elsight(ASX:ELS)Elsight的(www.elsight.com)旗舰产品The Halo使用基于AI的基于AI的多链接键合,为无人机和其他无人系统提供最强大的连接。通过添加用卫星和RF通信汇总的蜂窝通信,Halo可靠99.99%,并且确保了网络。,即使在最具挑战性的固定,便携式或积极移动的情境要求的领域,Halo即使在少于100克卡或盒装地面版本的选项中也提供了连续的连接性。Elsight的产品服务于许多垂直市场,利用无人机和UAS技术,包括军事,HLS,公共安全,交付,医疗,石油和天然气,公用事业,检查,监视等。Elsight成立于2009年。
再次重申,有关清单 I(模块)的 ALMM 命令应适用于所有投标截止日期为 2021 年 4 月 10 日 18 点或之后的投标。即,投标截止日期为 2021 年 4 月 4 日之前的项目,有关清单 I(模块)的 ALMM 命令不适用。
分销商 - 通常,这是指一个集团实体,该集团实体从集团制造商或主分销商处购买/采购某些产品/商品,并将其转售给第三方客户,或从集团实体和第三方购买以用于转售目的。
10. 简介 2022 年 8 月 16 日签署成为法律的《2022 年通货膨胀削减法案》(IRA)(PL 117-169)第 11001 和 11002 节建立了医疗保险药品价格谈判计划(以下简称“谈判计划”),以就某些高支出、单一来源药品和生物制品谈判最高公平价格 (MFP) 1。该计划的要求在《社会保障法》(以下简称“该法案”)第 1191 至 1198 节中进行了描述,并由 IRA 第 11001 和 11002 节添加。医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 致力于积极与相关方合作,以成功实施 IRA。通过本指导草案,CMS 寻求从广泛的利益相关方收集意见,以了解 2027 年初始价格适用年谈判计划的实施情况以及制造商在 2026 年和 2027 年实施 MFP 的情况。公众对谈判过程各个方面以及制造商实施 MFP 的反馈对于谈判计划的成功至关重要。CMS 致力于在政策制定过程中向公众学习、与公众合作并让公众参与其中,包括患者、消费者权益倡导者、健康和数据专家以及医药供应链实体。IRA 第 11001(c) 和 11002(c) 节指示卫生和公众服务部部长(以下简称“部长”)通过计划指令或其他形式的计划指导实施 2026 年、2027 年和 2028 年谈判计划。根据
AI 可以成为力量倍增器,也是一股向善的力量。例如,在强生公司,AI 已在从药物开发过程到医院补货等多个领域得到有效应用。它帮助我们整理大量数据,为改善世界各地人民的健康和福祉提供见解。它帮助我们制定有针对性的治疗方法,并在正确的时间将其提供给正确的患者。当我们进行临床试验时,AI 帮助我们更有效地建立安全性和有效性护栏,同时允许我们进行更大规模的试验。AI 还让我们对供应链有了更强的掌控。总的来说,它帮助我们的员工更好地履行改善医疗保健结果、让我们的城镇、国家和世界变得更美好的承诺。
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摘要:一个著名的研究领域与数字技术在公司框架及其战略利用中的集成有关。尤其是,随着商业活动中的公司间依赖性和环境不确定性的增加,数字化转型已成为管理交易关系不仅在内部而且在公司之间管理交易关系的重要手段。这项研究的目的是阐明供应链成员中数字化转型技术如何改善公司绩效的过程,并确定有效利用它的影响变量。这些发现的含义可以帮助公司在数字创新中投入时间和金钱,以实现有效的公司绩效。该研究模型通过结构方程模型分析分析了222家国内制造公司的数据。我们发现,企业文化的发展越多,与合作伙伴公司的信任越高,公司在使用数字化转型方面越活跃。此外,虽然数字化转型对公司绩效有直接影响,但我们还确认了公司之间信息共享的中介作用,随着其水平的提高,公司之间的信息共享对公司的绩效产生更大的积极影响。一个值得注意的结果是,数字转型可显着改善低信任公司关系中的信息共享。这些结果表明,数字,非面对面的技术可以补充和加强传统上通过人际关系形成的关系。这项研究弥补了先前研究的缺点,这些研究验证了数字转换的零碎成就。它也具有理论上的意义,因为它假设并证明了如何在哪种类型的环境中激活数字转换的整个过程,并导致公司绩效。此外,尽管具有牢固信任关系的公司可能会很容易投资于创新,但实际的含义是,即使没有信任关系的新公司也应该考虑在进行重要交易时积极使用数字化转型。
本文调查了可变自治(VA)机器人文献,该文献考虑了值得信赖的AI的两个贡献元素:透明度和解释性。在设计和采用机器人系统时,这些要素应发挥至关重要的作用,尤其是在弗吉尼亚州,对系统自治水平的较差或不合时宜地调整可能会导致错误,控制冲突,用户挫败感和最终失败的系统。尽管需要这种需要,但据我们所知,透明度和解释性是在VA机器人文学中被忽略的,或者不明确地被视为。在本文中,我们旨在介绍和研究有关透明度和解释性的VA文献的最新贡献。此外,我们提出了一种思考VA的方式,通过基于以下方式打破这两个概念:人机团队的使命;利益相关者是谁?需要透明或解释的是什么;他们为什么需要它;以及如何实现。最后,我们提供了见解,并提出了推动VA研究向前发展的方法。我们的本文目标是提高可信赖的AI和VA机器人社区之间的认识和社区间讨论。