我们的看法:Supriya Lifescience Ltd.是活跃的药品成分(API)玩家,专注于竞争有限的利基产品。它具有一个小众产品篮,其中包含38个API,遍及各种治疗段。它是印度氯苯胺酸酸盐和氯酸氯胺酮的最大出口商,也是印度硫酸盐尔氨基酚的最大出口商之一。Supriya拥有1200多个客户,并在86多个国家 /地区拥有在场。它是印度的氯化胺,maleate,盐酸氯胺酮和硫酸盐醇的最大出口商。管理层在未来2 - 3年内已指导美国,欧洲和拉丁美洲业务的强劲增长。对于23财年,该公司报告了美国业务的强劲增长,并占销售额的8%。混合能力利用率在23财年期间为70%。公司正在设立两个R&D中心i)Lote Parshuram的R&D中心,以迎合生命周期管理和向后整合项目ii)Ambernath,以迎合新的分子和CMO/CDMO机会。Lote中心已经运行,而Ambernath Center可能会在Q3FY24时进行操作。这些中心将有助于开发已确定的API,以补充现有产品配置文件。Supriya具有4个由治疗区域隔离的制造块,当前反应堆容量为597KL。容量利用率从47%增加到〜70%的财政量。该公司已向美国FDA提交了15个DMF,并与美国FDA提交了4个API,而9个具有EQDM的CEPS已获得授予,并且在EDQM中有5个CEPS。这将在中期进一步增强产品组合。在过去的两年中,它已经花费了约203CR的资本支出。管理层预计EBITDA利润率将达到28-30%。他们设定了雄心勃勃的目标,将公司的收入翻倍26/27。该公司计划以24财年的24财年在CAPEX的90CR卢比支出,总计100-120CR在25财年&FY26。公司已与卡林加技术学院签署了两项协议,以开发一种名为QuickBlue的单一小说小说探测套件和名为Gelheal的伤口愈合凝胶。Supriya已进行了能力提高,以进一步落后于现有产品,新产品推广和CMO/CDMO机会。在Lote Parshuram的下一个制造块(E块)上正在进行工作,其容量为340 kl,可通过Q3FY24运营。在Ambernath还建立了一个具有70 kl的新制造块以及带有飞行员工厂的新研发设施。在这些项目中,Q3FY24的总容量将从597 kl增加到900 kl。
4. 背景。作为国土安全部降低支持成本计划举措的结果,美国海岸警卫队 (USCG) 按照管理和预算办公室 (OMB) 通告 A-76 的规定开展了商业服务管理 (CSM) 业务流程再造 (BPR) 工作。管理计划合同已获批准,以解决业务需求文件 (BRD) 中确定的所有领域。美国海岸警卫队的工业计划包括一个中央管理办公室 (CMO),指定为水面部队后勤中心-工业运营部 (SFLC-IOD),以及工业生产设施 (IPF) 和工业生产支队 (IPD),旨在提供满足美国海岸警卫队对水面资产、岸上基础设施和助航设备的运营要求和应急所需的仓库级支持。作为海岸警卫队海军工程办公室 (CG-45) 和海岸警卫队水面部队物流中心 (SFLC) 的一部分,工业项目是向所有美国海岸警卫队单位提供多功能、及时、环保且响应迅速的优质仓库级工业服务的主要贡献者。
编号 1000.28 2010 年 2 月 1 日 包含变更 1,自 2018 年 10 月 5 日起生效 CMO 主题:武装部队退休之家 (AFRH) 参考:请参阅附件 1 1. 目的。 本指示:a. 按照美国法典 (U.S.C.) 第 24 篇第 10 章(参考 (a))制定政策并分配职责,以根据国防部长备忘录(参考 (b))和国防部指令 5124.02(参考 (c))中的授权管理和监督 AFRH。b. 正式确定 AFRH 管理的基本标准和程序。c. 包含并取消国防部指令 4161.03(参考 (d))。d. 确定任命首席运营官 (COO) 和其他官员的权力。 2. 适用范围。本指令适用于国防部长办公室、各军事部门、参谋长联席会议主席办公室和联合参谋部、作战司令部、国防部监察长办公室 (IG DoD)、国防机构、国防部实地活动部门以及国防部内所有其他组织实体。本指令也适用于 AFRH。此处使用的“军事服务”一词是指陆军、海军、空军和海军陆战队。3. 定义 a. AFRH。根据
摘要营销策略是一种构造,它是战略营销领域的概念核心,并且是营销实践的核心。也是营销人员和CMO所确定的许多最紧迫的挑战的领域。我们通过在1999年至2017年期间检查六个最有影响力的营销期刊中的论文来研究营销策略的领域和子域的新概念化,并利用该镜头来评估营销策略研究的当前状态。我们发现了营销策略研究的重要挑战 - 尤其是研究的数量和重点越来越有限,以及对理论和主要研究设计的使用下降。但是,我们还发现了许多开发重要且高度相关的新营销策略知识的机会 - 未解决的营销策略问题的数量和重要性和影响实践的机会永远不会更大。为了指导此类研究,我们制定了一个新的研究议程,为研究人员提供了发展新理论,建立明确相关性并有助于改善实践的机会。
[公司名称] Astellas Pharma Inc. [公司ID] 4503-QCODE [事件语言] JPN [均匀类型]收益公告[事件] Q3 YTD/FY2024的财务财务业绩[fifical时期] Q3 YTD/FY2024 [日期] 2025年2月4日,2025年2月4日[时间] 16:00 - 17:30(总计:90分钟,演示:28分钟,问答:62分钟)[场地]网络广播[扬声器数] (CSCO)Tadaaki Taniguchi首席医疗官(CMO)Claus Zieler首席商务官(CCO)参加Ikeda首席通信和R官员(问题)Hidemaru Yamaguchi Citigroup Global Markets Seiji Wakao Wakao Jpmorgan Securei Shinichiro Muraaka Morgan Stanley Mufg Securiitiies Akinori Ueda Goldman Sachs Hiroyuki Matsuba Matsuba Nomura Securiitiies Shinichiro Hyogo Mitsubishi Ufj Trust and Banking corporation Sogi sanford C. Berstein Fumiyoshi Sakai Ubs securiities Kazuak Hashi Daiwa证券
From Chief Medical Officer Interim Chief Nursing Officer Chief Pharmaceutical Officer Professor Sir Gregor Smith Anne Armstrong Professor Alison Strath ____________________________ DATE: 18/11/2024 ____________________________ SGHD CMO 2024 19 ____________________________ Addresses For action Chief Executives, NHS Boards Medical Directors, NHS Boards Primary Care Leads, NHS Boards Directors of Nursing & Midwifery, NHS Boards Chief Officers of Integration Authorities Directors of Pharmacy Directors of Public Health General practitioners Immunisation Co-ordinators CPHMs Scottish Ambulance Service For information Chairs, NHS Boards Practice Nurses Chief Executives, Local Authorities Infectious Disease Consultants Consultant Physicians Public Health Scotland Chief Executive, Public Health Scotland, NHS 24 ____________________________ Further Enquiries Covid & Flu Policy Issues Laura Wilson, Scottish Government ImmunisationPolicy@gov.scot Medical Issues Dr Lorna Willocks Senior Medical Officer St Andrew's House Lorna.Willocks@gov.scot PGD/Pharmaceutical William Malcolm Public Health Scotland William.Malcolm@nhs.scot Vaccine Supply Issues nss.vaccineenquiries@nhs.scot
From Chief Medical Officer for Scotland Chief Nursing Officer Chief Pharmaceutical Officer Professor Sir Gregor Smith Professor Alex McMahon Professor Alison Strath _______________________ 6 June 2023 _______________________ SGHD/CMO(2023)9 _______________________ Addresses For action Chief Executives, NHS Boards Medical Directors, NHS Boards Nurse Directors, NHS Boards Primary Care Leads, NHS Boards Chief Officers of Integration Authorities Chief Executives, Local Authorities for Directors of Education Directors of Pharmacy Directors of Public Health School Nurses Immunisation Co-ordinators CPHMs For information Chairs, NHS Boards Infectious Disease Consultants Consultant Paediatricians Public Health Scotland Chief Executive, Public Health Scotland NHS 24 General Practitioners Practice Nurses __________________________ Further Enquiries to: Policy Issues疫苗接种政策团队季节性弹片me@gov.scot医疗问题Lorna Willocks高级医务官St Andrew's House lorna.willocks@gov.scot pgd/PGD/PHAMACEUTICAL/PHARMACEUTICAL和疫苗供应问题William Malcolm公共卫生苏格兰苏格兰苏格兰苏格兰苏格兰苏格兰威廉姆斯·米尔科姆@malcolm@nhs.scot
From Chief Medical Officer Chief Pharmaceutical Officer Interim Chief Nursing Officer Professor Sir Gregor Smith Professor Alison Strath Anne Armstrong 04/06/2024 SGHD/CMO(2024)10 Addresses For action Chief Executives, NHS Boards Medical Directors, NHS Boards Directors of Nursing & Midwifery, NHS Boards Chief Officers of Integration Authorities Chief Executives, Local Authorities Directors of Pharmacy公立保健学校护士的董事免疫协调员CPHMS苏格兰救护车服务服务主席,NHS董事会董事会全科医生执业护士领导,NHS董事会董事会董事会董事会董事会董事会董事会董事会咨询顾问顾问顾问顾问苏格兰公共卫生苏格兰公共卫生,苏格兰公共卫生,苏格兰公共卫生,苏格兰公共卫生,苏格兰,苏格兰公共卫生,进一步审议医学官员,探索苏格兰政府政府诉讼。圣安德鲁之家
目录 第 1 页。简介 3 2.概述 – 社区管理框架 4 3.了解社区管理框架 5 国防部文职领导人能力模型 6 70/20/10 平衡发展 9 职业细分 9 能力组 10 熟练程度量表 10 4.美国海军工程司令部角色发展框架 12 5.如何指导 – 使用社区管理框架 12 员工 12 经理/主管 13 社区领导人 (CL) 13 6.角色和职责 14 首席管理官 (CMO) 14 社区领导人 (CL) 14 美国海军工程司令部指挥部 15 海军设施研究所 (NFI) 15 主管 16 个人 16 7.结论 17 附录 (A):首字母缩略词 18 图 图 1:劳动力发展生命周期 3 图 2:海军工程司令部社区管理框架 4 图 3:国防部文职领导人发展框架 7 图 4:海军工程司令部连续体,采用自国防部文职领导人连续体 8 图 5:70/20/10 发展模式 9 图 6:海军工程司令部角色发展框架 12 图 7:总部,总兵力 14
摘要 - 次生的入侵神经接口需要完全可植入的无线系统,这些系统可以同时从大量通道中记录。但是,由于高吞吐量,将记录的数据从植入物转移到外部接收器是一个显着的挑战。为了应对这一挑战,本文提出了一种神经记录系统 - 片上,该系统通过使用片上的特征提取来实现高资源和无线带宽效率。能量 - 有效的10位20 ks/s前端放大并数字化局部势势内的神经信号(LFP)和动作电位(AP)频段。使用压缩的Hadamard变换(CHT)处理器将每个通道的原始数据分解为光谱特征。选择要计算的功能的选择是通过机器学习算法来量身定制的,以便在不损害分类性能的情况下将总体数据速率降低80%。此外,CHT功能提取器允许在接收器侧的波形重建进行监视或其他后处理。通过体内和离线实验验证了所提出的方法。65 nm CMO制造的原型还包括无线