遵循的流程:• 企业发起破产程序。• 裁决机构(NCLT)。• 债权人委员会(决策机构)。• 破产专业人士(执行解决程序)。• 解决计划。• 清算(解决计划失败的情况下)。
在过去的 30 年中,我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究,以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而,尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金,我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此,大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行,而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法,这种方法与潜在的因果关系不相符,临床结果也不佳。在这里,我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据,以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战,进而解决临床结果。首先,我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性,重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次,我们提出了一个以因果为导向的框架,该框架基于两个大型数据集,这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究,这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究,以及全球心智项目,这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后,我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法,以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解,从而能够采取诊断方法和预防解决方案,从根本上解决心理健康挑战。
有传闻表明,南非中小企业(SME)虽然可以使用人工智能(AI)工具作为其企业资源规划软件的一部分,但并没有采用这些工具。这被视为一个问题,因为中小企业部门是经济增长的基础,而该部门采用人工智能可以增强其在全球舞台上的竞争力。因此,本研究的目的是了解这种缺乏采用的情况。这项定性研究遵循解释哲学和归纳方法。从各个行业部门中选出了七家中型公司,并对每家公司的高管进行了采访。研究结果表明,尽管参与者通常清楚地了解采用人工智能的好处并能阐明用例,但仍存在阻碍采用的抑制因素。这些抑制因素中最重要的是担心失去对关键业务流程的控制权,而将其交给基于机器的算法,以及认为 IT 成熟度不足,无法采用和管理这些人工智能工具。这些发现的价值在于,它们提供了对人工智能采用障碍的理解,并强调了南非依赖非正式网络来指导采用决策的特点。
在这个充斥着大量内容的世界里,推荐算法早已成为互联网必不可少的一部分。这种类型的人工智能有助于确定我们在网上看到什么(和看不到什么)。但尽管这可能很有帮助,但这些算法可能会带来意想不到的后果,例如产生过滤泡沫、延续偏见以及破坏我们的创造力、选择和机会。利用这项活动帮助您的学习者批判性地思考人工智能如何以有益和有害的方式塑造他们的在线体验。
抽象的元编码已经提供了对微生物多样性的前所未有的见解。在许多研究中,简短的DNA序列被纳入较低的Linnaean等级,排名组(例如属)是生物多样性分析的单位。这些分析假设Linnaean等级在生物学上具有有意义的,并且排名相同的组是可比的。我们为海洋浮游硅藻使用了一个元尺寸数据集来说明这种方法的限制。我们发现,20个最丰富的海洋浮游硅藻属的年龄从4到1.34亿年不等,这表明属的不相等,因为有些人比其他属的时间更多。然而,物种丰富度在很大程度上与属年龄无关,这表明属中物种丰富度的差异通过物种和灭绝率的差异来更好地解释。分类学分类通常不会反映系统发育,因此属级分析可以包括系统发育嵌套的属,进一步的基于等级的分析。这些结果强调了系统发育在理解微生物多样性模式中必不可少的作用。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司:Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司,由前谷歌和 SpaceX 工程师创立,他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术,为飞机开发最高级别的自主性(5 级),特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习,您将有机会与经验丰富的工程师一起工作,他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是,我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目:不同团队提供机会。我们想更多地了解您,以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么,以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗?状态估计?运动规划?计算机视觉?或者别的什么?向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会,我们将一起敲定细节。资格: 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请: 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息,为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
海军正在努力完成其对HPN疗法的第五次审查。本次审查包括对气候变化对海平面上升的预计影响的评估以及2035年和2065年日历年的地下水水平的变化。这项评估的结果将有助于海军与环境最佳实践,监管要求和长期可持续性目标保持一致。
