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TUBITAK-CAS 联合征集先进技术提案...
重要提示：本征集文本面向土耳其和中国研究人员发布，旨在介绍和解释“TUBITAK-CAS 材料和能源征集”的目标、范围和过程，旨在促进两国之间的合作。在准备申请之前，申请人有责任仔细阅读国家法规文件，以提交完整的申请。
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
物料需求计划中的先进技术 - ...
精益调度技术是另一个关键方面。这些技术强调通过拉动系统（例如看板）、节拍时间和均衡生产等方法将生产与客户需求同步。通过将生产与实际客户需求信号保持一致，精益调度可以最大限度地减少生产过剩，并提高资源利用效率。此外，与高级分析和数字工具的集成正在改变精益制造中的 MRP。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等技术为需求预测和主动库存管理提供了预测能力。这些工具有助于识别需求模式、优化补货周期并提高决策准确性 [1-5]。
在学校使用先进技术的常识性护栏
先进技术——尤其是人工智能和生成性人工智能——必将成为我们学校、经济、社会和民主的永久组成部分。美国教师联合会致力于不断支持教育工作者及其学生，共同努力将先进技术与我们会员的愿景和价值观明智、有效和合乎道德地融合在一起。我们计划在 2024 年 8 月完成这项工作的下一步。美国教师联合会/微软教育及其他领域人工智能研讨会将汇集来自全国各地的教育工作者和学校工作人员，共同塑造人工智能融入美国课堂的未来。研讨会将吸引大约 150-200 名不同的教育工作者和学校工作人员、顶尖教育技术开发人员、教育和人工智能领域的知名研究人员以及当地学生团体和家长团体的代表，确保丰富的观点交流。
先进技术在智能基地中的作用
交换机，可满足网络要求并为各种联网国防要求提供安全、自动化的物联网入职培训 • 可在本地（私有云）、云端（公共云）或混合模式下交付的通信、协作和 CPaaS 解决方案 • 工作流和流程自动化解决方案，可监控并主动检测和解决问题，从而提高运营效率并降低成本 • 基于零信任框架构建的隐私设计安全性，并在我们运营所在的国家/地区获得所有相关的数据隐私认证
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
人工智能是否是使先进技术文明在宇宙中变得稀有的巨大过滤器？
本研究考察了以下假设：人工智能 (AI) 的快速发展最终导致了超级人工智能 (ASI) 的出现，这可能充当了“大过滤器”，导致宇宙中先进技术文明稀缺。有人提出，这种过滤器在这些文明能够发展出稳定的多行星存在之前就出现了，这表明技术文明的典型寿命 (L) 不到 200 年。当将 L 的这种估计应用于德雷克方程的乐观版本时，与最近的 SETI 调查以及其他在电磁频谱上检测各种技术特征的努力所获得的零结果一致。通过 SETI 的视角，我们反思了人类当前的技术轨迹——本文提出的 L 的适度预测强调了迅速建立地球上人工智能发展和多行星社会发展的监管框架的迫切需要，以减轻此类生存威胁。宇宙中智慧和有意识生命的存续可能取决于此类国际监管措施和技术努力的及时有效实施。
引用：Maduabuchi E. (2024) 人工智能 (AI) 在石油作业过程安全累积风险可视化中的应用：概念框架，国际工程与先进技术研究杂志 12 (1), 33-49
摘要：在运营工厂中预防重大工艺安全事故的关键挑战之一是缺乏一个集成系统/模型，该系统/模型将安全关键屏障的缺陷/偏差所带来的风险汇总在一起，以供运营决策。基于此背景，开发了一个模型/框架，用于评估和可视化尼日利亚尼日尔三角洲石油设施中安全关键屏障受损引起的工艺安全风险的累积。基于对该模型的审查，确定了对基于网络的智能软件的需求。因此，通过广泛的文献综述和焦点小组参与者进行了一项探索性研究，以开发用于工艺安全累积风险可视化的基于网络的智能软件的概念框架。研究结果表明，该概念框架提供了一种使用人工智能 (AI) 技术开发基于网络的智能软件的新方法，用于实时可视化工艺安全累积风险图。关键词：工艺安全、累积风险评估、人工智能、重大事故预防、石油作业
保险行业对先进技术和生成式人工智能的准备情况
与普遍看法相反，人工智能自 20 世纪 50 年代第一个计算机程序被教导下棋以来就已经存在。随着时间的推移，随着机器学习和深度学习的发展，这项技术变得越来越复杂，提供了创新的解决方案和变革性成果。深度学习和神经网络的进步带来了 ChatGPT，它在短短五天内就吸引了 100 万用户，这只是其他公司所用时间的一小部分，这些公司被认为是数字经济中最具创新性和影响力的公司，并取得了同样的成就。作为人工智能技术的代理，ChatGPT 的使用继续以前所未有的速度增长，在推出两个月内就实现了 1 亿月活跃用户，并提出了一个问题：这种多产的工具将如何影响生成式人工智能的未来，以及这些新功能将在多大程度上融入经济格局。