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与 FDA 的 INTERACT 会议
背景 新型小分子和生物疗法的开发者在开发过程中经常会遇到监管问题。美国食品药品管理局 (FDA) 有两个中心负责监督这一过程：生物制品评价与研究中心 (CBER) 和药物评价与研究中心 (CDER)。创新者可获得的最早资源之一是通过针对 CBER/CDER 产品监管建议的初步目标接触 (INTERACT) 会议与 CBER 或 CDER 进行正式讨论的机会。这些会议使创新者能够获得有关新产品和开发计划的意见，这些产品和开发计划在产品开发的早期阶段带来了独特的挑战，并在 IND（新药临床试验）会议之前解决问题。关键要点
2024年评论：CFIUS，出站投资和出口控制
在过去的一年中，美国政府对中国进行反对的努力导致了许多值得注意的监管发展。过去几个月中，即将离任的拜登政府已经完成了与美国外国投资委员会有关的计划（“ CFIUS”或“委员会”），美国出站投资限制和出口控制。在本客户备忘录中，我们探讨了这些发展，并为交易方提供了关键的收获。展望到2025年，我们预计当选总统特朗普的政府将继续，可能会扩大拜登政府与中国相关的国家安全计划，包括CFIUS的继续专注于执行，将出口控制作为减轻关键，与国防相关技术的关键工具，以及对与国防相关的技术的访问，以及实施和执行的实施和执行。
2023 年高影响力人才分析研究
人才决策本质上是商业决策。它们影响竞争力、收入、敏捷性、体验、信任等。虽然过去可能没有意识到这一点，但现在情况已不再如此——许多组织正在努力弥补失去的时间。在过去五年中，公司在尖端人才分析 (PA) 能力和技术方面进行了战略性投资。随着该领域的扩展，成功的标准不断变化，失误的后果也更加严重：决策不当。优先事项不一致。失去信任。在这些不断变化的情况下，有效的公司如何进行人才分析？德勤进行了一项研究以找出答案。在本次研究中，我们将介绍该研究的要点，重点介绍六个关键发现：
数据专业人员的生成式人工智能
- 简介 - 什么是生成式人工智能，为什么它对数据专业人员很重要？- 生成式人工智能模型和技术的主要类型有哪些？- 生成式人工智能的主要挑战和局限性是什么？- 文本生成式人工智能 - 如何使用自然语言处理和自然语言生成来创建和操作文本数据 - 文本生成任务的示例，例如摘要、释义、翻译和内容创建 - 演示：使用预先训练的生成模型生成文本 - 代码生成式人工智能 - 如何使用代码分析和代码合成来创建和改进代码数据 - 代码生成任务的示例，例如代码完成、代码文档、代码调试和代码优化 - 演示：使用预先训练的生成模型生成代码 - 结论 - 会议要点和收获总结 - 观众的问答和反馈
虚拟发电厂
执行摘要 ................................................................ 06 VPP 及其优势 什么是虚拟发电厂？..............................................08 公用事业公司为何推进 VPP？.................................... 09 VPP 的规模化潜在影响是什么？................10 VPP 如何提供电网服务？........................................ 11 公用事业公司在 VPP 中扮演什么角色？.................................... 12 客户如何参与 VPP？................................14 开发 VPP 的步骤是什么？........................15 公用事业 VPP 功能 翻书中包含的功能介绍 ............. 17 功能摘要表 .................................................................... 18 程序设计表词汇表 ........................................ 19 VPP 功能............................................................................. 20 VPP 实施要点 有效程序设计和重新构想的公用事业实践概述 ................................................................ 64 有效的程序设计 ................................................................ 65 重新构想的公用事业实践 ................................................................ 66 附录 可用的 DER 税收抵免 ................................................................ 68 公用事业 VPP 比较矩阵 ................................................................ 69
虚拟发电厂
执行摘要 ................................................................. 06 VPP 及其优势 什么是虚拟发电厂？.............................................. 08 公用事业公司为何推进 VPP？.............................................. 09 大规模 VPP 的潜在影响是什么？................................ 10 VPP 如何提供电网服务？.............................................. 11 公用事业公司在 VPP 中扮演什么角色？ .................................... 12 客户如何参与 VPP？...................................... 14 开发 VPP 的步骤是什么？...................................... 15 公用事业 VPP 功能 翻书中包含的功能介绍 ........................ 17 功能摘要表 .............................................................. 18 计划设计表词汇表 ...................................................... 19 VPP 功能...................................................................... 20 VPP 实施要点 有效计划设计和重新构想的公用事业实践概述 ................................................................................ 64 有效的计划设计 ...................................................................... 65 重新构想的公用事业实践 ............................................................. 66 附录 可用的 DER 税收抵免 ............................................................. 68 公用事业 VPP 比较矩阵 ............................................................. 69
全球X Insights 2024选举：解锁新兴市场的潜在机会
Trevor Yates tyates@globalxetfs.com日期：2024年2月21日主题：新兴市场超过全球人口的40％以上，占全球GDP的一半以上，近80％的全球市场上限，将在2024年前往民意测验，可能会在2024年进行民意调查，并可能使政治上的头条新闻和潜在的变革和潜在的变化和潜在的变化融为一年。1,2历史告诉我们，政治可以对一个国家的经济和股票市场前景产生巨大影响，这是希腊和阿根廷最近的发展强调的。2024年的选举周期有可能具有极大的决定性，而地缘政治紧张局势保持较高，并且我们目睹了日益增长的两极分化和持续的经济不确定性。尽管预期波动率，但我们看到了乐观的余地，尤其是在新兴市场（EMS）中。关键要点
物理气候风险调查：基础设施投资行业的人涉及
这项调查是在被邀请介绍我们最新研究论文的投资者和其他专业人士中进行的。调查数据的关键要点是对70名投资行业专业人员进行了调查，其中包括管理超过2万亿美元的经理，如下：•97％的投资者认为，有身体气候风险是显着的。•约76％的人认为它将对其基础设施投资产生中等或高影响。•但是，只有16％的人认为我们实际上知道它将如何影响这些资产。•76％的人还表示，金融机构用来评估基础设施过渡风险的气候场景不足以评估物理气候风险。•也就是说，大约四分之三的人说，Edhec的研究帮助他们更好地评估了这些风险及其潜在影响。
人工智能在项目管理中的作用及其未来
人工智能 (AI) 已成为一股颠覆性力量，正在改变行业并彻底改变业务流程。在受到重大影响的领域中，项目管理具有巨大的转型潜力。AI 的集成有望实现智能自动化、数据驱动的决策和预测能力，从而解决传统项目管理方法中的挑战。成功的 AI 实施彻底改变了项目管理，改善了预测、资源分配和风险评估。尽管有好处，但挑战阻碍了 AI 的采用，包括数据质量、投资不确定性、劳动力准备和变更管理。但是，AI 在解决项目管理差距方面的潜力巨大，可以实现数据驱动的决策、实时监控、资源优化和增强的敏捷性。这项研究考察了 AI 的发展、成功实施、挑战和潜在影响，为在项目管理中有效集成 AI 提供了见解。要点：