Popularnonaukowe i akademickie
Dead Man's Island - With Audio Level 2 Oxford Bookworms Library
Escott, John
A level 2 Oxford Bookworms Library graded reader. This version includes an audio book: listen to the story as you read. Written for Learners of English by John Escott. Mr Ross lives on an island where no visitors come. He stops people from taking photographs of him. He is young and rich, but he looks sad. And there is one room in his house which is always locked. Carol Sanders and her mother come to the island to work for Mr Ross. Carol soon decides that there is something very strange about Mr Ross. Where did he get his money from? How can a young man buy an island? So she watches, and she listens - and one night she learns what is behind the locked door.
Dead Man's Island Level 2 Oxford Bookworms Library
Escott, John
A level 2 Oxford Bookworms Library graded readers. Written for Learners of English by John Escott Mr Ross lives on an island where no visitors come. He stops people from taking photographs of him. He is young and rich, but he looks sad. And there is one room in his house which is always locked. Carol Sanders and her mother come to the island to work for Mr Ross. Carol soon decides that there is something very strange about Mr Ross. Where did he get his money from? How can a young man buy an island? So she watches, and she listens - and one night she learns what is behind the locked door.
Death in the Freezer - With Audio Level 2 Oxford Bookworms Library
Vicary, Tim
A level 2 Oxford Bookworms Library graded reader. This version includes an audio book: listen to the story as you read. Written for Learners of English by Tim Vicary. Ellen Shore's family is an ordinary American family, and Ellen is six years old when her brother Al is born. Her parents are very pleased to have a son, but Ellen is not pleased, because now baby Al comes first. And when they are adults, Al still comes first. He begins a rock band and makes records. Soon he is rich and famous - very rich, but he gives nothing to his sister Ellen. She has a difficult life, with three young kids and very little money. And she learns to hate her rich, famous, unkind brother . . .
Death in the Freezer Level 2 Oxford Bookworms Library
Vicary, Tim
A level 2 Oxford Bookworms Library graded readers. Written for Learners of English by Tim Vicary Ellen Shore's family is an ordinary American family, and Ellen is six years old when her brother Al is born. Her parents are very pleased to have a son, but Ellen is not pleased, because now baby Al comes first. And when they are adults, Al still comes first. He begins a rock band and makes records. Soon he is rich and famous - very rich, but he gives nothing to his sister Ellen. She has a difficult life, with three young kids and very little money. And she learns to hate her rich, famous, unkind brother . . .
Decentralizacja fiskalna jako ograniczenie zjawiska Lewiatana
Beata Guziejewska
Monografia dotyczy decentralizacji fiskalnej i jej ograniczającej roli w procesach rozrastania się sektora publicznego, które określa się Lewiatanem. Nawiązano w niej do tzw. hipotezy Lewiatana sformułowanej przez J. M. Buchanana w odniesieniu do zdecentralizowanych struktur finansów publicznych. Przedmiotem rozważań są procesy decentralizacji fiskalnej w szerokim ujęciu: ekonomicznym, politycznym, administracyjnym, socjologicznym i przestrzennym. Analizy oparto w dużym stopniu na dorobku federalizmu fiskalnego. Celem publikacji jest pogłębienie dorobku teoretycznego w zakresie wykorzystania procesów decentralizacji jako mechanizmu hamowania niebezpiecznego zjawiska Lewiatana. Dokonano również przeglądu dotychczasowych badań empirycznych oraz zweryfikowano pozytywnie podstawową hipotezę badawczą mówiącą, iż decentralizacja fiskalna oparta na wypracowanych w doktrynie finansów publicznych założeniach jakościowych ma pozytywny wpływ na efektywność sektora publicznego oraz ogranicza państwo Lewiatana. W opracowaniu uwzględniono współczesne wyzwania procesów decentralizacji fiskalnej, takie jak koncepcja ESG (Environmental - Social - Governance) oraz długookresowe konsekwencje pandemii. Rozważania mają charakter interdyscyplinarny i kończą się propozycją włączenia procesów decentralizacji fiskalnej do nowego paradygmatu finansów zrównoważonych.
Decyzje inwestycyjne a zarządzanie przedsiębiorstwem. Kontekst rozwoju
Iwetta Budzik-Nowodzińska
W gospodarce pojawiają się wydarzenia, których nie sposób przewidzieć, a które mają gigantyczny wpływ na sytuację milionów ludzi. Takim właśnie przypadkiem dla biznesu (choć oczywiście nie tylko) okazała się pandemia koronawirusa. To niespodziewane zjawisko, na które nikt nie był przygotowany, poczyniło prawdziwe spustoszenie w życiu gospodarczym i społecznym wielu państw, w dużej mierze za sprawą zamykania całych gałęzi gospodarki, co miało ułatwić walkę z wirusem. Dlatego też w czasach tak turbulentnych firmy zaczęły skupiać się na szukaniu oszczędności oraz na zabezpieczeniu płynności finansowej, która pozwoli im przetrwać kolejną falę restrykcji. Stąd też generowanie oszczędności, przy jednoczesnym zachowaniu efektywności procesów biznesowych, staje się dla zarządzających nie tylko wyzwaniem, ale i koniecznością, która może zadecydować o ‘być albo nie być’ poszczególnych firm na rynku. W związku z tym nieustannie rośnie zainteresowanie tematyką podejmowania trafnych decyzji inwestycyjnych, które mają decydujący wpływ na działalność przedsiębiorstw. Sprawą oczywistą wydaje się, że cele biznesowe muszą być określone na nowo, ponieważ kryzys pandemiczny zrewidował większość planów i powoduje, że wiele firm zmienia swój sposób działania, w tym kanały sprzedaży i łańcuchy dostaw. Z tego też względu kwestię analizy opłacalności przedsięwzięć rozwojowych uznaje się za pierwszoplanową w kontekście celowego zarządzania rozwojem ekonomicznym. Takie założenie będzie nieodłącznie związane z koniecznością trafnej oceny, czy rozważana inwestycja przyniesie spodziewane zyski, czy raczej przysporzy przedsiębiorstwu strat. Źródłem sukcesu przedsiębiorstwa jest, między innymi, jakość zarządzania jego zasobami finansowymi. W przypadku gdy współcześni zarządzający poszukują najlepszego możliwego rozwiązania spośród ustalonego katalogu propozycji, istnieje możliwość porównania kilku potencjalnych wariantów inwestycyjnych. Wynika z tego ekonomiczna konieczność podjęcia próby analizowania wszystkich możliwych przesłanek podjęcia danej decyzji... Zapraszamy do lektury.
Decyzje strategiczne w łańcuchach dostaw
Blanka Tundys, Andrzej Rzeczycki, Joanna Drobiazgiewicz
Opracowanie porządkujące wiedzę i terminologię, związaną z podejmowaniem decyzji strategicznych w łańcuchu dostaw. Szerokie spektrum teoretyczne zilustrowano praktycznymi przykładami. Publikacja adresowana do studentów kierunków związanych z logistyką, zarządzaniem i ekonomią, oraz uczestników studiów podyplomowych i szkoleń z tego zakresu, a także specjalistów i menedżerów z branży TSL.
Vitor Cerqueira, Luís Roque
Most organizations exhibit a time-dependent structure in their processes, including fields such as finance. By leveraging time series analysis and forecasting, these organizations can make informed decisions and optimize their performance. Accurate forecasts help reduce uncertainty and enable better planning of operations. Unlike traditional approaches to forecasting, deep learning can process large amounts of data and help derive complex patterns. Despite its increasing relevance, getting the most out of deep learning requires significant technical expertise.This book guides you through applying deep learning to time series data with the help of easy-to-follow code recipes. You’ll cover time series problems, such as forecasting, anomaly detection, and classification. This deep learning book will also show you how to solve these problems using different deep neural network architectures, including convolutional neural networks (CNNs) or transformers. As you progress, you’ll use PyTorch, a popular deep learning framework based on Python to build production-ready prediction solutions.By the end of this book, you'll have learned how to solve different time series tasks with deep learning using the PyTorch ecosystem.