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World File Search System专业化
共和国智能专业化战略...
经济改革计划 (ERP) 15 包含中期宏观经济预测（包括 GDP 增长、通货膨胀、贸易平衡和资本流动）、未来三年的预算计划和结构性改革议程。结构性改革议程包括以下领域的改革，以提高竞争力并改善包容性增长和创造就业机会的条件：能源和运输市场、行业发展、商业环境和减少非正规经济、研究、开发和创新以及数字经济、贸易相关改革、教育和技能、就业和劳动力市场、社会包容、减贫和平等机会。
对外军售研讨会：劳动力专业化和
2021 年至 2023 年，阿伯克龙比女士担任总统副助理兼国家安全委员会国防政策和军备控制协调员。在此之前，她曾担任国防安全合作局 (DSCA) 代理副局长。在任期间，她负责监督该组织的各种安全合作计划，并与外部利益相关者合作，使 DSCA 活动与外交政策和国家安全目标保持同步。此外，她还是国防安全合作大学 (DSCU) 的第一任校长和劳动力发展首席主任。她负责监督国防部安全合作劳动力 15,000 多名文职和军人的专业发展和认证；以及对执行相关职能的其他国防部、美国政府、国防工业和外国合作伙伴人员的培训。
FYDP 督导人员的专业化
智能系统 脑机接口 (BMI) 信号和图像处理 模式识别和机器学习 神经计算 访问通信和辅助技术 人机交互 (HCI) 生物医学信号的特征提取和分类 医疗保健应用的移动技术 健康信息学 教育质量管理 远程学习和技术增强学习 用于诊断和健康的移动应用程序
智能专业化政策实验室
需要密切关注工业生态系统面临的机遇和挑战。这些生态系统涵盖了价值链中的所有参与者：从最小的初创企业到最大的公司，从学术界到研究机构，从服务提供商到供应商。它们各自都有自己的特点。
智能专业化战略 (S3)
约有 18 个 Interreg Europe 项目致力于制定和实施更好的区域政策，以设计和实施智能专业化战略 (S3)。根据《实施智能专业化战略 (S3)》手册的结构，本政策简报深入研究了与 S3 相关的 Interreg Europe 项目中产生的大量知识。Interreg Europe 项目分享了良好实践，并针对从创业发现过程 (EDP) 到 S3 监测的区域政策挑战带来了具体和变革性的政策变化，为区域政策制定者提供了学习欧洲各地不同区域机构背景下实施的实践的可能性。通过区域间交流寻找最有效的 S3 政策解决方案的方法，使 Interreg Europe 项目成为政策学习的理想空间。最后，本政策简报及时探讨了在下一个规划期 2021-2027 背景下关于智能专业化战略 (S3) 的政策设计和试验的前进方向。
移民与人工智能的区域专业化
我研究了 2000 年至 2018 年期间美国通勤区在 AI 相关职业方面的专业化。我根据人口普查职业名称中的关键词来定义与 AI 相关的工作。使用 Lin (2011) 中的方法来确定新工作，我通过对 AI 相关职业的就业增长进行加权，以衡量 1990 年后增加的这些职业的职位份额，从而衡量与 AI 相关的工作增长。总体而言，AI 相关活动的区域专业化反映了 IT 的区域专业化。然而，该行业中的外国出生和本土出生的工人往往聚集在不同的地方。虽然外国出生的人在 AI 相关工作方面的专业化在私营部门就业占主导地位的高科技中心最为强，但本土出生的人在 AI 相关工作方面的专业化在军事和太空相关研究中心最为强。从全国来看，自 2000 年以来，外国出生的工人占 AI 相关职业就业增长的 55%。在回归分析中，我发现，受过大学教育的移民供应量大幅增加的美国通勤区在 AI 相关职业方面更加专业化，而这种专业化的提高完全归功于外国出生工人的就业。我的结果表明，获得高技能工人制约了 AI 相关的就业增长，而受过大学教育的移民有助于缓解这一限制。
专业化集成创新战略：有效...
Piotr Bębenek 4 摘要：目的：我们的工作旨在围绕区域知识和认知转移 (双螺旋矩阵，DHM) 的概念提出一种智能专业化识别战略模型。设计/方法/方法：由于缺乏公认的发展政策工具，智能专业化导向政策的可操作性仍然相当有限，我们提出了 DHM 模型，以便为区域智能专业化导向战略的实施提供依据。通过对波兰 (Opolskie) 选定的弱创新新兴地区进行多维比较分析，该模型得到了统计验证。结果：所提出的方法让我们发现了将智能专业化概念重新定义为区域创新战略一部分的必要性。实际意义：提出了区域创新政策的新方法。研究结果已用于制定 2027 年前景下潜在智能专业化发展的区域政策指令。原创性/价值：提出了实施智能专业化区域创新战略的新模型，并以弱创新地区为例进行了验证。关键词：新兴区域，智能专业化识别，智能战略
智能专业化战略与政策手段
过去 20 年，区域政策讨论中反复提出的一个问题是，是否有更好的替代方案，可以取代将研发投资分散到几个前沿技术和研究领域，从而无法在任何一个领域产生太大影响的政策。一个更有前景的策略可能是，各区域确定新的研发和创新活动将补充该地区其他生产性资产的领域，以创造未来的国内能力和区域间竞争优势。四位经济学家（Paul David、Dominique Foray、Bronwyn Hall 和 Bart Van Ark）在担任欧洲委员会（EC）知识促进增长专家组成员时，将这种策略称为“智能专业化”（S3）（Foray 和 Van Ark，2008 年；Foray 等，2009 年）。随后，欧盟委员会将其作为区域和凝聚力政策的核心政策方法。根据这种方法，建议每个地区：（i）根据其特定的能力和机会，制定未来转型和多样化领域的愿景；（ii）将这一愿景转化为几个优先领域；（iii）通过自下而上的创业发现过程，将这些优先事项具体化为项目、行动和政策举措。