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象牙塔、工厂和网络
摘要 现代大学从小规模、精英入学机构发展而来，起源于 19 世纪早期欧洲的启蒙运动时期。追求知识的自由和“敢于求知”是启蒙运动大学的主要特征，这里将其概念化为模式 1 精英象牙塔大学。二十世纪，国家政府的参与度迅速提高，以资助和管理大学作为民族国家建设的一种方式。这是在新自由主义知识和信息经济的社会背景下发展起来的。市场需求和监管将教学和研究视为产品，推动了全球大学的规模和数量大幅增长。越来越多的公民以大型机构的身份进入和参与大学，这里将其概念化为模式 2 大众入学工厂大学。全球化、数字技术和远离大组织和大国家的趋势正在见证模式 3 通用网络大学的出现，这种大学具有普遍性，不受复杂技术和社会网络关系的束缚，通常以资本主义形式为基础，这种资本主义正在数据收集和信息网络的帮助下发展新自由主义方法。本文通过跨越时间（谱系）和空间（机构内部和机构间残留的、主导的和新兴的论述和文化）的后数字视角来开发和探索这三种模式，并以此作为研究和设想当前和未来大学的特征、论述、感知和形成的理论框架。
金融科技与金融服务的数字化转型
经济摩擦，例如信息不对称和经济力量，例如规模经济和范围，会引起金融中介机构。这些摩擦和力量也塑造了市场结构。虽然技术进步并不是融资的新事物，但数字创新已经在系统的连接，计算能力和成本以及新创建且可用的数据方面取得了重大改进。这些改进可以减轻交易成本，并引起了新的商业模式和新进入者。由于技术增加了信息交换和降低交易成本，因此可以分解金融服务的生产。专业玩家拥有捆绑的金融服务，使消费者可以找到并组装他们喜欢的产品。但是，即使在数字生产时代，经典的经济力量仍然相关。规模和范围经济和网络效应都存在于金融服务生产的许多方面，包括客户获取，资金，合规活动，数据和资本（包括信托资本）。尽管技术进步，消费者搜索和组装成本仍然很大。这些力量鼓励重新捆绑，并为大型多产品提供商提供优势，包括技术（大型技术）公司，这些公司从相邻市场扩展到金融服务。金融服务的数字化转型引起了有关竞争，监管周围和确保水平竞争环境的一系列重要政策问题。有关竞争，集中和市场组成的潜在结果包括由一些大型提供者和许多利基球员组成的“杠铃”结果。当局必须在金融法规，竞争和行业监管机构进行协调，以管理稳定与诚信，竞争和效率以及消费者保护和隐私之间的权衡。
工程经济（E076951）
理论部分 模块 1 - 成本模型和成本会计 成本概念 o 固定成本与变动成本 o 直接成本和间接成本 o 边际成本 成本估算技术 o 工作分解结构 o 成本和收入分类 o 成本估算技术：指数、单位和要素技术 o 参数成本估算：功率调整（规模经济）、学习曲线 成本会计与财务会计 管理和成本会计 o 标准成本核算（销售成本，COGS） o 基于活动的成本核算 o 边际成本核算（本量利关系） o 盈亏平衡和盈利能力分析 成本分配技术 o 成本分配的目的 o 增量、独立和完全分配的成本 o 联合成本的成本分配 模块 2 - 投资分析 货币的时间价值 o 单利和复利 o 名义利率和有效利率 o 重复现金流的等价物 单个项目的投资评估方法 最低吸引回报率（MARR） 现值、未来值、年值法 内部收益率法 回收期 多个项目的投资评估方法o 研究期和使用寿命 o 替代方案之间的比较和选择 o 比较互斥的替代方案 替代分析 o 可重复性与共同终止 模块 3 - 不确定性、公共项目和商业模式 公共部门的经济分析 o 分析公共项目的视角和术语 o 效益成本比法 不确定性下的分析 o 盈亏平衡和敏感性分析 o 风险与回报 o 模拟 o 实物期权 技术产品和服务的商业模式 o 价值主张设计 o 识别客户细分 o Osterwalder 商业模式画布 o 非捆绑商业模式 o 多边平台
SAPP 中竞争市场的演变
BM ：平衡市场 CEC ：铜带能源公司 CERC ：中央电力监管委员会 CRIE ：中美洲电力互联监管委员会 DAM ：日前市场 DRC ：刚果民主共和国 EAPP ：东非电力联盟 EDM ：莫桑比克电力公司 EEC ：斯威士兰电力公司 ESCOM ：马拉维电力供应公司 ESKOM ：南非电力供应委员会 EXCO ：执行委员会 FPM-M ：远期实物市场（每月） FPM-W ：远期实物市场（每周） GDP ：国内生产总值 GHI ：全球水平辐照度 HCB ：巴萨水电公司 HHI ：赫芬达尔-赫希曼指数 IDM ：日内市场 IPP ：独立电力生产商 ISO ：独立系统运营商 ITC ：独立输电公司 LEC ：莱索托电力公司 LHPC ：Lunsemfwa 水电公司 MANCO：管理委员会 MIF：市场和实施框架 MOTRACO：莫桑比克输电公司 MSB：修改后的单一买家模式 NAPP：北非电力联盟 NPU：国家电力公司 NTCSA：南非国家输电公司 OASIS：开放式同一时间信息系统 OU TSO：所有权非捆绑输电系统运营商 PAU：项目咨询单位 PEAC：中央非洲能源联盟 PPA：电力购买协议 REC：可再生能源信贷 REFIT：可再生能源上网电价 REIPPPP：可再生能源独立电力生产商采购计划 RERA：南部非洲区域能源监管机构协会 RNT：国家电力运输网络 RTIFF：区域输电基础设施融资机构 RTO：区域输电运营商 SADC：南部非洲发展共同体 SAPP：南部非洲电力联盟 SAPP-CC：SAPP协调中心 SARERA ：南部非洲地区能源监管机构 SNEL ：Société Nationale d'Électricité TANESCO ：坦桑尼亚电力供应有限公司
可再生能源法律评论
南非可再生能源项目的根本驱动力仍然是能源部 (DoE) 的可再生能源独立电力生产采购计划 (REIPPPP)。在 2011 年 8 月正式启动 REIPPPP 之前，当地的可再生能源市场相当微不足道。从那时起，情况发生了很大变化，REIPPPP 被全球誉为成功实施可再生能源拍卖计划的光辉典范。然而，REIPPPP 取得的成功并非一帆风顺。Eskom Holdings SOC Limited (Eskom) 是一家国有公用事业公司，也是 REIPPPP 项目电力的唯一承购商，该公司历来拒绝与独立电力生产商签署任何进一步的购电协议 (PPA)。然而，Eskom 在能源领域的垄断地位在 2018 年有所松动，当时 Eskom 从 REIPPPP 的 3.5 和 4 号投标窗口签署了 27 份独立可再生能源协议，总投资价值为 560 亿兰特，容量为 2,300MW。独立电力生产商能够按时、按预算交付发电资产，这逐渐挑战了 Eskom 在南非的发电垄断地位。这些关键特性在一段时间内 Eskom 的技能组合中有所欠缺，导致最终用户的电力成本高于通货膨胀率（而 REIPPPP 下的电价在每一轮采购中继续大幅下降）。Eskom 陷入了财务“死亡螺旋”，欠债权人超过 4000 亿兰特。此外，到 2018 年底，南非人受到轮流停电的严重打击，这些停电是为了保护电网免于全面崩溃或停电而实施的。能源容量不足是由于 Eskom 管理不善、资金不足或挪用资金以及维护和劳动力问题。此外，Medupi 和 Kusile 燃煤电厂的运营成本高昂且逾期，导致电网处于边缘运行状态，南非政府被迫考虑拆分 Eskom。这将导致 Eskom 被拆分为三个部门，即发电、输电和配电，这将彻底摧毁 Eskom 的垄断地位，但数百万纳税人将面临实施这一措施的成本。Eskom 的信用评级也跌至谷底，标准普尔信用评级低于投资级。Eskom 的拆分可能会使可再生能源工厂更容易向国家电网供电，2019 年 10 月批准的综合资源计划 (IRP) 规定，到 2030 年，能源结构将由煤炭 (46%) 组成，
基于人工智能的转型项目 - 角色
ibistm，法国Courbevoie，A BRASTRATS用于集成数据科学（AHMM4IDS）的应用的多性性/整体数学模型支持企业的转换项目（简单地项目）。AHMM4IDS使用各种数学模型（MM），这些模型将数据科学（DS），AI-Subdomains，信息通信系统（ICS）组件与项目转换的资源一起进行。转换的资源可以是服务（和人工制品），成功因素（或校准变量），业务流程（和场景），混合方法，AI模型和足够的企业体系结构（EA）模型（EAM）。MMS，基于混合方法的服务，人工制品和EAM可用于建立包括DS Technics/功能，数据平台的访问（和管理）的DS模式集（DSP），算法函数，绘制概念，无限制的服务；建模和实施决策过程（DMP）相关的基础架构，数据存储，组件模型和最终用户的集成。DSPS的集成和自动化DMP的集成，项目的有效性检查和GAP分析（GAPA）；所有这些都需要适应的接口才能访问企业，项目，数据存储，ICS，EAMS，人工智能（AI）服务和其他类型的资源。另一方面，DSP通过使用项目和AI组件与其他人进行通信；还可以使用各种媒体类型格式，例如可扩展的标记语言（XML）格式以及许多其他形式。导入（或导出）DSS的内容和结构与其他项目的伪像和组件相结合，以为各种AI-Subdomains提供DSP。1。k eywords数据科学，人工智能，多性数学模型，业务和共同转型项目，企业架构，人工智能，定性和定量研究以及关键的成功因素/领域。a troduction ai-subdomains包括Bigdata，机器学习（ML），深度学习（DL）等。AHMM4ID用于Project的AI-Subsystems的完整性检查，算法的集成，GAPA，财务分析，风险管理，以及许多其他类型的战略性DMP相关操作。DSP使用MMS（AHMM4ID是一组MMS），因此可以与混合研究方法相互关联的内存数据集（IDS）。这些方法主要基于定性和相关的定量方法。RDS在特定的统计案例中采用了变革性企业范围的视图，而不仅仅是DS的用法；它还促进了支持定性启发式决策树（HDT）的中央推理引擎的DSP。知道项目很复杂并且失败率很高[1]。
2018 - 2023 年环境数据 - Thermo Fisher
1. 本表中的环境数据涵盖全球所有运营，包括制造工厂、仓库、办公室、实验室、商业车队和合并子公司。本报告中呈现的环境数据范围包括我们控制的运营。如果数据不可用，则使用基于区域能源强度因子或其他现有数据的估算。由于数据源重述和方法更新，历史数据可能会有所修订。由于业务变化需要根据温室气体议定书进行基线调整，因此基线和后续报告年度的值可能会有所不同。环境数据是使用世界资源研究所 (WRI) 温室气体议定书企业报告标准的报告边界进行基线调整的（强度值的收入部分未进行基线调整）。2. 此处呈现的数据包括 2021 年和 2022 年报告年度的重述环境数据，以反映与 2022 年 10 月 31 日收购 The Binding Site、运营数据收集改进和排放因子更新相关的基线调整。 3. 可解决支出包括购买的商品和服务（范围 3 类别 1）和资本货物（范围 3 类别 2）中的所有支出。边界是截至 2023 年 12 月 31 日通过科学基础目标倡议 (SBTi)、CDP、EcoVadis 或其公司网站报告基于科学的目标的公司。4. 2023 年的数值包括与部分航空旅行可持续航空燃料消耗相关的 237 MTCO 2 e 减排。5. 基于支出的分析目前无法区分上游和下游运输和配送。上游运输和配送中呈现的数字代表上游和下游排放。6. 值包括范围 1、2 和范围 3（类别 1、2、3、4、5、6、7 和 8）。其他类别的排放已在客户的范围 1、2 和下游范围 3 中捕获，因此不包括在内。 7. 本指标不包括 2021 年和 2022 年分别使用生物炭等技术购买和退出的 88 和 130 MTCO 2 e 碳去除额度。根据 SBTi 净零排放标准，本报告中提供的排放值不考虑碳补偿和碳信用额度。8. 退出的环境属性证书包括非捆绑的 Green-e 认证可再生能源认证 (REC)、EECS AIB 原产地保证和国际 REC，以匹配美国/加拿大、欧洲、巴西、中国、印度、墨西哥和南非的电力使用情况。9. 无化石燃料设施的定义是总能源消耗中 99% 以上来自可再生能源。10. 使用 WWF 水风险过滤工具确定了缺水地区。11. 零废物定义为将不到 10% 的废物转移到垃圾填埋场，焚烧或废物转化能源设施，但不包括受管制的废物。