“整合对于合并或联合后的业务发展至关重要。这不仅仅是拥有一份可能与客户相关的能力清单的问题。新合伙人之间需要有一定程度的信任,并了解公司的综合平台如何不仅能为客户提供更广泛的法律专业知识,还能提供更高水平的服务。” 在合并后的头几个月里,要投资建立真正的联系。拿起电话,安排一次会议,与新同事进行一对一交流。设定每周进行特定次数此类通话的个人目标。了解同事的目标、价值观和挑战,而不仅仅是他们的实践领域。不要为自己寻找机会,要思考如何帮助他们并帮助他们扩大业务。这些见解促进了协调一致,并为更深入的合作打开了大门。
采用虚拟机箱技术的 EX 系列以太网交换机将模块化系统的可靠性与可堆叠交换机的经济性和灵活性相结合,为校园、远程和分支机构环境提供高性能、可扩展的解决方案。在虚拟机箱配置中,多个 EX 系列交换机可以互连以作为单个逻辑设备运行,从而大大简化管理和支持。在基于标准的开放 ESI 链路聚合组 (LAG) 配置中,可以通过 Contrail 服务编排单独轻松地管理交换机。借助多千兆端口速度和高达 95 W 的 PoE++ 支持,企业可以部署基于 EX 系列的可演进有线网络基础设施,以应对包括物联网和 Wi-Fi 6 在内的未来。
挪威国有石油和天然气生产商 Equinor 自 1996 年以来一直在投资 CCS,主要是因为挪威自 1991 年以来就实行了碳价。其 Sleipner 二氧化碳储存设施和 Snøhvit 二氧化碳储存设施累计捕获和储存了约 2200 万吨二氧化碳。与其他化石燃料行业相比,这是一项了不起的成就,但当人们考虑到 Equinor 每年要排放超过 3.3 亿吨二氧化碳(范围 1、2 和 3)时,这一成就就显得微不足道了。有了碳价,其 CCS 运营的经济回报不大,但对排放的影响在 Equinor 对全球变暖的贡献中微不足道。相比之下,2014 年至 2018 年,Equinor 的范围 3 排放量每年增加 2600 万吨。16
进行这样的对话以及拥有 buildingSMART 这样的组织非常重要,它们可以帮助推动一些关键的流程变革,这些变革需要发生,以推动一个更可持续、更高效的生态系统。这不仅关乎技术,还关乎改变生态系统,使其更好地运作”。
超越旁观者的眼光,它以强大的刺激性打破了人们的期望。它是史无前例的。它挑战现状,深入广泛,撼动系统,与传统背道而驰。它既超凡脱俗又坚韧不拔,专为敢于挑战平凡的人而设计。它带着目标前行,是有原因的反叛。它适合有远见的人、梦想家和实干家——因为它不仅关乎目的地,还关乎旅途之美,它生来就激励人心。
物理性意味着数字模型越来越多地融入了世界的信息和知识。这超出了建筑材料的材料和组件数据库,还涉及时间、建筑知识、材料特性、空间逻辑、人的行为等等。因此,数字模型不仅关乎我们对世界的理解,也关乎设计支持。物理不再是数字模型的对立面。模型和现实部分是数字的,部分是物理的。然而,这种情况的含义尚不清楚,有必要研究其潜力。需要新的策略来承认物理和数字的协同特性。这不仅限于我们的设计,还影响过程、方法以及我们的教学内容或方式。
这一转变不仅关乎采用新工具,还关乎弥合数据收集、管理和可操作见解之间的差距。随着公用事业继续收集大量数据,挑战在于有效地管理和整合这些信息,特别是在仪表数据管理和水力建模等领域。在 Autodesk 的 2024 年设计与制造现状调查中,不到一半的公用事业、民用基础设施和工程服务受访者认为其组织的设计或运营自动化(包括人工智能的使用)“非常成熟”(43%)。对于旨在利用数据查明泄漏、优化资本改进和提高整体运营效率的公用事业来说,缩小这一差距至关重要。
在帮助印度制造出令人敬畏的武器的同时,卡拉姆在个人生活中保持着苦行僧的严谨,每天工作 18 小时,练习维纳琴。卡拉姆以他特有的谦虚,将自己的伟大成就归功于老师和导师的影响。他描述了自己童年和青年时期的奋斗历程,生动地描述了南印度小镇的日常生活以及教育工作者的鼓舞作用。他描述了维克拉姆·萨拉巴伊博士等富有远见的印度科学家的作用,以及创建协调的研究机构网络的过程。这也是独立后的印度争取技术自给自足和防御自主权的传奇故事——这个故事既关乎科学,也关乎国内和国际政治。
在帮助制造印度令人敬畏的武器的同时,卡拉姆保持了个人生活的苦行僧严谨,每天工作 18 小时,练习维纳琴。卡拉姆以他特有的谦虚将他的伟大成就归功于他的老师和导师的影响。他描述了他童年和青年时期的奋斗,生动地描绘了南印度小镇的日常生活和教育工作者的鼓舞人心的作用。他描述了有远见的印度科学家(如维克拉姆·萨拉巴伊博士)的作用,以及创建协调的研究机构网络的作用。这也是独立后的印度争取技术自给自足和防御自主权的传奇故事——这个故事既关乎科学,也关乎国内和国际政治。
显然,在未来几年,我们将看到人工智能投资的激烈竞争,人工智能初创企业和企业实验室的大量涌现,更多中型公司的参与,以及社会对人工智能的兴趣和知识的急剧增加。然而,与此同时,我们也将看到人工智能民族主义、法规、道德问题和相关社会挑战的增加。我们可以预见,人工智能民族主义将主要用于为国家安全、领土完整或扩张数据主权而进行的伟大斗争。各国政府将越来越多地将人工智能视为捍卫自身利益的核心资源。我们还可以预见,人工智能专家将不断增加,哲学家和社会科学家也将不断增加。为什么?因为与以往任何时候相比,围绕人工智能的问题不仅关乎企业的未来,也关乎社会的未来。