印度通过全球能力中心 (GCC) 利用印度的优秀人才和能力,为全球组织的发展做出了重大贡献,而 GCC 也做出了重大贡献。印度已成为 1,300 多个全球组织的能力中心所在地,直接雇佣了 130 多万名员工,截至 2020 财年创造了约 338 亿美元的收入,并在印度经济中产生了强烈的连锁反应。第一波 GCC 的主要目的是为那些急切希望释放资本来投资于其增长的全球组织提供“工资和成本套利”收益。如今,该行业提供的价值远远超出了预期的“工资和成本效益”。该行业为超过 550 万人提供了间接就业机会,帮助在其社区中创建世界一流的基础设施,并为其员工和同事提供更好的生活质量。在印度努力实现数字化的过程中,海湾合作委员会在发展高素质人才库以满足“数字增长引擎”的需求方面发挥了重要作用
作者Aki Kachi,Silke Mooldijk,Carsten Warnecke承认作者要感谢Martin Baumann,Severin Ettl和Ann Kathrin Schneider的宝贵支持,想法,投入和评论,并评论有助于撰写本文。免责声明本文由Bundfürumwelt和Naturschutz Deutschland E.V.委托。(Bund)作为“加强国际气候倡议(IKI)资助的国家气候政策的公民社会”项目的一部分。德国联邦环境部,自然保护和核安全部根据决议德国联邦议会促进了该倡议。分析,观点和内容代表作者的意见,既不一定代表外滩,IKI或德国联邦共和国的立场。
自 2017 年以来,Innovate UK 与低排放汽车办公室以及商业、能源和工业战略部合作,支持企业主导的车辆到电网 (V2G) 技术和服务创新。
研究选择标准 随机试验注册和非随机研究,比较深度学习算法在医学成像中的表现与当代一位或多位专家临床医生组的表现。医学成像对深度学习研究的兴趣日益浓厚。深度学习中卷积神经网络 (CNN) 的主要特征是,当 CNN 输入原始数据时,它们会开发出模式识别所需的自身表示。算法会自行学习对分类很重要的图像特征,而不是由人类告诉使用哪些特征。选定的研究旨在利用医学成像预测现有疾病的绝对风险或将其分类为诊断组(例如疾病或非疾病)。例如,原始胸部 X 光片上标有气胸或无气胸等标签,CNN 会学习哪些像素模式表明有气胸。
– 根据 Saras Sarasvathy 的研究,从“我是谁”开始——我的性格、品味和能力;“我知道什么”——我的教育、培训、专业知识和经验;“我认识谁”——我的社交和职业网络。通过结合这些方法,企业家开始想象各种可能性并采取行动。
•系统主张每个元素都应将每个元素都定向到单个演员的活动管理实体(即所有针对单个服务器的元素)节点(即所有针对用户/矿工活动的元素)控制系统及其从中获得的好处应在美国
效率主张在合并和横向协议分析中起着关键作用。与现有产品的生产和分销相关的静态效率通常被认为是相关的。改进流程和产品的动态效率也很重要,但它们本质上更难估计。效率在横向协议分析中的作用往往比在合并分析中更大。各国在如何将效率纳入合并分析方面存在显著差异,但也有广泛的相似之处。大多数机构不会考虑效率,除非合并显然会产生反竞争影响。在这种情况下,各方通常有重大责任证明合并仍然应获得批准,因为它有望产生无法通过反竞争性较小的方式获得的显著效率。一些国家采用“消费者盈余”标准。其他国家采用“总盈余”标准,如果实际资源节省将使生产者从合并中获得的收益大于消费者从合并中获得的损失,则将批准合并。由于竞争管理机构面临固有的信息劣势,因此必须谨慎评估效率主张和支持证据。