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混合市场中的盈利能力提高
EBITA 调整影响可比性的项目后，EBITA 为 15.27 亿瑞典克朗（14.36 亿）。相应的 EBITA 利润率为 7.6%（7.2）。影响可比性的项目为 -800 万瑞典克朗（-39），与提前终止租赁的成本和收购相关的整合成本有关。比较期间包括提前终止办公室租赁的成本和 AFRY X 部门的重组成本。有关更多信息，请参阅第 25 页的 EBITA 替代绩效指标对账。
EVOLVE+战略为持续盈利铺平道路......
扩大 Siegfried 的核心业务并发展新领域，以进一步发展全球网络的规模和实力 拓宽技术和服务范围，进一步增强 Siegfried 从早期阶段到商业化生产的客户服务 更加注重商业、开发和卓越运营，以加速盈利增长 继续以增值性并购作为催化剂，推动各个层面的增长 借助 EVOLVE +，Siegfried 将成功延续其增长轨迹，成为吸引行业人才的雇主，并为股东创造价值。公司的中期财务目标保持不变。Siegfried 预计增长速度将达到或超过市场水平（不包括并购），同时进一步扩大盈利能力。
慈善机构和非营利组织的策略
• 回顾上一个战略计划。 • 评估自上一个计划以来关键优先领域的进展。 • 查看时间安排以及关键的内部或外部事件 • 询问关键的内部团队他们对战略的期望 • 汇编有关利益相关者的最新研究概述。 • 地平线扫描外部世界以获取相关信息。 • 研究关键内部利益相关者的观点。 • 研究关键外部利益相关者的观点。 • 留出足够的时间来起草和重新起草
强劲的基础利润增长，同时显著去杠杆，邮轮和旅游业务继续保持增长势头，但市场状况影响了保险
由于这些情况，我们定价行动的有效性受到抑制，今年前六个月所有产品的保单销售额为 70 万份，比上一时期的 80 万份低 13%。虽然这在一定程度上是意料之中的，因为去年可续保的保单数量下降，但艰难的市场条件加剧了这种情况。这些市场条件影响了我们的综合汽车和家庭客户保留率，该保留率在此期间为 76%，比上一时期的 84% 低 8 个百分点。因此，截至 2024 年 7 月 31 日，所有产品的有效保单总数为 140 万份，比去年同期低 13%。每份保单的利润率略高于上一时期，为 58 英镑，而上一时期为 56 英镑。
非营利管理中的战略观点
根据哈佛大学的政策，哈佛商学院并未根据种族，颜色，性别或性取向，性别认同，宗教，年龄，民族或种族，政治信仰，退伍军人身份或残疾来歧视任何人。已指定以下人员来处理有关非歧视政策的询问：Liza Nascembeni女士，哈佛商学院，士兵菲尔德，马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州02163-9986 U.S.
为非营利组织和政府实体提供税收抵免过桥融资
有关联邦投资税收抵免的“直接支付”条款的信息可在 michigansaves.org 上找到。借款人全权负责确定其组织是否有资格获得 ITC，Michigan Saves 强烈建议潜在借款人在开始此流程之前咨询合格的税务律师。Michigan Saves 不会就组织的 ITC 资格提供任何建议，也不会做出任何决定。如果 Michigan Saves 向后来 ITC 资格被拒绝的客户提供过桥融资，借款人仍必须按照融资和担保协议的条款偿还过桥融资。
非营利组织人工智能 (AI) 资源指南
人工智能 (AI)，尤其是生成式 AI，正在迅速改变我们的世界，非营利部门也不例外。自我教育并促进有关这项技术的对话以及如何制定负责任的策略来使用它，是至关重要的第一步。我们可以共同利用这些学习来保护该行业免受 AI 所包含的风险，进而利用其潜力更好地服务于我们的社区。div>为此，独立部门汇编了一些关键资源，可以帮助非营利组织驾驭这个新世界，设计在其组织中实施 AI 的内部策略，并预防相关风险。了解 AI 和生成式 AI 如果您想了解 AI 与生成式 AI、机器学习、深度学习或预测分析之间的区别，您可以查阅 Microsoft 和《慈善纪事报》创建的词汇表以及国会研究服务处发布的指南。人工智能监管框架 从监管方面来看，这是白宫制定的《人工智能权利法案》蓝图。这份《第 118 届国会报告概述和考虑事项》提供了国会监管方面的观点。最近，白宫关于安全、可靠和可信赖的人工智能的行政命令是有关人工智能的最新法规。
具有算法交易的股票市场最佳获利策略
摘要：机器学习（ML）技术正在越来越多地应用于金融市场，以分析趋势和预测股票价格。在这项研究中，我们比较了嵌入股票交易策略的各种ML算法的价格预测和利润绩效。数据集包含来自中国股票市场CSI 300指数的每日数据，大约17年（2006- 2023年）。我们将投资者情感指标和相关财务因素作为特征纳入。我们训练有素的模型包括支持向量机（SVM），逻辑回归和随机森林。结果表明，SVM模型的表现优于其他模型，在回测的60.52％的超额回报中获得了令人印象深刻的超额回报。此外，我们的研究将标准预测模型（例如Lasso和LSTM）与建议的方法进行了比较，为选择ML算法的用户提供了有价值的见解。最终，这项工作是未来财务应用中知情算法选择的基础。
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
CHOC/Rady 医疗保健影响报告 - 非营利医疗机构交易通知 - 加州司法部
我是卫生经济学和医疗保健市场方面的专家，也是南加州大学 USC Price 公共政策学院的加州蓝十字医疗保健金融教授（简历包含在附录 A 中）。我于 1996 年加入 USC 任教，之前曾担任加州大学洛杉矶分校公共卫生学院的教员。我目前是 USC 卫生融资、政策和管理中心主任。在我的专业工作过程中，我曾担任联邦贸易委员会的专家证人，并在《美国公共卫生杂志》、《健康事务》、《医疗保健》、《健康政治、政策与法律杂志》和《门诊护理管理杂志》等出版物上发表过论文。