作为技能和人工智能革命的核心,达能推出了创新的全球培训计划“DanSkills”。达能秉承对商业成功和社会进步的双重承诺,将男性和女性置于其增长模式的核心,正准备通过 DanSkills 迎接未来的挑战。这项创新的培训计划有两个主要目标:提高所有 100,000 名达能员工的未来工作技能并吸引新的人才。从现在到 2030 年,达能计划每年重新分配 100 万小时的培训时间,帮助员工学习未来的技能,并在此期间投入 1 亿欧元的预算。这个全球项目包括在达能历史悠久的依云工厂建立一个专门的管理培训中心。数字技术和人工智能的革命,再加上环境和人口结构的变化,促使企业彻底重新思考工作世界并发明可持续的新组织模式。在这些深刻的动荡中,达能创建了 DanSkills 计划,既是为了让员工为即将到来的技能革命做好准备,也是为了填补公司预计到 2027 年将需要的欧洲 2,500 个职位(包括法国的 500 多个职位)。DanSkills 的首次亮相标志着建立新的社会契约的第一步,该契约由达能首席执行官 Antoine de Saint-Affrique 于 2023 年发起,当时他召集了一支由领导者和专家组成的扩大团队,以反思未来几年的人类和社会挑战。DanSkills 植根于公司对商业成功和社会进步的双重承诺,是达能影响力之旅承诺不可或缺的一部分,并将向世界各地的所有达能员工开放,无论他们处于职业生涯的任何阶段。它将让每个人都有机会根据自己的职业抱负寻求职业机会。在此过程中,DanSkills 将增强达能的创新、创造力、共享效率和绩效潜力。具体来说,这项全球技能发展计划:
56银橡树乡镇有限公司银橡树城市1 pbrera-bti08-pr0245延伸下的进程57银橡树镇镇有限公司银橡树房屋pbrera-bti08-pr0246延伸下的延长 Silver Oaks City-3 PBRERA-BTI08-PM0052 Extension under process 60 Silver Oaks Township Ltd. Silver Oaks City-2 PBRERA-BTI08-PM0053 Extension under process 61 U.S. Promoters and Developers Model Town PBRERA-BTI08-PM0074 Extension under process 62 Walia Projects Sukhmani Enclave PBRERA-BTH08-PR0549
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2.分析我的论文草稿并提出改进建议。指出哪些部分需要进一步完善以提高清晰度和深度,并就哪些部分可以压缩而不丢失基本内容提出建议。
(HCP Anywhere Enterprise)在不损害性能或安全性的情况下,可以从任何边缘位置或设备启用集中数据访问。其全局文件系统技术可提供无限的文件存储容量,使组织能够替换和巩固遗留NAS,同时仍维护传统的文件存储基础结构的访问协议。企业通过利用对象存储来实现非结构化数据增长来节省大量成本。分布式办公室通过实时多站点文件同步享受生产力提高,并且它享有所有企业数据的集中可见性。
•功率供应单元(PSU)。开放计算项目的变化正在增加48V输出的普及;但是,与以前的溶液相比,所需的80V和100V硅溶液的损失(门驱动和重叠损失)明显更高。GAN溶液(例如LMG3100)可以帮助最大程度地减少电感 - 电感 - 伴随阶段(LLC阶段)的同步整流器中的这些损失。•中间总线转换器(IBCS)。此系统将中间电压(48V)从PSU的输出转换为较低的电压,然后将其转换为服务器。随着48V电压级别流行,IBC有助于减少服务器子系统分布期间的I 2 r损失,并启用总尺寸和成本降低总线杆和携带电源的电线。IBCS的缺点是,它们为电源转换增加了另一个步骤,这可能会降低效率。因此,除了OEM正在测试高效率和功率密度的最佳组合外,还要利用高效gan设备(例如LMG2100和LMG3100)等高效GAN设备。•电池备用单元。降压阶段通常将电池电压(48V)转换为总线电压(48V)。当电源线路熄灭并且功率流是双向时,您也可以使用BBU进行电池电源转换。不间断的电源使用此阶段,因为它可以通过直接从电池直接执行DC到DC转换来避免由DC到AC-AC-TO-DC转换造成的损失。
神经科学研究的当前重点是使用不同的数据获取方式列举,映射和注释整个脊椎动物大脑中的神经元细胞类型。将这些分子和解剖学数据集映射到公共参考空间中仍然是一个关键挑战。尽管存在几个脑部到ATLA映射工作流程,但它们并不能充分解决现代高通量神经影像学的挑战,包括多模式和多尺度信号,缺失的数据或非参考信号,以及单个变异的几何量化。我们的解决方案是实现一个生成统计模型,该模型描述了一个图像的一系列转换,描述了成像数据的可能性,以及一个最大的框架,用于捕获上述问题的未知参数的后验估计。我们方法中的关键思想是最大程度地减少合成图像量与这些参数的真实数据之间的差异。我们不仅将映射用作“归一化”步骤,我们以空前的方式实施了使用其局部度量变更的工具,以便将其局部度量变更作为几何量化技术和生物学来源的机会。虽然框架用于计算成对映射,但我们的方法特别允许在多模式数据集的链中简化组成。我们将这些方法应用于广泛的数据集中,包括体内和前体内MRI的各种组合,3D STP和最大数据集,2D序列组织学部分以及用于SNRNASEQ的BRAINS和BRAINS,并部分移除了组织。这项工作使整个大脑数据集的大规模集成在现代神经科学中至关重要。我们通过量化细胞密度和跨生物协变量的大脑形状波动的差异表征来显示生物实用性。我们注意到,个体变异的大小通常大于不同样品制备技术之间的差异。为了促进社区可访问性,我们将算法实现为开源,包括基于Web的框架,并实现输入和输出数据集标准。我们的工作建立了一个定量,可扩展和简化的工作流程,以统一一系列多模式的全脑光显微镜数据量,以分为基于坐标的ATLAS框架。