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CA地热HP的购买者指南12-13-24
使用设计师的好处之一是，他们将执行建筑物的负载，以计算您的房屋的热量损失并获得正确的设备和接地环的尺寸。这通常称为手动J计算。请参见本文附带的手册J计算的示例。设计师是一个中立的聚会，有兴趣为您的特殊情况找到合适的设备。确保您付出足够的费用，以获得能源使用比较，地面环的安装图，设备时间表，平面图，安装详细信息等。计划完成后，可以联系承包商。
支点IT服务购买者指南2025
非常有助于我们检查商店时剩下多少个鸡蛋。但也存在巨大的网络安全含义，这会影响任何允许设备连接到其网络的业务。我从来没有像今天所看到的那样对像您这样的普通业务如此多的威胁。年复一年。如果您看到了我所看到的一切，您会因为晚上睡不好而被原谅。我不会夸张。网络犯罪分子变得越来越聪明，更复杂。他们一直在使用AI工具来针对所有业务。确实只需要一个人在假电子邮件中单击一个不好的链接，而您不知不觉地让他们进入您的整个业务。您甚至不知道他们在几周后罢工之前就知道他们在那里。
IRMA如何使下游购买者受益
irma支持供应链可追溯性目标：各种司法管辖区的新法规以及利益相关者的期望，正在推动下游购买者提高其供应链的可见度。尽管供应链的复杂性曾经意味着直接收缩供应链层以外的可见性是有限的，但透明度的提高意味着下游的购买者对产品中的原材料负有更大的责任，即使他们进入了许多供应链，许多层被删除了许多层。通过得分矿山的成就，IRMA为供应链可追溯性系统提供了简单的，简化的数据，并在供应链的处理器，冶炼厂和炼油厂的常用审核和映射平台中进行了工作。
主数据管理购买者指南
尽管企业努力提高数据驱动能力，但一些关于企业的最基本问题（例如企业有多少客户）仍然难以回答。对数据的信任是企业做出数据驱动的业务决策的基础。问题不仅在于能够通过结合来自多个业务实体、地区、部门和应用程序的数据来准确计算企业有多少客户，还在于确保这些不同的实体、地区、部门和应用程序使用相同的客户定义。ISG Research 将主数据管理定义为建立和保护企业使用的基础参考数据的实践，以提供可在整个组织内共享的一致实体列表，包括各方（客户或员工）、地点（地址或地区）和事物（产品、资产、金融工具）等类别。主数据管理包括数据验证、匹配和合并重复记录以及使用相关信息丰富数据。MDM 的另一个重要组成部分是数据建模，它记录数据元素之间的关系。这会导致生成数据目录条目或企业词汇表信息，这些信息可在整个企业以及合作伙伴和供应商之间共享。创建一个“单一事实版本”，提供对客户、产品、供应商或员工的一致定义，是许多企业面临的长期挑战。Ventana Research 数据治理基准研究中，一半的参与者表示，对数据定义的分歧是有效管理数据的主要问题。主数据管理产品使企业能够确保数据的准确性、完整性和一致性，以实现运营业务目标。虽然 MDM 是一个专门的业务流程，但它也是更大的数据治理战略的一个重要方面，该战略包括管理访问和编辑主数据的政策和规则。企业必须能够信任数据，才能实现运营效率和分析洞察力。鉴于企业需要处理的数据源数量和范围不断增加，确保用于业务决策的数据的完整性可能很困难。Ventana Research 数据治理基准研究中，超过 80% 的参与者使用 MDM 技术进行数据治理，而那些使用 MDM 技术的人对数据的使用更有信心。近四分之三使用 MDM 进行数据治理的企业对企业治理和管理整个业务数据的能力充满信心，而没有使用 MDM 进行数据治理的企业只有 27% 有信心。
Vandyk-Heart Lake 单位购买者须知
根据安大略省高等法院（“法院”）于 2023 年 11 月 14 日发布的命令（最近一次修订于 2024 年 10 月 15 日）（“第三次修订和重述的接管令”），KSV Restructuring Inc. 被任命为公司某些财产、资产和事业的接管人和管理人（“接管人”），包括位于布兰普顿 Heart Lake Road 10194 号的不动产（“不动产”）。
关注企业可再生能源购买者、生产商......
委员会起草的《授权法案》第 2.4.1 节中有关电力核算的规定可能会破坏欧洲日益增长的 PPA 市场。鉴于 PPA 对欧洲能源转型的重要性，这一问题很成问题，这与最近通过的电力市场设计改革相一致，该改革强调 PPA 作为企业脱碳工具和新风能和太阳能发电厂进入市场的途径的重要性。该草案还可能通过创建并行系统和双重报告机制，与现有的碳核算方法不一致。防止重复计算至关重要。
Esomar 20个问题，以帮助购买者提供基于AI的市场的市场研究和见解
7。验证和验证输出的准确性的过程是什么？是否有记录？您如何衡量和评估有效性？是否有一个过程可以识别和处理系统产生不可靠，偏斜或偏见结果的案例？您是否使用任何特定技术来微调输出？您如何确保生成的结果“适合目的”？上下文AI可以根据目标提出与偏见，代表性和风险相关的挑战，并产生不一致或不正确的结果，具体取决于目标。这个问题旨在了解供应商用来确保可靠结果的过程。例如，答案应指示如何选择培训数据集，涵盖的内容以及是否充分最新，并筛选以代表部署系统的环境。
