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
随着混合学习在COVID-19大流行期间朝着新阶段发展,人工智能(AI)技术的进步为发展更多样化和动态的混合学习提供了机会。这项系统评价重点介绍了与在混合学习中使用AI应用有关的出版物。从2007年1月到2023年10月的原始研究是从Google Scholar,Eric和Web of Science数据库中提取的。最后,根据两个概念框架回顾了30项在纳入标准下的经验研究:混合学习的四个主要挑战和AI的三个角色。我们发现,AI应用程序主要用于混合学习中的在线异步学习组件;关于AI应用程序的工作很少,这些应用程序有助于将在线活动与基于课堂的离线活动联系起来。许多研究已经确定了AI作为直接调解人的作用,以帮助控制学生在混合学习中的灵活性和自主权。但是,大量研究还使用高级学习分析技术将AI确定为补充助手,这些技术可以促进与学生有效互动并促进学习过程。最后,最少的研究探索了AI作为新主题的作用,例如使用教学剂或机器人。考虑到生成AI技术的进步,我们希望对混合学习中的AI进行更多的研究。这项研究的结果表明,未来的研究应指导教师及其智能AI合作伙伴,以更有效地实施混合学习。
培训人工智能(AI)系统需要大量数据,AI开发人员面临访问所需信息的各种障碍。合成数据已将研究人员和行业的想象力作为解决这个问题的潜在解决方案。虽然可能需要对合成数据的某些热情,但在这篇简短的论文中,我们为简单叙事提供了至关重要的配重,这些叙述将合成数据定位为对每个数据访问挑战的一种无需成本的解决方案,突显了伦理,政治,政治和治理性,可以创建合成数据的使用。我们质疑合成数据本质上可以免于隐私和相关的道德问题的想法。我们警告说,将二元反对的构架数据构架对“真实”测量数据可能会巧妙地将数据收集器和处理器持有的规范标准转移。我们认为,通过承诺将数据与其组成部分(其代表和影响的人)离婚,合成数据可能会给民主数据治理带来新的障碍。
近年来,需要使用便携式,可穿戴或可植入的电子设备来处理生物医学信号。这些功能由少量电池进行操作,因此能节能的ADC成为基本组件。生物传感器广泛用于葡萄糖监测,DNA测序,食物分析和微生物分析等应用中。其中一些生物剂翻译了一种生物学标记,该生物标志物的对数尺度(Thanachayanont,2015年)将其变化为curlant输出信号,因此,对数CDC是对他们来说更自然的读数设备。In addition, a log- arithmic ADC (Sit and Sarpeshkar, 2004) (Mahat- tanakul, 2005) (Rhew et al., 2014) (Sundarasaradula et al., 2016) (Danial et al., 2019) can perform analog- to-digital conversions with non-uniform quantization thus it can convert small signals with high resolu- tion and large signals with coarse resolution, which与线性ADC相比,启用处理大的输入动态范围信号的位。较低的位结果较低的功率和较小的区域。在这项研究中,我们提出了受基因网络启发的超低功率电子电路,以证明神经元网络的计算能力。这种方法取决于我们获得的洞察力,我们获得了将神经元网络映射到分子生物系统(生物形态(Rizik等,2022)(Daniel等,2013)),然后是电子ciTomorphic(Sarpeshkar,2011年(Sarpeshkar,2011)(Hanna等,
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
摘要Via地面(GND)结构构成设计高性能印刷电路板(PCB)的最有用的元素之一。与VIA的电气连接成为实施各种电子函数的关键常规解决方案。但是,到目前为止,VIA从未用于设计负组延迟(NGD)电路。为了回答这个好奇的问题,本文介绍了有关使用Via Ground的低通NGD功能设计可行性的原始研究。在拓扑描述之后,建立了VIA参数功能的NGD分析。制定了允许合成NGD函数指定功能的通过功能的设计方程式。与商业工具之间的计算和模拟之间的比较验证了开发的NGD理论。正如预期的那样,在一百毫米截止频率上以百秒秒为单位的ngd值在理论模型和仿真之间具有良好的一致性获得。此外,时域分析了通过NGD结构的确认,可以在任意波形输入信号的时间吸收时生成输出信号,显示有限的带宽。
印度尼西亚政府已经开始改革数字广播,通过同步广播系统促进从模拟广播到数字广播的过渡。全面实施这些技术变革有可能产生最佳的数字广播生态系统。这种同步广播系统的显着特点是它能够同时传输模拟和数字频率。尽管它具有相当大的实际意义,但是对于为什么必须实施模拟和数字广播同步广播系统以跟上数字时代广播技术的发展步伐,人们缺乏系统的知识。这项研究通过探索多平台同步广播模型的生态系统因素,为广播的未来做出了贡献。该分析基于对广播行业互联网领域内同步广播系统(模拟和数字)的定性研究。研究确定了几个因素:第一,地面模拟广播;第二,地面数字广播;第三,互联网广播和人力资源;第四,模拟和数字同步广播系统;第四,互联网多元社交媒体平台。
传统彩票系统的随机性虽然公平,但却为旨在优化成功机会的玩家带来了重大挑战。随着大数据,趋势分析和机器学习(ML)的出现,彩票分析已成为一种变革性的方法,用于理解模式并做出数据信息的决策。此白皮书探讨了趋势分析和ML如何使玩家从任意数量选择转向战略选择,增加参与度,满意度以及可能增强结果。
但同样,这是一个非常有趣的用例。我的意思是,对我来说,区块链已经有用例,例如房地产和房地产转让。可以想象一个类似的举措,试图将土地记录数字化,并实际上能够在区块链网络上将所有权转移到不动产。你也可以想象,对于那些曾经不得不去法院的人来说,他们实际上要搜索旧的土地记录来追踪所有权链,并做那些人们以前不得不做的事情,在事情上线之前,尤其是你有时要花几天时间在某个随机法院底部潮湿的地下室里,对吧?在某个随机的地方,在某个随机的州,试图弄清楚这些事情,并确保你的所有权是明确的,在某些情况下,所有这些纸质记录都要追溯到过去。
2 DNA样品分为许多随机的200,000个基对零件。(g)8机器人选择细菌菌落,然后将其转移到单个井中。(c)