总订单量增长 11%,这得益于船舶动力、船舶系统和能源业务设备订单量良好。服务需求也有所改善。净销售额增长 30%,主要得益于能源设备交付量的增长。可比盈利能力有所改善。我们预计 2022 年剩余时间内成本通胀仍将保持高位。设备交付量的增长和庞大的安装基数支持了我们在服务业务中的长期机会。我们的可比经营业绩增长了 61%,这要归功于更高的销售量,尤其是能源业务。不幸的是,由于决定缩减俄罗斯业务规模,约 2 亿欧元的减记,经营业绩最终为负值。俄罗斯的局势将影响我们 2022 年剩余时间的销售量。
总订单量增长了 11%,这得益于船舶动力、船舶系统和能源业务中良好的设备订单水平。对服务的需求也有所改善。净销售额增长了 30%,主要得益于能源设备交付量的增长。可比盈利能力有所改善。我们预计成本通胀在 2022 年剩余时间内仍将保持高位。设备交付量的增长和庞大的安装基数支持了我们在服务业务中的长期机会。由于销售量增加,尤其是能源业务,我们的可比经营业绩增长了 61%。不幸的是,由于决定缩减俄罗斯业务规模而减记了约 2 亿欧元,经营业绩最终出现了严重的负增长。俄罗斯局势将影响我们 2022 年剩余时间的销售量。
ICS 和 PLC 本质上是不安全的,因为它们在设计时就假设其网络在假定信任的时代是孤立的。OT 创建者没有预见到需要远程访问 OT 环境。保护 OT 的第一个挑战始于 PLC。大多数部署的 PLC 都没有遵循任何零信任方法;相反,它们遵循假定信任的理念。例如,当 PLC 从连接到 PLC 的同一网络上的其他地方收到消息,并且该消息的格式符合 PLC 期望看到的协议时,大多数 PLC 会假设该消息是合法的并简单地遵循命令。PLC 将打开设备。PCL 将关闭设备。PLC 将自行重置为出厂基线。PLC 不会通过以下问题来验证消息发送者的真实性或授权:您是谁?您有权命令我吗?这是一个安全的加密通道吗?
塑料欧洲希望对第17(2)条的“欧洲统计”模型 /地表到体积的更改表示关注,在即将到来的第18条委员会法规(EU)第10/2011号修正案中。此外,由于对这项拟议的立法修正案进行了公众磋商结束后进行了这种变化,因此我们认为必须强调我们对从每公斤每公斤6dm²升至12dm²的6 dm 2 dmg的变化的初步评估。我们预见了我们认为将增加对中级食品接触材料生产商的监管合规义务,而消费者保护的增加几乎没有可观的增加。因此,我们呼吁委员会推迟这一变化,并对“欧洲统计局”模型中使用的价值进行更彻底的评估,这是即将对更广泛的食品接触材料法规进行修订的一部分。
该地区首次取得的主要经济成功之一是檀香山铁厂,该工程由戴维·M·韦斯顿(David M. Weston)于1853年开始,他是最早预见糖厂,金属和机械车间在生长檀香山的工业家之一。其他设施,例如Fisherman's Point的Leper Hospital,随着越来越多的住宅社区的发展而发展。1900年代初期的移民劳动者棚户城继续增长,最终到1940年达到5,000人。第二次世界大战后的时代将该地区从住宅变成了商业和工业区,将Kaka'ako的特征转变为工业和服务行业。自1980年代初以来,Kaka'ako的一部分越来越多地转变为一个充满活力的城市社区,可容纳商业,住宅和工业用途。此外,还提供了开放空间和公园,以增强城市核心的娱乐机会。
课程大纲:在未来几十年,机器学习 (ML) 和人工智能不仅会改变金融行业,还会改变从金融中大量借鉴的其他行业。该计划经过精心设计,旨在帮助未来的分析师、交易员、经纪人、顾问和其他行业专业人士,他们目前接触或预见到人工智能、机器学习和数据科学将在其工作环境中激增。投资管理公司的运营环境不断发展,技术创新和投资者偏好的转变是这一变化的核心。在此背景下,人工智能 (AI) 为专业人士和投资者提供了新的机会。本课程的目标是了解人工智能和机器学习技术在金融市场、交易和资产管理中的应用。该计划旨在展示基于人工智能的模型在金融领域的应用。这包括解决现实生活中的财富管理问题,以利用人工智能改善投资决策。
尽管哥斯达黎加拥有显著的自然和人为优势,但其绿色氢能 (GH2) 经济的未来仍不确定。该国在开创环保举措和近 100% 可再生能源方面有着悠久的历史,为 GH2 发展做好了充分准备。最近的势头包括环境和能源部 (MINAE) 批准的 GH2 战略和有利于氢能投资的总统令。然而,政府不愿投资公共资金以及国家和国际层面的不确定性带来了挑战。私营部门的先驱和国际合作,尤其是与德国的合作,对于推动 GH2 行业的发展至关重要。专家们预计,发展将分阶段进行,最初侧重于研究和试点项目,预计 2030 年后氢能衍生物将大规模推广和出口。德国继续支持试点项目和能力建设至关重要,哥斯达黎加可能成为氢经济的区域知识中心。
随着人工智能 (AI) 技术越来越多地融入日常生活,学术界和大众对人工智能的讨论往往围绕着列出可能与之相关的各种风险。不同研究人员识别和预见的风险方式和程度各不相同;然而,毫无疑问,他们之间有一个共同点,那就是风险本身的概念。我们认为,这一概念在很大程度上已被人工智能研究领域视为理所当然;换句话说,“风险”已被日常使用而没有经过应有的批判性审查。在本文中,我们直接将风险作为一个概念来处理,通过研究跨学科风险理论和文献来讨论人工智能技术的例子。通过这项工作,我们旨在开始批判性地讨论在设计研究和实践中以及在新兴技术开发中理论化风险的重要性。
• 根据国际货币基金组织 1 月份的最新预测,全球经济已从 2021 年强劲反弹(全球 GDP 增长 6%)放缓至 2022 年的 3.4% 左右,2023 年可能接近 2.9%。 • 这种相当剧烈的放缓肯定会让许多人感到衰退。此外,虽然我们预计不会出现全球衰退,但个别国家在 2023 年确实可能会经历连续两个季度的经济活动减少。 • 在我们 12 月的《全球展望》中,我们分享了对全球经济的预期,总的来说,我们预计 2023 年与 2022 年相比恶化程度有限,从而为航空运输的前景提供了底线,尽管风险确实存在(可在此处找到这些风险的讨论)。 • 为了进一步说明全球衰退的可能性,我们以美国为例,说明全球可以观察到的趋势,尽管程度不同。这些趋势包括: