你看不到、摸不到、闻不到,但你绝对可以感受到信任的存在与否。在许多方面,信任是一种无形的力量,它帮助我们做生活中最重要的事情:爱、沟通、合作。还有做生意。经济学家会告诉你,信任程度较高的社会发展更快,繁荣程度更高,心境也更平和。当我想到信任时,我会想到我的妈妈:可靠、值得信赖,我知道她最关心我的利益。我清楚地记得,我刚结束体育训练(当时我大概十岁),妈妈没有来接我。十分钟、二十分钟过去了,但我没有惊慌失措或焦躁不安。我知道她迟到是有原因的,而且她会尽一切可能赶到那里。最后她面带微笑地来了,并向我道歉。当时交通堵塞得非常严重。对我来说,信任在商业中至关重要,这一点并不奇怪,最前沿的公司也在想方设法与客户建立信任,并缩小“信任鸿沟”——您将学到更多这个概念
游艇是每年在RégionSUD和摩纳哥经济挑战的核心,摩纳哥游艇俱乐部将在La Belle Classe Superyachts商业研讨会上汇集了游艇利益相关者。在集体“摩纳哥,高级游艇的首都”方法的宙斯盾下组织,这16版强调了全球范围内游艇对法国河流(RégionSud)的重要性和经济影响。“在意大利,西班牙,西班牙和法国里维埃拉之间的金三角西部,有超过2,000辆游艇,世界上有5500艘船超过3000万艘,主要参与者是主要参与者。该研讨会是一个独特的机会,可以将所有者和专业人员汇集在一起,以分析当前的趋势和问题,同时探索该行业的新机遇,并挑战该行业的新机会,” YCM YCM YCM秘书长兼集群游艇摩纳哥的总裁Bernard D'Alessandri说。在RégionSud中的游艇地图享受着享受的特权地点,并在著名的码头和世界知名的旅游赛事中,每年RégionSud都会吸引全球 +3000万游艇舰队的一半以上,这些游艇在35年内增加了6倍。主要位于西方的维护和改装(La Ciotat,La Seyne-Sur-Mer,Marseille),东部地区的地区专注于商业和旅游活动(Hyères,Saint-Tropez,Cannes,Nice)。在港口,造船厂,分包商和经纪人之间,RégionSud为游艇提供了360 O C的服务。RégionSUD倡议RégionSUD已在专门用于游艇的海洋议会中成立了一个委员会。有一个世界知名的航行区,再加上地缘政治稳定和安全性,RégionSud是法国游艇技术和旅游方面的主要枢纽。 “无论是在法国南部还是在摩纳哥,必须进行经济研究以获取稳定可靠的数据,以实施基于具体事实的适当政策。的目的是在尊重经济环境平衡的同时向行业提出建议。经济影响根据CRT(区域旅游委员会)发起的Earthcase的一项研究,游艇行业的经济影响重大,为11亿欧元,为RégionSUD产生了10,200个工作岗位。更具体地说,技术生态系统贡献了4.38亿欧元和3,600个工作岗位,旅游要素产生了6.63亿欧元,并雇用了6,600名员工。,还在进行必要的投资,以支持该行业的技术和能源过渡。作为欧元融合跨国合作的一部分,它是“西部医学游艇”全球领导力的背后,从直布罗陀到马耳他,经西班牙(加泰罗尼亚,瓦伦西亚),摩纳哥和意大利(托斯卡纳,托斯卡纳,利古里亚,萨迪尼亚)。法国南部在世界各地的超级游艇所有者中如此受欢迎,面临着许多复杂的挑战,以抵抗强烈的竞争,这一问题的问题是协调税收,社会和监管义务和环境实践的问题。克服挑战的挑战是环境(要保护的海岸线,保护海洋和土地环境,改善沿海生活质量);社会(共享海岸线和接受游艇,维持合格的工作和培训);以及技术和旅游领域的经济,将更多地关注创新,卓越,典范环境方法,泊位能力和社会接受。
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摘要。洪水是法国地中海地区的主要自然危害,每年造成损害和致命。这些流量是由以时间和空间范围有限的特征的重大预言事件(HPE)触发的。已经开发了新一代的区域气候模型,在公里量表上已经开发出来,允许对对流的深度表示,并对诸如HPE等局部规模现象的模拟进行了明确表示。对流 - 渗透区域气候模型(CPM)几乎没有用于水文影响研究中,而区域气候模型(RCMS)仍然不确定地中海流量的实体投影。在本文中,我们使用CNRM-AROME CPM(2.5 km)及其驾驶CNRM-Aladin RCM(12 km)在每小时的时间表上模拟位于法国地中海地区的Gardon d'Anduze流域上的浮游。气候模拟通过CDF-T方法纠正。使用了两个水文模型,一个集体和概念模型(GR5H)和一个基于过程的分布式模型(CREST),该模型已使用CPM和RCM的历史和未来气候模拟强迫。与RCM相比,CPM模型证实了其更好地产生极端小时降雨的能力。该附加值在流量峰的繁殖中传播在流量模拟上。未来的预测在水文模型之间是一致的,但两个气候模型之间有所不同。使用CNRM-Aladin RCM,
Carthera 完成 B 轮融资 4200 万欧元,并获得额外 450 万欧元融资 公司欢迎首家美国风险投资公司 Unorthodox Ventures Carthera 将利用资金启动复发性胶质母细胞瘤的首次注册试验,并扩大神经退行性疾病领域的产品线 法国巴黎,2023 年 12 月 11 日——Carthera 是索邦大学的衍生公司,由 Alexandre Carpentier 教授创立,也是 SonoCloud ® 的开发商,SonoCloud ® 是一种创新的超声波医疗设备,可治疗多种脑部疾病,今天宣布额外获得 450 万欧元的融资以补充其 B 轮融资,使总融资额达到 4200 万欧元(4500 万美元)。该公司欢迎其首家美国风险投资公司 Unorthodox Ventures,进一步加强了其投资者池。现有股东 Supernova Invest、Saint-Genys 和 Bouscas Med 也参与其中。该笔资金将支持 Carthera 启动其首次注册试验,利用其 SonoCloud 技术治疗复发性胶质母细胞瘤 (rGBM)。该研究将是一项国际性、多中心、双组临床试验,随机比例为 1:1。这项开放标签、比较性关键试验将评估接受卡铂化疗并使用 SonoCloud-9 ® 系统治疗以打开血脑屏障 (BBB) 的患者的总体生存率。这将与 GBM 首次复发患者的标准治疗(洛莫司汀和替莫唑胺)进行比较。 “Carthera 的技术解决了一个真正的问题,我们很高兴支持该公司的工作和这项关键试验,”Unorthodox Ventures 的创始 Contrarian Carey Smith 表示。“Carthera 的 SonoCloud 设备在治疗复发性胶质母细胞瘤方面继续显示出积极成果;因此,我们很高兴通过此轮融资加强对该公司的支持,”Supernova Invest 的普通合伙人 Celia Hart 表示。“我们相信,其管理团队的专业知识和临床开发经验将帮助该公司实现其雄心勃勃的计划。” Carthera 首席执行官 Frédéric Sottilini 表示:“我很高兴欢迎 Unorthodox Ventures 加入我们的投资者基础,很高兴看到我们的项目继续引起美国市场的兴趣。我还要感谢我们过去的投资者的持续支持,使我们能够实现为胶质母细胞瘤和其他严重脑部疾病患者提供新治疗选择的使命。” 在进行临床试验的同时,这些资金将用于开发公司在神经退行性疾病领域的临床和临床前产品线。Carthera 正积极寻求与有兴趣使用其 SonoCloud 技术将治疗方法输送到大脑的制药和生物技术合作伙伴建立新的研究和临床阶段合作关系。关于 SonoCloud® SonoCloud 是 Carthera 开发的一种创新医疗设备。它发射超声波,暂时增加脑血管的通透性,以改善治疗分子的输送。由 Alexandre Carpentier 教授发明,并与超声波治疗应用实验室 (Laboratoire) 合作开发
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要:在不断变化的现代商业环境中,有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要,它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外,本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变,强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上,绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而,人工智能技术带来了转变,使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候,人工智能可以处理大量数据,这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程,从而提高准确性、客观性和效率,并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面,传统方法(例如人工智能驱动的流程)促进了持续的数据评估和收集,从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用,从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词:服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时,这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营,为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2],该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面,例如数据收集和处理,从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外,人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别,从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法,从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性,以帮助