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分析绩效 NHA 的行动计划模板示例
责任方：[指定负责完成此行动步骤的个人或团队。] 时间表：[指定完成此行动步骤的开始和结束日期。] 绩效衡量标准：[确定衡量进度和成功的关键指标或标准。] 资源分配：[指定完成行动步骤所需的必要资源，例如预算、人员、设备或培训。]
行业洞察 - 财务业绩和估值趋势
印度的发电能力为 416.59 吉瓦，是世界第三大电力生产国和消费国。多年来，装机容量稳步增长，2016 财年至 2023 财年的复合年增长率为 5.80%。2023-24 年的发电目标（包括可再生能源）已确定为 17500 亿单位（BU）。即比上一年度（2022-23 年）的实际发电量 1624.158 BU 增长约 7.2%。2023 财年印度的电力消耗增长 9.5% 至 15036.5 亿单位（BU），而 2022 财年为 1374.02 BU。电力领域和可再生能源领域允许通过自动途径进行 100% 的 FDI。
行业洞察 - 财务业绩和估值趋势
Transique Corporate Advisors 非常高兴地发布其第十二份行业洞察报告，该报告记录了“服务业”及其子行业（包括航空、BPO/KPO、咨询服务、多元化商业服务、物流解决方案提供商、港口和港口服务、道路资产——收费、年金、混合年金、公路运输、航运和贸易及分销商）三年内的财务业绩和估值趋势。这些趋势基于过去两个审计财年（2020-21 财年和 2021-22 财年）的数据以及截至 2023 年 7 月的过去十二个月 (TTM) 合并财务数据。
战略规划、自主行动和企业绩效
近年来，人们倾向于淡化战略规划的作用，转而关注管理自主性和组织学习。然而，大多数公司仍在继续规划未来。这表明，有必要结合管理者的自主行动来审查战略规划的影响。过去对战略规划绩效影响的研究尚无定论，而低级管理者采取的适应性行动的战略重要性证据仍然有些传闻。更重要的是，当代学者持有相反的观点。一些人认为自主行动对于战略适应至关重要，而规划会阻碍变革。相反，另一些人认为，需要集中规划来协调响应行动并激发适应性战略思维。为了澄清这一明显的困境，本文介绍了一项最近的研究计划，研究战略规划和自主行动在战略形成过程中的双重绩效影响。结果表明，战略规划对各个行业都有积极的绩效影响，并与自主行动并存，管理者在不断变化的环境条件下做出响应性决策，以提高绩效。= 2000 Elsevier Science Ltd. 保留所有权利。
高性能充电铝离子电池
由Elsevier出版。这是作者接受的手稿：创意共享归因许可证（CC：BY 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1016/j.cej.2024.153827。请参考任何适用的发布者使用条款。
2023-2027业务计划 - 绩效报告
初审法院于2024年4月3日发布了最终判决和授权令，该案件的合并案件2014年，2016年和2018年。法院裁定水权管理局对2015年至2020年MWD税率的行动原因裁定，2014年和2016年案件违反了合同，提议26和政府法规第54999.7（a）条对MWD的费率和费用和费用和费用以及MWD的宣言宣言索赔。法院裁定MWD在2018年案件中违反合同和抵消福利。水管理局对最终判决提出了上诉，MWD交叉上诉。盛行的一方将决定在计划于2024年7月18日举行的听证会上考虑当事方还是不有任何律师的费用和费用。5参与盆地国家，州际和种族政策讨论，包括与2007年临时准则的重新谈判有关，并解决科罗拉多河上正在进行的干旱，同时促进合作和创新伙伴关系。
通过高级参数变化在DFB腔中优化光学性能
摘要 - 本文使用传输矩阵方法对分布式反馈（DFB）腔模型进行了深入研究，以优化光子应用中的光学性能。分析了各种参数，包括有效的折射率，光栅长度和空腔长度，以观察它们对DFB腔的反射率和透射率的影响。数值模拟，以建模光与腔内周期性变化的相互作用。结果显示最佳配置，可以增强DFB腔中的波长选择性。这项研究有助于设计有效的光子设备，特别是在激光器和光学滤镜中。模拟为指导高性能DFB激光器的发展提供了重要的见解。
粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
评估指标用于评估糖尿病预测模型的性能
日期：6 06,2024摘要：评估指标在评估糖尿病预测模型的性能中起着至关重要的作用。这些模型旨在根据年龄，体重，家族病史和血糖水平等各种因素来预测个体发展糖尿病的可能性。对这些模型的准确评估对于确保其有效性和可靠性至关重要。本文概述了常用的评估指标，以评估糖尿病预测模型的性能。本文讨论的评估指标包括准确性，灵敏度，特异性，精度，接收器操作特征（ROC）曲线，ROC曲线下的面积（AUC）（AUC），F1分数和Matthews相关系数（MCC）。定义了每个度量标准，并解释了其计算方法，解释和局限性。本文强调了考虑模型的目标和应用以及不同指标之间的权衡的重要性，以选择最合适的评估方法。此外，本文重点介绍了模型评估中的其他考虑因素，例如用于模型概括，偏见和公平评估以及预测校准的交叉验证。这些因素有助于全面的评估过程，并确保糖尿病预测模型的可靠性和公平性。