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INTL品牌调整策略以追赶-Ain China Daily
这不仅仅是NE ZHA 2 - 这是如何刺激消费的更广泛的教训。在当今的市场中，消费者不仅在寻找更便宜或更可怕的选择，而且需要在质量，经验和情感连接方面提供更多的产品。通过将重点从公正的价格转移到产品的总价值（它如何使Sumers的感觉，适合其生活方式以及其与价值一致）的方式 - 企业可以开始促进更强大的需求并最终推动经济增长。
预防性过敏原标签（PAL）
虽然主要过敏原管理（根据FIC法规的附件II）的当前实践提高了食品对过敏反应的安全性的安全性，但缺乏商定的，一致的定量风险评估方法（QRA）对无意外的过敏原的存在，从而导致了制造商的不同标准，并通过欧洲质疑的作者和培训作者提出了不同的范围。这些因素导致广泛使用PAL，这可能与产品所产生的实际风险无关，并不总是覆盖正确的过敏原，并限制了过敏消费者的食物选择，同时损害其信誉。这又导致了这些骗子冒险和过敏的消费者意外反应的很大一部分，如各种出版物所记录的那样（Barnett等人2011，Blom等。2018，Cochrane等。 2013，Dunngalvin等。 2015，Michelsen-Huisman等。 2018）。2018，Cochrane等。2013，Dunngalvin等。 2015，Michelsen-Huisman等。 2018）。2013，Dunngalvin等。2015，Michelsen-Huisman等。 2018）。2015，Michelsen-Huisman等。2018）。
供应链中食品安全的区块链实施
由于食品行业的全球化，参与者的数量随着易腐商品的扩展而增加，并且在食品供应链中的信息方面增加了可变性。这导致了一个更复杂的食品系统，因此很难解决粮食供应链中的问题。食物供应连锁店的复杂性会带来挑战，包括食品安全问题，食物浪费，食物损失和成本问题。最近，联合国环境计划（2024）报告说，在到达征服之前，约有13％的食物在生产和运输过程中丢失，而制造业和零售水平的效率低下会导致杂货店中约30％的食品被丢弃。由于此事，不道德的做法和透明度问题造成了严重的问题，例如食物召回和食品欺诈。此外，食物召回已导致供应链中的巨大成本，并损害了对消费者的信任。因此，缺乏透明度，即跟踪食品以及了解食品供应链中的环境影响，可能会使人们的信任问题变得更加恶化，从而表现出对创新解决方案的重要需求（Duan等，2020）。
WWF风险过滤套件技术指南
2023年1月，欧盟公司维持能力报告指令（CSRD）生效。该指令制定了有关环境，社会和治理（ESG）信息的新规则，该信息需要在其可持续性报告中公开披露公司和金融机构，并具有对其活动对人员和环境的影响的特殊fo cus。这些规则旨在提供利益相关者，例如投资者，监管机构，骗子和公众，并需要了解组织的ESG影响，并为公司带来与可持续性有关的财务风险和机会。Organi
不同类型的虚拟影响者对消费者情感依恋的影响
虚拟影响者（VI）是计算机生成的基于图像的数字字符。它已成为最热门的营销趋势之一，激发了研究人员调查消费者对VIS的看法。然而，Con Sumers的情感依恋和寻求对不同类型VIS的行为的利益仍然不足。因此，考虑到感知到的人性和外观现实主义的水平，这项研究研究了消费者的情感依恋和寻求利益在三种类型的VI（即模仿人类VI，动画人类VI和非人类VI）之间如何有所不同。我们进一步提出，VIS可能会影响消费者的情感依恋和通过社会存在的不同利益寻求行为的不同，因为当VI显示出更高水平的社交状态时，情感依恋的水平更高，并且寻求更强的寻求益处。实验研究为我们的理论提供了支持。这项研究提供了对营销文献中不同类型的VIS的见解，并扩展了社会存在理论的背景。
第 29 份竞争政策报告 - 1999 年
竞争政策不仅与商界人士及其顾问有关，而且与欧洲公民也息息相关，他们需要全面了解竞争政策的实施方式及其与改善日常生活的相关性。竞争的基本作用之一是促进创新，确保商品和服务尽可能高效地生产，并确保这些效率以更低的价格或质量、选择或服务的改善形式使消费者受益。例如，在 1997-99 年期间，大多数成员国的国际电话住宅资费平均下降了 40%。引入竞争不仅导致价格下降，而且还导致新的高效服务和产品供应量大幅增加。
人工智能/机器学习医疗器械的“营养成分标签”——标签标准的迫切需求
人工智能（“AI”），特别是其子集机器学习（“ML”），正在迅速进入医疗实践。美国食品药品管理局（“FDA”）已经批准或认可了 520 多种基于 AI/ML 的医疗设备，还有更多设备正在研发中。基于 AI/ML 的医疗设备不仅被医疗保健提供者用于诊所，而且还越来越多地直接提供给消费者使用，例如应用程序和可穿戴设备。尽管基于 AI/ML 的医疗设备在改善医疗保健方面具有巨大潜力，但它们也引发了许多监管问题。本文重点讨论在法律或政策辩论中尚未引起持续关注的一个问题：基于 AI/ML 的医疗设备的标签。标签对于防止对患者和消费者造成伤害至关重要。