，2020 年马来西亚的互联网经济价值为 114 亿美元，到 2025 年，年均增长率可能达到 23%。2 为抓住数字经济带来的机遇（也被视为经济增长的关键杠杆），马来西亚政府于 2021 年 2 月推出了“马来西亚数字经济蓝图”（“MyDIGITAL”）。3 政府的战略旨在将马来西亚转变为一个数字驱动的高收入国家和数字经济的区域领导者
大语言模型的横向思维难题
语言模型的成功激发了NLP社区的参与需要隐含和复杂推理的任务，并依靠类似人类的常识机制。尽管这种垂直思维任务相对流行，但横向思维难题几乎没有引起关注。为了弥合这一差距，我们设计了bain t saser：一项多项选择的答案，旨在测试该模型表现出侧向思维的能力并违反默认常识关联的能力。我们设计了一个三步的程序，用于创建第一个横向思维基准，包括数据收集，分散术者的产生和重建示例的结构，从而导致1,100个具有高质量注释的难题。为了评估模型横向推理的一致性，我们根据其问题的语义和上下文重建，使B雨变得更加宽敞。我们对最先进的指令和常识性语言模型进行的实验揭示了Human和模型性能之间的显着差距，当考虑了跨重构格式的一致性时，这将进一步扩大。我们制作所有代码和数据，以刺激开发和评估横向思维模型的工作。