2024 年年底的低迷。需求疲软和工资成本上升导致服务业就业人数出现自 2021 年 1 月以来的最大降幅。与此同时,受访者对 2025 年商业活动的前景仍持谨慎态度。对未来一年增长前景的积极情绪程度与 11 月创下的 23 个月低点持平。服务提供商普遍对企业和消费者支出削减以及雇主国民保险缴款增加的影响表示担忧。12 月,经季节性调整的标普全球英国服务业 PMI 商业活动指数为 51.1,较 11 月的 50.8 略有上升,连续第 14 个月高于中性值 50.0。然而,最新读数仅表明商业活动略有扩张。此外,2024 年最后一个季度的平均指数是一年来最低的。销售渠道低迷继续阻碍 12 月的商业活动增长。最新调查显示,整个服务经济的新订单总量接近停滞。
半导体:Ennovi被定位为电动移动性的领导者。您能在未来五年内分享您对印度电动流动生态系统的愿景吗?satvinder:在Ennovi,我们设想印度成为2030年之前的两个最大电动市场之一。印度有巨大的生长空间,考虑到目前每1000人的汽车穿透率为26人,并且预测是电动汽车(EVS)到2030年将拥有30%的市场份额。随着电动汽车采用的不断增长,我们的目标是通过提供尖端的电池互连技术,电源互连和自定义的信号互连来加速这种过渡。我们的重点是开发针对市场需求量身定制的成本竞争力,包括2轮,三轮车和四轮摩托车。我们致力于印度汽车行业对增长和可持续实践的愿景,以确保未来绿色,更节能的汽车生态系统。
1。Goulet Coulombe,P.,Leroux,M.,Stevanovic,D。和S. Suprenant(2022)。机器学习对宏观经济预测有用,《应用计量经济学杂志》,37(5),920-964。2。Moran,K.,Stevanovic,D。和A. Tour´e(2022)。宏观经济的不确定性和Covid-19-19大流行:对加拿大经济的衡量和影响,加拿大经济学杂志,55(S1),379-405。3。Foroni,C。,Marcellino,M。和D. Stevanovic(2022)。预测共同衰退和复苏:金融危机的教训,国际预测杂志,38(2),596-612。4。Fortin-Gagnon,O.,Leroux,M.,Stevanovic,D。和S. S. Suprenant(2022)。一个用于宏观经济分析的大型加拿大数据库,加拿大经济学杂志,55(4),1799-1833。5。Goulet Coulombe,P.,Leroux,M.,Stevanovic,D。和S. S. Suprenant(2021)。宏观经济数据转换问题,国际预测杂志,37(4),1338-1354。6。Goulet Coulombe,P.,Marcellino,M。和D. Stevanovic(2021)。 机器学习可以抓住19日衰退吗? 国家研究所经济评论,256,71-109。 7。 Jacques,P.,Leroux,M.-L。和D. Stevanovic(2021)。 老年人之间的贫困:公共养老金制度的作用,国际税和公共金融,28,24-67。 8。 Barattieri,A.,Eden,M。和D. Stevanovic(2020)。 风险共享,资本分配效率以及银行与真实经济之间的联系,《企业融资杂志》,60,1015-1038。Goulet Coulombe,P.,Marcellino,M。和D. Stevanovic(2021)。机器学习可以抓住19日衰退吗?国家研究所经济评论,256,71-109。7。Jacques,P.,Leroux,M.-L。和D. Stevanovic(2021)。 老年人之间的贫困:公共养老金制度的作用,国际税和公共金融,28,24-67。 8。 Barattieri,A.,Eden,M。和D. Stevanovic(2020)。 风险共享,资本分配效率以及银行与真实经济之间的联系,《企业融资杂志》,60,1015-1038。Jacques,P.,Leroux,M.-L。和D. Stevanovic(2021)。老年人之间的贫困:公共养老金制度的作用,国际税和公共金融,28,24-67。8。Barattieri,A.,Eden,M。和D. Stevanovic(2020)。风险共享,资本分配效率以及银行与真实经济之间的联系,《企业融资杂志》,60,1015-1038。9。Boivin,J.,Giannoni,M。和D. Stevanovic(2020)。 信用冲击在数据丰富的环境中的动态影响,《商业与经济统计杂志》,第38(2)期,第272-284页。 10。 Kotchoni,R.,Leroux,M。和D. Stevanovic(2019)。 宏观经济预测的准确性在数据丰富的环境中,Applied Conemonics杂志,34(7),1050-1072。 11。 Foroni,C。,Marcellino,M。和D. Stevanovic(2019)。 与MA组合的混合频率模型,Applied Conemitrics杂志,34(5),688-706。 12。 Barattieri,A.,Eden,M。和D. Stevanovic(2019)。 金融部门的互连性和政策传播,宏观经济动力学,23(3),1074-1101。 13。 m´esonnier,J.-S。和D. Stevanovic(2017)。 冲击对大型银行首都的宏观经济影响,牛津经济学和统计公告,79(4),546-569。 14。 Bedock,N。和D. Stevanovic(2017)。 一项对小型开放经济中信贷冲击传播的实证研究,加拿大经济学杂志,50(2),541-570。 15。 Stevanovic,D。(2016)。 参数降低宏观经济模型中参数的常用时间变化,非线性动力学和计量经济学的研究,20(2),159-183。 16。 Mao Takongmo,C.-O。 和D. Stevanovic(2015)。 在存在结构不稳定性的情况下选择因素的数量:一项蒙特卡洛研究,在识别,模拟和有限样本推理中,l'Autherit´e''经济学的特刊,Revue d'Analysze“ Economique,91(1-2)。 17。Boivin,J.,Giannoni,M。和D. Stevanovic(2020)。信用冲击在数据丰富的环境中的动态影响,《商业与经济统计杂志》,第38(2)期,第272-284页。10。Kotchoni,R.,Leroux,M。和D. Stevanovic(2019)。 宏观经济预测的准确性在数据丰富的环境中,Applied Conemonics杂志,34(7),1050-1072。 11。 Foroni,C。,Marcellino,M。和D. Stevanovic(2019)。 与MA组合的混合频率模型,Applied Conemitrics杂志,34(5),688-706。 12。 Barattieri,A.,Eden,M。和D. Stevanovic(2019)。 金融部门的互连性和政策传播,宏观经济动力学,23(3),1074-1101。 13。 m´esonnier,J.-S。和D. Stevanovic(2017)。 冲击对大型银行首都的宏观经济影响,牛津经济学和统计公告,79(4),546-569。 14。 Bedock,N。和D. Stevanovic(2017)。 一项对小型开放经济中信贷冲击传播的实证研究,加拿大经济学杂志,50(2),541-570。 15。 Stevanovic,D。(2016)。 参数降低宏观经济模型中参数的常用时间变化,非线性动力学和计量经济学的研究,20(2),159-183。 16。 Mao Takongmo,C.-O。 和D. Stevanovic(2015)。 在存在结构不稳定性的情况下选择因素的数量:一项蒙特卡洛研究,在识别,模拟和有限样本推理中,l'Autherit´e''经济学的特刊,Revue d'Analysze“ Economique,91(1-2)。 17。Kotchoni,R.,Leroux,M。和D. Stevanovic(2019)。宏观经济预测的准确性在数据丰富的环境中,Applied Conemonics杂志,34(7),1050-1072。11。Foroni,C。,Marcellino,M。和D. Stevanovic(2019)。与MA组合的混合频率模型,Applied Conemitrics杂志,34(5),688-706。12。Barattieri,A.,Eden,M。和D. Stevanovic(2019)。金融部门的互连性和政策传播,宏观经济动力学,23(3),1074-1101。13。m´esonnier,J.-S。和D. Stevanovic(2017)。冲击对大型银行首都的宏观经济影响,牛津经济学和统计公告,79(4),546-569。14。Bedock,N。和D. Stevanovic(2017)。一项对小型开放经济中信贷冲击传播的实证研究,加拿大经济学杂志,50(2),541-570。15。Stevanovic,D。(2016)。参数降低宏观经济模型中参数的常用时间变化,非线性动力学和计量经济学的研究,20(2),159-183。16。Mao Takongmo,C.-O。 和D. Stevanovic(2015)。 在存在结构不稳定性的情况下选择因素的数量:一项蒙特卡洛研究,在识别,模拟和有限样本推理中,l'Autherit´e''经济学的特刊,Revue d'Analysze“ Economique,91(1-2)。 17。Mao Takongmo,C.-O。和D. Stevanovic(2015)。在存在结构不稳定性的情况下选择因素的数量:一项蒙特卡洛研究,在识别,模拟和有限样本推理中,l'Autherit´e''经济学的特刊,Revue d'Analysze“ Economique,91(1-2)。17。Dufour,J.-M。和D. Stevanovic(2013)。 具有宏观经济应用的因子增强VARMA模型,《商业与经济统计杂志》,第31(4)期,第491-506页。Dufour,J.-M。和D. Stevanovic(2013)。具有宏观经济应用的因子增强VARMA模型,《商业与经济统计杂志》,第31(4)期,第491-506页。
诺维奇和其他城市一样,面临着一些挑战,包括严重而根深蒂固的不平等和贫困。消除儿童贫困联盟发布的最新数据显示,诺福克三分之一的儿童生活在贫困家庭。仅在诺维奇,就有 35.3% 的儿童生活在贫困线以下的家庭。
4DH 第四代区域能源 Ca。大约资本支出 资本支出 CHP 热电联产 CO 2 二氧化碳 DH 区域供热 DHC 区域供热公司 DHW 生活热水 EBITDA 息税折旧摊销前利润 EIRR 经济内部收益率 ESAP 环境与社会行动计划 ESDD 环境与社会尽职调查 ESIA 环境与社会影响评估 EU 欧盟 EUR 欧元 EURIBOR 欧洲银行间同业拆借利率 ETI 预期转型影响 FDI 外国直接投资 GCAP 绿色城市行动计划 GDP 国内生产总值 GET 绿色经济转型 GHG 温室气体 GrCF3 W2 绿色城市框架 3 – 窗口 II IMF 国际货币基金组织 Km 公里 LGD 违约损失率 MEI 市政和环境基础设施 MoF 财政部 MoME 矿业和能源部 MW 兆瓦 MWh / GWh 兆瓦时 / 千兆瓦时 NDC 国家自主贡献 NECP 国家能源与气候计划 PD 违约概率 PSD公开摘要披露 PIU 项目实施单位 PP&R 银行采购政策与规则 PV 光伏 RAROC 风险调整资本回报率 ReDEWeB 西巴尔干地区可再生区域能源计划 RES 可再生能源 RoS 塞尔维亚共和国 RSD 塞尔维亚第纳尔 SBA 备用安排 TC 技术合作 WBIF 西巴尔干投资框架 YE 年末
预测性维护 (PdM) 可预测维护需求,以避免与计划外停机相关的成本。通过连接设备并监控设备生成的数据,我们可以识别导致潜在问题或故障的模式。这些见解可用于在问题发生之前解决问题。这种预测设备或资产何时需要维护的能力使我们能够优化设备寿命并最大限度地减少停机时间 [1]。可解释人工智能 (XAI) 的基本试金石是机器学习算法和其他人工智能系统,它们产生的结果人类可以轻松理解并追溯到起源 [2]。在本案例研究中,我们将考虑制造业中的维护领域。更准确地说,我们将通过将可解释的 AI 输出作为决策和预测的基础来处理 PdM。
抽象的海洋碱度增强(OAE)故意修改地表海的化学性质,以增强大气CO 2的吸收。OAE的化学效率(添加碱度的CO 2隔离量)取决于表面海洋的背景状态,这将在本世纪末及以后发生显着变化。在这里,我们研究了此类变化对OAE的长期效率的后果。我们使用具有地球系统模型的理想化和场景模拟显示,这些模型的浓度不足(四倍)的浓度(四倍)浓度,OAE的模拟平均效率从0.76提高了约18%(29%)至0.90(0.98)。我们发现,只有一半的效果可以通过CO 2隔离对碱度添加本身的敏感性的变化来解释。其余部分归因于高卵高海洋所吸收的人为排放的较大部分。重要的是,如果大气CO 2浓度由于大规模部署(或替代海洋)二氧化碳去除(CDR)方法而下降,则两种影响都会逆转。通过考虑依赖大量陆基CDR的过时途径,我们证明了OAE效率确实显示出大气CO 2浓度达到峰值之后的强劲下降。我们的结果表明,在综合评估模型和碳信用分配中,OAE的当前恒定,当前化学效率的假设可能导致经济上效率低下的OAE实施途径。
MATHIAS FRIDAHL气候科学与政策研究中心Linking大学Linköping,瑞典Mathias.fridahl@liu.se
她的企业家精神使她成为位于波士顿的农业生物技术公司Indigo AG的创始科学家之一。在那里,她作为产品科学总监发挥了关键作用,为产品发现,开发,知识产权,监管和公司的前五个微生物产品启动做出了重大贡献。她在建立高性能团队和管理大规模项目方面的专业知识方面也受到人们的追捧,以支持公司从创业阶段到1000多名员工的增长。在波士顿的合成生物学公司Joyn Bio(美国),她通过建立疾病控制计划并启动监管科学方法,曾担任高级主任,从而巩固了她作为农业技术创新领导者的声誉。
以健康、清洁标签和效率为重点的子领域的基本增长趋势保持不变,近期产品发布取得稳步进展,与客户合作的创新渠道稳健。基本销售增长持平是由定价推动的,但被食品和饮料价值链去库存和消费者需求下降的负面影响所抵消。食品的基本表现最为强劲,而饮料和人类健康则表现疲软。人类健康受到供应链限制的影响,影响了强大的医疗保健从业者渠道满足需求的能力,此外,北美对益生菌解决方案的需求普遍疲软。