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World File Search System着眼于
KGHM 集团的 2030 战略，着眼于 2040 年
1. PPA – 电力购买协议，双方之间供应电力的协议 2. CCS/CCU – 碳捕获、储存和利用技术，捕获、储存和利用二氧化碳的技术
开发免疫学测定，着眼于概括性的潜力，他们的概括性
•病毒和其他可用的病毒和其他关键试剂•共享协议和方法•开发的结合测定 - 多种抗原和格式 - ELISA和多重分析•可用的中和测定可用 - WTVNA，PSVNA，SVNA，SVNA•T细胞分析已建立（AIM，AIM，ICS，ICS，ICS，ICS，ELISPOT），并确保FC的贡献•评估FC的贡献•S-CORTICTINCE•STRECTINCE•STRECTINCE AB AB ABSTINCE•ST RESSITION•SARTICES•STRECTINCE•STRECTINCE AB AB AB AB STEMITIS •评估的免疫力持续时间•调整了测定以评估变体的影响•数据影响的决策以增强或重新制定疫苗
长濑作为一家着眼于未来创造价值的企业的潜力
中期经营计划ACE2.0的第一年取得了创纪录的业绩。由于长濑集团的业务严重依赖石油化学工业，原材料价格的飙升对我们某些方面的业务表现产生了积极贡献。新冠疫情的蔓延导致居家隔离需求，导致对笔记本电脑、电视和视频游戏机等产品的需求增加。因此，这部分需求对供应这些产品原材料的长濑集团来说起到了顺风作用。另一方面，随着实现碳中和的努力不断加强，长濑集团已开始采取措施实现整个化学工业的脱碳。一个典型的例子是我们与Zeroboard Inc.的合作。该公司提供可视化温室气体（GHG）排放的云服务。它通过长濑集团将该平台扩展到化学工业的整个供应链，推进脱碳工作。ACE2.0的重点业务包括生物技术、半导体和食品原料。生物技术业务是我们的重中之重。我们战略的关键在于如何利用
Dashti, Ali & Gholami Korzani, Maziar (2021) 研究地热能作为绿色能源的潜力，并着眼于伊拉克的能源消耗
引言 能源在宏观经济增长、福利和发展中起着根本性的作用。能源是可持续发展的重要组成部分 (Gunnarsdottir et al. 2021 )，但如何供应和消费能源最近成为一个争论的问题 (Güney 2019；Karasmanaki and Tsantopoulos 2019 )。电力作为最需求量的能源类型，提供广泛的必需品。国际能源署 (IEA) 预测 2030 年电力需求年增长率为 1.6% (Arslan 2010 )。2018 年能源需求已经增长了 2.9%（过去十年的最高增幅），证实能源短缺不可避免。因此，碳排放量增加了 2.0%，这也是近 7 年来的最大增幅 (BP 2019 )。图 1 显示了不同类型能源供应商在全球消费中的份额。如图所示，化石燃料是主要贡献者，而众多
不确定时期的战略决策
然后，她将锥体分为四个部分。每个部分都是一个战略方法，涵盖了前一个部分，直到达到系统级演进。锥体的第一部分着眼于战术响应，即基于当前信息在不久的将来采取的即时行动。但是，这些战术必须融入第二部分，即战略。战略部分的确定性较低，因为它着眼于更远的未来。然后，该战略构成了锥体的第三部分，即愿景。组织愿景将不断重新调整，因为它深入到更远的未来，而数据和结果的确定性较低。但是，愿景必须符合最后一类，即系统级演进。锥体的这一部分着眼于行业可能出现的颠覆、市场力量的变化以及技术的发展。这一部分跨越的时间最长，因为很难预测这些变化的概率和时间。
人工智能如何影响产品成本
关于将人工智能 (AI) 整合到会计中的讨论已经很多。本研究重点关注 AI 与产品成本模型的整合，特别是与基于持续时间的成本核算 (DBC) 模型的整合。关于 DBC 的已发表文献表明，DBC 可以模仿或超越利用时间驱动的基于活动的成本核算 (ABC) 模型。此外，ABC 系统使用的大量信息可能导致信息过载，而 DBC 可以克服这一问题。DBC 是一种成本分配技术，它根据生产周期分配间接成本。公司花在生产产品上的时间越多，成本就越高。DBC 利用了“时间就是金钱”的概念。DBC 是一种着眼于更大图景的模型。换句话说，DBC 着眼于森林整体，而 ABC 着眼于每一棵树，俗话说“只见树木不见森林”也适用于 ABC。因此，本研究旨在讨论 AI 如何与 DBC 整合，为公司提供有价值且快速的成本信息。关键词：基于工期、成本核算、DBC、人工智能、AI 简介
