孟买,2023 年 9 月 5 日:塔塔汽车与可再生能源领域的领先企业、塔塔电力有限公司的子公司塔塔电力可再生能源有限公司 (TPREL) 签订了电力购买协议 (PPA),以在塔塔汽车浦那商用车制造厂开发一个新的 12MWp 现场太阳能项目,重申塔塔集团以其独特的制造实践保护环境可持续性的愿景。作为实现绿色制造的重要一步,该设施预计每年将产生 1750 万单位的电力,将满足近 17.2% 的年化需求,每年可能减少超过 12,400 吨/千瓦时的碳排放。该太阳能项目将在 PPA 签署后六个月内投入使用,并将为塔塔汽车的长期目标做出重大贡献。PPA 将包括屋顶安装。这笔 12MWp 加上现有的 8.73 MWp,使塔塔汽车在浦那 CVBU(商用车)的发电量达到 20.73 MWp。未来几年,该公司计划扩大其浦那工厂的太阳能发电量,以满足日益增长的可再生能源需求。塔塔汽车有限公司商用车运营副总裁 Vishal Badshah 先生在谈及该项目时表示:“塔塔汽车致力于可持续发展,目标是实现净零排放。我们的战略包括通过场内和场外措施增加可再生能源的使用,从而降低工厂的碳排放。此次与塔塔电力在浦那合作建设太阳能设施,体现了我们对更环保、更高效运营的承诺。作为一家‘面向未来’的公司和 RE100 的签署方,我们正在积极向可再生能源过渡,此次合作标志着我们朝着目标迈出了重要一步。”塔塔电力可再生能源有限公司首席执行官 Ashish Khanna 先生在谈及此次合作时表示:“与塔塔汽车签署 12MWp PPA 标志着我们在实现塔塔电力可再生能源和塔塔汽车可持续未来的共同目标方面迈出了关键一步。我们致力于通过一系列清洁能源解决方案,支持工商业消费者的能源转型。”塔塔电力可再生能源有限公司和塔塔汽车此前曾合作在北阿坎德邦潘特纳加尔开发一个 16MWp 太阳能发电项目,该项目预计将成为该邦容量最大的项目。塔塔电力是印度最大的综合电力公司,业务涉及传统和可再生能源、电力服务和下一代客户解决方案(包括太阳能屋顶和电动汽车充电站)的整个电力价值链。
我们作为一个商业实体的卓越声誉和成功是由我们所有员工、董事和合作伙伴对本《准则》所表达的核心价值观和原则的坚定承诺和坚持所决定的。我相信,塔塔的每一位同事和塔塔公司不仅将继续遵守管理我们全球商业利益的法律法规,而且还将继续制定新的道德行为标准,以赢得他人的深深尊重和激励他人效仿。
塔塔咨询服务公司 (TCS) 仍然是我们在一级 IT 领域的首选,正如我们最近的更新 (IT 行业 - 欧洲战略和科技招聘将在 CY24 复苏) 中所强调的那样。虽然 TCS 的收入增长在第四季度符合预期,但它在交易和运营绩效方面突破了极限。供应商整合/成本优化计划中的市场份额增长和利润率的优异表现证实了卓越的执行力,尽管可自由支配的支出仍然面临挑战。虽然我们只是略微提高了盈利预期,但第四季度的表现提高了增长加速的可能性,因为创纪录的交易胜利、核心垂直/地域触底以及利润率进一步提高的范围。我们预计 TCS 的增长将从 FY24 的 3.4% CC 加速到 FY25E 和 FY26E 的 6.3% 和 8.2%,EBITM 分别为 25.5% 和 26.0%,相当于 FY24-26E 的 EPS CAGR 为 11.5%。基于 28 倍 FY26E EPS,维持 TCS 的增持评级,目标价为 4,500 印度卢比,与其 5 年平均 PEG 一致。
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THS1230 是一款 CMOS、低功耗、12 位、30 MSPS 模数转换器 (ADC),采用 3.3 V 电源供电。THS1230 为电路开发人员提供了完全的灵活性。THS1230 的模拟输入为差分输入,模式 2 的增益为 0.5,模式 1 的增益为 1.0。THS1230 提供多种电压基准选择,以满足用户的设计要求。为了获得更大的设计灵活性,可以绕过内部基准,使用外部基准来满足应用的直流精度和温度漂移要求。超范围输出用于监控 THS1230 输入范围内的任何超范围情况。
工作论文 — “利用高斯过程对混合频率数据进行即时预测”,与 Niko Hauzenberger(思克莱德大学)、Massimiliano Marcellino(博科尼大学)和 Michael Pfar-rhofer(华盛顿大学)合作,提交给《计量经济学杂志》,arXiv:2402.10574。 — “欧元区的货币政策和收入与财富的联合分配”,arXiv:2304.14264。 — “中央银行信息冲击的国际影响”,与 Michael Pfarrhofer(华盛顿大学)合作,《宏观经济动力学 R&R》,arXiv:1912.03158。 — “欧元区宏观经济波动的影响”,与 Maximilian B¨ock(博科尼大学)、Niko Hauzenberger(思克莱德大学)、Michael Pfarrhofer(WU)和 Gre- gor Zens(博科尼大学)合作,欧洲系统性风险委员会 (ESRB) 工作报告 80,2018 年。— “在面对不平等的类别分布的情况下使用机器学习技术预测信用违约概率”,arXiv:1907.12996。
1 危险物品 ○ 易燃液体(汽油、煤油等) ○ 可燃物(火柴、木炭等) ○ 爆炸物(烟花、爆竹等) ○ 有毒、剧毒物品 ○ 麻醉药品 2 枪械、刀剑 ○ 手枪、霰弹枪、气枪等(包括玩具枪) ○ 匕首、小刀(包括水果刀) 3 其他可能对人造成危险的物品 ○ 冰锥、刀具、钢管、木剑、电击枪等 4 可能妨碍行人及游客通行的物品 ○ 长、宽、高三边之和超过 100 cm 的物品(包、冰箱、三脚架、梯子