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对现有公司数字破坏的战略响应
摘要几乎没有任何组织不受社会数字化的影响，整个全球经济都会因颠覆性数字创新（DDI）而动摇。这要求在不断变化的环境中寻求现有公司的战略回应。本研究探讨了在现有公司的背景下，在这种情况下，探索了数字化转型的现象和数字业务策略的制定，在这种情况下是酒店行业。我们解决以下研究问题：1）酒店组织如何被数字创新打扰？和2）他们对这些破坏的战略反应如何？该研究方法由两个国际酒店连锁店的多个纵向案例研究组成，提供了丰富的数据集。“策略 - 实践”被用作理论镜头。结果表明，由于DDI，包括：1）与新的数字业务环境有关的三个总体组织响应； 2）将策略转化为实践3）重新谈判价值。的贡献包括扩展有关数字策略的现有文献和对现有公司数字中断的响应，以及对实践的影响。
HRM中的工作场所破坏 - UPH学术期刊
本文探讨了人力资源管理（HR）领域中断的现象。这种中断是由各种因素触发的，例如技术进步，劳动人口统计学和全球化的变化。本研究研究了这种中断对传统人力资源实践的影响，并探讨了组织可以使用这种变化的策略。本文通过在2014 - 2024年在Scopus中在Scopus中的出版搜索与工作中断相关的Scopus出版搜索，在Harzing Publis或Perish和Mendeley搜索机的帮助下采用了定量探索方法。搜索结果与工作场所中断有关的200多种文献表明，中断对人力资源实践有重大影响。组织需要通过实施新的策略来适应这一变化，例如使用技术来自动化人力资源任务，创建更灵活的工作文化，并制定新的培训和开发计划。与工作场所中断有关的研究通过更好地理解组织可以使用的破坏和策略现象来适应当前变化，从而为人力资源领域做出了重大贡献。探索工作场所中断的研究也对需要更新知识和技能的人力资源专业人员具有实际影响，以适应新的工作环境。
在不可预测性和破坏的时代管理劳动力风险
我们的研究结果基于调查，定性访谈和市场研究。在2022年夏天，德勤与牛津经济学合作，并调查了875个组织领导者，代表了在美国运营的国家和国际公司的组合，包括734名C-苏装领导人，75名独立董事会成员，以及6666名执行人员，以了解他们如何查看员工风险和各种责任，以确定各种企业，并确定各种企业，并确定各种企业，并确定各种企业。我们还采访了将近十二名C套件领导人和董事会成员。
在耐热天然酵母中的URA3基因破坏...
摘要：来自自然来源的热耐酵母在行业中引起了很多关注，因为它们稳健并且可以忍受几种压力。将天然酵母菌菌株用作生产异源蛋白质的宿主，选择转化的细胞并维持重组质粒需要遗传标记。酿酒酵母菌株C3253从泰国葡萄中分离出来的酵母菌菌株C3253先前被描述为耐热酵母，可以耐受多重应力。这项研究旨在通过CRISPR/CAS9技术构建URA 3的营养突变体，然后可以通过酵母质粒和URA 3可选标记来转化。ura 3的酵母菌菌株的基因通过插入含有含量1启动子的Cas9基因的质粒来拆除，这是由SNR 52启动子控制的RNA 52启动子CRISPR/CAS9的指南RNA表达盒，KAN MX4的特定目标位点，KAN MX4可选择的标记物，可选择的标记和双链寡核油核纤维纤维纤维纤维纤维纤维纤维纤维纤维纤维纤维纤维纤维纤维纤维纤维纤维纤维纤维修复的修复温度（Donor）（Donor）。从观察到各种选择性培养基中的尿中需要菌落，并通过在目标区域进行DNA测序确认，结果表明，天然酵母菌菌株中的URA 3基因被完全淘汰。突变克隆保留了多应力耐受性的特征，即热，氧化，渗透，乙醇和细胞壁应力。这项研究表明，CRISPR/CAS9技术可有效地用于自然酵母菌菌株的敲除基因。
人工智能颠覆：数据中心设计的挑战与指导
AI 工作负载分为两大类：训练和推理。训练工作负载用于训练 AI 模型，例如大型语言模型 (LLM)。我们在本文中提到的训练工作负载类型是大规模分布式训练（大量机器并行运行 6 ），因为它给当今的数据中心带来了挑战。这些工作负载需要将大量数据输入到带有处理器（称为加速器）的专用服务器。图形处理单元 (GPU) 就是加速器 7 的一个例子。加速器在执行并行处理任务方面非常高效，例如用于训练 LLM 的任务。除了服务器之外，训练还需要数据存储和网络来将它们连接在一起。这些元素被组装成一个机架阵列，称为 AI 集群，该集群本质上将模型训练为一台计算机。在设计良好的 AI 集群中，加速器的利用率在大部分训练持续时间内接近 100%，训练时间从几小时到几个月不等。这意味着训练集群的平均功耗几乎等于其峰值功耗（峰值与均值比 ≈ 1）。模型越大，所需的加速器就越多。大型 AI 集群的机架密度从 30 kW 到 100 kW 不等，具体取决于 GPU 型号和数量。集群可以从几个机架到数百个机架不等，通常通过使用的加速器数量来描述。例如，一个 22,000 H100 GPU 集群使用大约 700 个机架，需要大约 31 MW 的电力，平均机架密度为 44 kW。请注意，此功率不包括冷却等物理基础设施要求。最后，训练工作负载将模型保存为“检查点”。如果集群发生故障或断电，它可以从中断的地方继续。推理意味着将之前训练的模型投入生产以预测新查询（输入）的输出。从用户的角度来看，输出的准确性和推理时间（即延迟）之间存在权衡。如果我是一名科学家，我可能愿意支付额外费用并在查询之间等待更长时间，以获得高度准确的输出。另一方面，如果我是一名正在寻找写作灵感的文案撰稿人，我想要一个可以立即回答问题的免费聊天机器人。简而言之，业务需求决定了推理模型的大小，但很少使用完整的原始训练模型。相反，部署模型的轻量级版本以减少推理时间，同时降低准确性。推理工作负载倾向于对大型模型使用加速器，并且根据应用程序的不同，可能还严重依赖 CPU。自动驾驶汽车、推荐引擎和 ChatGPT 等应用程序可能都有不同的 IT 堆栈，以“调整”其需求。根据模型的大小，每个实例的硬件要求可以从边缘设备（例如，智能手机）到几台服务器机架。这意味着机架密度可以从几台
数字颠覆：人工智能与国际贸易政策
摘要：全球经济数字化正在快速发展，并引发了新一轮贸易谈判，各国政府和科技公司竞相制定数字时代的国际规则和标准。本文探讨了贸易政策制定者如何应对人工智能 (AI)，人工智能可以说是最具颠覆性的新数字技术。在数字化的全球经济中，贸易规则对人工智能创新、采用和治理具有影响，但现有的贸易规则存在重大缺陷，需要更新以协助有效的人工智能治理。更新正在进行中，但到目前为止，这些变化集中在促进人工智能方面，并且不成比例地反映了大型科技公司、人工智能的主要创新者和所有者的利益。新的数字贸易规则包括对源代码和算法的严格知识产权保护，以及实现跨境数据自由流动的坚定承诺。然而，在解决与人工智能相关的跨境风险和危害方面，在竞争政策、人工智能的道德、透明和负责任的使用、个人数据保护以及防止算法在消费者和劳动力市场被滥用等领域，取得的进展却少得多。关键词：国际贸易、数字贸易、人工智能 (AI)、贸易政策 JEL 分类：F13、F68、O34
数字颠覆：政府需要做什么？
过去几十年来，随着计算能力、连通性、移动性和数据存储容量的快速发展，数字技术为提高生产率和改善生活水平提供了机会。但它们也带来了加剧不平等和劳动力和资本错位的风险。关于技术影响的猜测往往受到极端乐观或悲观的影响。20 世纪 30 年代，几个国家热情地尝试使用新火箭技术投递邮件，1959 年，美国试验了通过巡航导弹投递邮件，这一提议现在可能被视为滑稽可笑。委员会试图避免对当前数字技术的影响发表过于兴奋或可怕的观点，同时认识到其明显的潜力。
2024 年未来报告：从颠覆到商业价值
工业 4.0 标志着工业数字化的关键转变，融合了人工智能 (AI)、数据分析、自动化、机器学习、物联网 (IoT) 和区块链等先进技术，彻底改变了制造和生产流程。这种融合促进了更智能、更本地化和更高效的生产能力，这些生产能力具有弹性并可满足特定消费者需求。在当今的政治格局中，迈向工业 4.0 至关重要，其特点是经济联盟不断转变，全球依赖关系重新评估，尤其是与中国的依赖关系。挑战在于无缝集成这些技术，以促进本地化、高效和有弹性的生产流程，以满足对更快交付速度和超个性化日益增长的需求。
基因组上下文将调节元素敏感到遗传破坏
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年3月12日。 https://doi.org/10.1101/2023.07.02.547201 doi：Biorxiv Preprint
供应链的气候破坏和以业务为主导的改编的情况
More recently, the PESETA III study conducted by the EU's Joint Research Centre forecasted the EU economy to lose between €10.32bnddd and €27.38bn annually (depending on emission scenario) by the end of the century from cascading cross-border climate risks originating outside the EU, with greatest threats stemming from climate impacts in the Americas and south Asia on