Tech Mahindra Tech Mahindra 代表着互联的世界,提供创新和以客户为中心的信息技术体验,使企业、员工和社会崛起™。我们是一家市值 49 亿美元的公司,在 90 个国家/地区拥有 118,390 多名专业人员,为包括财富 500 强企业在内的 930 多家全球客户提供帮助。我们的融合、数字化设计体验、创新平台和可重复使用资产通过多种技术连接起来,为我们的利益相关者提供有形的商业价值和体验。Tech Mahindra 是福布斯全球数字 100 强榜单(2018 年)和福布斯亚洲 Fab 50 公司(2019 年)中排名最高的非美国公司。
德国科学与工程院制定了工业 4.0 成熟度指数,为企业提供了一个实用的进步框架。该指数提出了一个全面的框架,该框架于 2017 年在德国汉诺威工业博览会上与领先的科学和行业合作伙伴联盟共同推出,旨在建立一种整体方法,将工业 4.0 的能力和进步转化为可衡量的现实商业价值。这是一种系统的方法,企业可以评估其当前的准备情况并量化实施阶段,如图 2 所示。它显示了工业 4.0 演变的各个阶段,包括每个阶段的广泛工具和技术。该指数提供了一个排名来衡量工业 4.0 能力成熟度。
为了获得从电信到扩展生态系统的支持,本白皮书探讨了自治网络面临的挑战、商业价值、愿景和框架。我们还讨论了自治网络级别以及与自治域概念相关的关键组件,并描述了自治网络发展中的安全和隐私功能。结合自治网络级别描述了少量用例,以说明自治网络的价值主张,并强调标准开发组织 (SDO) 在推动与自治网络相关的定义和建议方面的贡献。我们认为,需要有正确的观点才能提供可靠的标准;要成功做到这一点,我们必须征求决策者和专业人士的反馈,以防止在协作环境中出现分裂。
甜叶菊(Stevia redaudiana bertoni)是一种植物,以其含有叶糖苷,天然低热量甜味化合物的含量而闻名。自1977年以来,其在印度尼西亚的发展就一直在进行,并且对其收益的研究继续进行。这篇文学评论文章使用了最新文献,特别是从2015年到2024年,它讨论了其作为健康的天然甜味剂的潜力,包括其化学成分,健康益处和应用中的挑战。根据作者进行的文献综述,Stevia Repaudiana Bertoni工厂已被证明有效地支持糖尿病,肥胖和高血压的管理。该工厂应用的商业价值很大,表明其进一步发展的潜力。然而,作者认为,随着处理技术的持续发展,将解决挑战,例如苦味的回味和提取结果的变化。
生成式人工智能,尤其是 LLM 驱动的聊天机器人并非没有风险,这引发了关于失业可能性以及知识产权和所有权法律问题的讨论。更重要的是,由于聊天机器人模仿连贯的人类措辞,可能会给人留下人工智能理解其响应提示的印象,这可能会导致用户将聊天机器人拟人化(即计算机科学家 Joseph Weizenbaum 作品中所见的 ELIZA 效应)。德勤正在开展各种项目,探索生成式人工智能可以为我们的客户创造的机会和商业价值。从迄今为止的经验和对话来看,与所有人工智能一样,未来的明确道路是尝试发现和利用能力,同时负责任地管理风险
人工智能的魅力不可否认,它有望彻底改变行业并解决复杂问题。然而,从隐私泄露到算法偏见以及日益严格的监管审查,人工智能的潜力受到重大挑战和风险的限制。我们如何才能在不损害商业价值的情况下利用人工智能的力量?我们提出了一个综合数据和人工智能治理框架,作为解决这些问题和最大化创新优势的指导方针。这种方法概述了基本政策驱动的护栏和管理要素,确保透明度、问责制和道德考虑处于人工智能开发和使用的最前沿。通过采用这个框架,组织可以自信地将人工智能作为战略资产,推动创新,同时维护其声誉、底线、客户参与度和道德地位。
凯捷是咨询、数字化转型、技术和工程服务领域的全球领导者。该集团走在创新的前沿,致力于在不断发展的云、数字和平台世界中满足客户的各种需求。凭借其 50 多年的悠久历史和深厚的行业专业知识,凯捷通过从战略到运营的一系列服务帮助组织实现其业务抱负。凯捷坚信技术的商业价值来自人,并通过人来实现。如今,它是一家多元文化公司,在近 50 个国家/地区拥有 270,000 名团队成员。与 Altran 一起,该集团报告的 2019 年总收入为 170 亿欧元。
尽管锡是一种非常著名的金属,并被广泛用于工业领域,但就地壳的相对丰度而言,它是一种相当稀有的元素。全世界只有少数几个具有商业价值的锡矿(主要是氧化物锡石),因此纯锡是一种相对昂贵的商品。例如,根据伦敦金属交易所 1993 年的数据,锡的市场价值与镍相当,比铅高出约 20 倍。任何工业过程的目标都是利用最经济的操作条件来生产出高质量的最终产品。因此,鉴于金属成本相对较高,对于任何涉及使用大量锡或锡基合金的过程,充分确定最佳操作参数始终是明智之举。
摘要 随着人工智能 (AI) 技术越来越成为业务运营不可或缺的一部分,许多公司都希望借此创造商业价值,了解促进或阻碍成功实施的因素对于各行各业的组织都至关重要。以大众汽车集团 (VW) 为例,本研究的目标是全面全面地研究人工智能的实施,包括推动因素和抑制因素、自动化和增强方面的利用、流程层面的影响以及更广泛的公司层面的结果。这项工作不仅有助于了解主要汽车公司对人工智能的采用,还可以作为组织的资源,通过引导组织了解人工智能实施的复杂性,提供从案例中吸取的实用见解和经验教训。