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参加博士课程的公共竞争 - 第40周期
可以分配职位，同时保留其职位和津贴，在认可为工业的博士学位课程中。对于这些职位，培训目标和研究活动是在大学与公司，研究所或公共研究中心之间安排的。公司的成员可以参加选择程序。候选人的访谈将包括对公司提出的研究主题的讨论。为这些候选人绘制了单独的排名列表。大学与公司之间的协议必须在2024年8月31日之前正式化。它将指定在公司，研究所或公共研究中心以及员工时间的部门进行研究的条件和性质。申请这些职位的候选人必须将其雇用合同或公司宣布封闭在申请中，该宣言指出的就业关系至少持续到博士学位课程的持续时间。
竞争与数据隐私之间的交集 | ...
数据对于在线平台和大多数数字商业模式来说都扮演着越来越重要的角色。随着数据成为竞争和数字市场参与者行为的核心，全球范围内的数据隐私法规和执法力度也在不断加强。竞争与数据隐私之间的相互作用引发了人们对数据隐私和消费者数据收集是否构成反垄断问题的质疑。数据保护机构是否应将竞争因素纳入决策？如果是，如何加强这两个政策领域之间的协同作用并克服紧张关系？本文探讨了竞争与数据隐私之间的联系、它们各自的目标，以及如何将一个政策领域的考虑因素纳入或可能纳入另一个政策领域。它调查了可能促进协同作用或导致潜在挑战的执法干预和监管措施，并提供了对竞争和数据保护机构之间合作模式的见解。
金融科技与银行服务竞争文献综述
金融技术将在多大程度上影响银行业，部分取决于现有银行的创新和新参与者的进入所引发的银行服务竞争的性质。本文回顾了越来越多的有关金融技术和银行服务竞争的经济文献。回顾强调，金融科技刺激了银行服务的创新和竞争，包括支付、贷款、存款和咨询服务。研究发现，新的金融科技服务提供商的进入扩大了金融服务的渠道，并对现有银行的市场份额和定价权施加了压力。证据还表明，最初作为贷方或支付提供商的金融科技公司已经发展到提供更广泛的服务。我们无法完全了解持续的创新将如何影响商业模式，但到目前为止，文献强调了将各种银行服务捆绑在一家公司（即银行）的模式的一些持久优势。
磷的微生物竞争限制了成熟森林的二氧化碳反应
陆地生态系统隔离额外碳（C）的能力（C）浓度上升取决于土壤养分的可用性1,2。以前的证据表明，在磷（P）剥夺土壤上生长的成熟森林的隔离能力有限（参考文献。3–6），但是生态系统P循环及其CO 2响应的不确定性代表了在气候变化下对土地C下沉的机械预测的关键瓶颈7。在这里，通过编译暴露于高架CO 2的P限制成熟森林的第一个综合P预算，我们表明，土壤微生物捕获的P限制了生态系统P回收和植物吸收的可用性。树有效地使用了p，但是矿化土壤p的微生物先发似乎限制了在升高的Co 2下增加P的吸收和同化的树木的能力，因此，它们隔离了额外的C植物策略以刺激植物策略以促进型植物的植物P循环和种植P摄取，例如增加rhizossphere c ofers caption caption caption caption caption in New trim per in Forne cops in trim cops in trim cops cops in trim cops cops sabs confim plimim cost in cops sabs cops sass。我们的结果确定了p可用性限制CO 2受精的关键机制，并将指导地球系统模型的发展以预测未来的长期C储存。
数字市场竞争制度指导-咨询......
1.6 有关 SMS 公司合并报告要求的指南为公司及其顾问提供了有关被指定为具有 SMS 的公司合并报告义务的一般信息和建议，该义务由《法案》第 57 至 68 条规定。根据《法案》第 60(1) 条的要求，CMA 还就报告中应包含的信息通知进行了咨询。由于 CMA 将根据《2002 年企业法》开展任何合并调查，利益相关者可能希望将本指南与《CMA 管辖权和程序指南》（CMA2）以及 CMA 关于合并调查临时措施的指南》（CMA108）一起阅读。
中美在地缘政治竞争中...
在新的世界格局中，不再有占主导地位的全球大国，我们正目睹二战后为确保和平、安全和繁荣而创建的国际组织和机构面临严重危机，技术竞争是战略竞争：它可以成为实现经济增长和军事优势的关键因素。这尤其适用于包括人工智能在内的数字技术和全球基础设施网络。与美国的其他竞争对手不同，中国目前有能力应对这一挑战，采用一个更严格遵守自由市场经济和法治的国家无法或不愿采用的方法。尽管相关风险很高，而且在安全方面也是如此，但美国及其盟友应该努力赢得竞争。然而，如今他们的经济与中国经济紧密相连。为此，应研究和实施适当的国内立法和做法，同时努力利用仍然存在的国际机制，例如世贸组织框架内的机制。
人工智能、数据和竞争
本文讨论了人工智能（AI）的最新发展，特别是生成性AI，这可能会对许多市场产生积极影响。虽然市场保持竞争力以确保其好处得到广泛体现很重要，但生成性AI的生命周期仍在发展中。本文重点关注三个阶段：训练基础模型、微调和部署。现在说生成性AI的竞争将如何发展还为时过早，但似乎存在一些值得关注的竞争风险，例如整个生成性AI价值链中的联系，包括来自现有市场的联系，以及获取关键输入（如高质量数据和计算能力）的潜在障碍。一些竞争管理机构和政策制定者正在采取行动监测市场发展，可能需要使用他们掌握的各种宣传和执法工具。此外，合作可以在让当局有效地保持其知识和专长方面发挥重要作用。
FS24/1：大型科技公司与金融服务公司之间的数据不对称影响的潜在竞争影响
1.19一些金融服务公司认为，访问大型科技公司的数据将变得越来越重要，以至于缺乏对金融服务公司的访问权限将在未来有害影响竞争。例如，大型科技公司会知道何时客户可能会寻找新房，并且能够比传统金融机构更快地针对抵押/房屋保险的需求。此外，大型科技公司持有可用于支持或增强现有信用信息的数据，这些数据用于评估某些金融服务产品的定价和负担能力。因此，可以将此数据用于更准确的价格。大型科技公司认为，他们的数据仅对金融服务具有略有价值，而不是对有效竞争的威胁。