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人工智能是否使英国企业受益？人工智能对生产力影响的实证研究。
在英国，Coyle 等人。分析了使用数字化技术的公司是否生产率更高 13。他们利用英国国家统计局年度商业调查、年度采购调查和电子商务调查的数据，研究了 2015 年至 2018 年期间的 2,000 多家英国大型公司。他们使用两种替代全要素生产率 (TFP) 指标和一种定制的无形资本存量指标，评估了一系列数字活动的影响。他们发现大公司的数字密集度更高，生产率也更高。他们还发现内部数字化能力对于提高生产力最为重要，这与 Bjornolfson 的研究结果一致，即无形数字资本至关重要。他们还发现，非数字密集型公司在采用数字化技术时，生产率呈现 J 曲线，表明采用数字化技术与实现生产率效益之间存在滞后。Coyle 的研究发现，数字技术（例如云、电子商务、大数据分析）的采用与 TFP 之间存在统计上显著的正相关关系。
- 进入量子生长阶段
我们很高兴为您与Colliers合作带给您这份报告，该报告的重点是印度数据中心的增长和未来。在过去三年中，全球数据中心行业的增长显着增长，这是由于超出大规模运营而驱动的高需求。运营商在拥有充足的资源和基础设施的新兴市场中抓住了机会。印度是一个热点，具有大量能力增长的热点，这是由于数据使用增加，采用云的加速和法规改进而驱动。数据中心的股票自2020年以来已翻了一番以上，预计到2026年将再次增加一倍，这是由于扩大的互联网访问，政府数字计划以及诸如云计算，物联网和5G等技术的快速采用而推动的。主要运营商正在专注于脱碳，旨在到2050年净零排放，并为进一步的可持续性效果提供了空间。包括印度在内的行业正在采用技术和可持续性驱动的变革性增长。
结合人工智能和边缘计算重塑远程教育（案例研究：K-12 学习者）
摘要。如今，远程学习的使用正在增加，尤其是在最近的 Covid-19 大流行之后。为了改进电子学习并最大限度地提高其有效性，人工智能 (AI) 用于分析存储在中央存储库（例如云）中的学习数据。但是，这种方法提供的反馈存在时间滞后，可能导致侵犯用户隐私。为了克服这些挑战，一种新的分布式计算范式正在出现，称为边缘计算 (EC)，它将计算和数据存储更接近需要它们的地方。结合 AI 功能，它可以通过对学习者进行实时评估来重塑在线教育，以提高他们的表现，同时保护他们的隐私。这种方法正在导致 EC 和 AI 的融合，并促进边缘 AI 的发展。然而，主要的挑战是在内存容量有限的设备上保持数据分析的质量，同时在本地保存用户数据。在本文中，我们提出了一种基于 Edge-AI 的远程教育方法，该方法为边缘 AI 单元和联合机器学习模型提供了通用的操作架构，以实时预测学生的失败情况。提出了一个 K-12 学习者采用 100% 在线教育的真实场景来支持所提出的方法。
人工智能对审计和专业领域的影响
摘要信息技术，例如云计算，数据分析和人工智能（AI），这些技术目前流行，最近帮助人类的工作在人工智能技术的进步方面变得更加有效，具有很大的影响力，其中之一是在审计领域。本研究旨在确定在审核中使用人工智能的好处和挑战。本研究使用系统文献综述方法（系统文献综述），并通过收集由Scopus和Google Scholar索引的科学文章来使用SISTEM META技术和元聚集方法。这项研究中的科学文章标准是在2020年至2024年发表的英文和印度尼西亚语的文章，该文章专门讨论了在审计领域中使用人工智能的文章。结果表明，人工智能的存在可以有效，有效地完成，以便它影响产生的审计质量。但是，随着这种人工智能的发展，审计师必须能够适应并在接受发生的变化方面具有灵活性。除了有好处，AI的使用还具有诸如道德问题，安全性，隐私和成本等缺陷，在审计领域使用人工智能时必须考虑。使审核员的角色不会被AI替换，因为它可以作为顾问发挥新的作用，并具有针对决策过程的分类和处理数据的独特技能。关键字：人工智能，审计，审计师
量子云计算：趋势与挑战
量子计算 (QC) 是一种新范式，它将彻底改变计算的各个领域，尤其是云计算。量子计算仍处于起步阶段，是一项成本高昂的技术，由于其对环境因素的快速响应，能够在高度隔离的环境中运行。因此，它仍然是研究人员难以实现的一项具有挑战性的技术。将量子计算集成到云等隔离的远程服务器中并提供给用户，可以克服这些问题。此外，专家预测，量子计算能够快速解决复杂且计算密集型的操作，将为处理大量数据的系统（如云计算）带来巨大好处。本文介绍了量子云计算 (QCC) 范式的愿景和挑战，该范式将随着量子和云计算的融合而出现。接下来，我们将介绍量子计算相对于传统计算应用的优势。我们分析了量子计算对云系统的影响，例如成本、安全性和可扩展性。除了所有这些优势之外，我们还强调了量子计算中的研究空白，例如量子位稳定性和有效的资源分配。本文指出了QCC在未来研究中的优势和挑战，并强调了研究差距。
以人工智能（AI）为中心的资源管理...
摘要 — 当代分布式计算系统 (DCS)（例如云数据中心）规模庞大、复杂、异构，并且分布在多个网络和地理边界上。另一方面，物联网 (IoT) 驱动的应用程序正在产生大量需要实时处理和快速响应的数据。有效管理这些资源以向最终用户或应用程序提供可靠的服务是一项具有挑战性的任务。现有的资源管理系统 (RMS) 依赖于静态或启发式解决方案，而这些解决方案不足以满足这种复合和动态系统的需求。由于数据可用性和处理能力的出现，人工智能 (AI) 的出现体现为在 RMS 任务中探索自适应、准确和高效的数据驱动解决方案的可能性。在这方面，本文旨在得出资源管理中数据驱动解决方案的动机和必要性。它确定了与之相关的挑战，并概述了未来的潜在研究方向，详细说明了在不同的 RMS 任务中在哪里以及如何应用数据驱动技术。最后，它为 DCS 提供了一个概念数据驱动的 RMS 模型，并展示了两个实时用例（GPU 频率扩展和来自 Google Cloud 和 Microsoft Azure 的数据中心资源管理），展示了以 AI 为中心的方法的可行性。索引术语 — 分布式计算、资源管理、AI 技术、边缘计算、云计算
人工智能辅助恶意软件分析
使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 解决网络安全问题在业界和学术界越来越受欢迎，部分原因是为了应对针对关键系统（如云基础设施、政府办公室或医院）及其生成的大量数据的广泛恶意软件攻击。人工智能和机器学习辅助网络安全提供数据驱动的自动化，可使安全系统实时识别和应对网络威胁。然而，目前网络安全领域缺乏接受过人工智能和机器学习培训的专业人员。我们在此通过开发实验室密集型模块来解决这一问题，这些模块使本科生和研究生能够获得将人工智能和机器学习技术应用于真实数据集的基础知识和高级知识，以了解网络威胁情报 (CTI)、恶意软件分析和分类以及网络安全中的其他重要主题。我们在此描述了“人工智能辅助恶意软件分析”中的六个独立且自适应的模块。主题包括：（1）CTI 和恶意软件攻击阶段、（2）恶意软件知识表示和 CTI 共享、（3）恶意软件数据收集和特征识别、（4）AI 辅助恶意软件检测、（5）恶意软件分类和归因，以及（6）高级恶意软件研究主题和案例研究，如对抗性学习和高级持续威胁 (APT) 检测。
将数据库转变为生成式人工智能机器
数据是现代企业的差异化因素，而 Snowflake、BigQuery、Synapse、RedShift 和 Databricks 等新时代数据库则提供高度复杂的按需数据处理。然而，将这些数据库中的数据转化为洞察需要使用大量数据建模、管道、仪表板等工具，这是一项复杂、手动且繁琐的工作，需要大量时间和专业知识。随着 ELT 架构越来越流行，情况变得更加糟糕，因为数据加载速度很快，而转换则留给数据分析师或分析工程师以后再做。因此，最终用户需要等待数周甚至数月才能获得洞察，做出数据驱动的决策，随着专家和最终用户之间的差距不断扩大，这种情况是不可持续的。正如云使数据基础设施民主化一样，现在是时候使数据智能民主化了。生成式人工智能在自动化繁琐的手动任务方面显示出很大的潜力，例如编写副本和代码或构建图像和视频。对于数据分析，很多重点都集中在从自然语言生成 SQL 查询，即文本到 SQL [ 16 ]。然而，这只是触及了理解用户问题的表面，而不是底层数据。更重要的是，它很容易出错，准确率在 50-85% 之间，而且越来越难以发现
二十国集团数字化转型的关键问题 | 经合组织
一组关于数字基础设施、数字技术的获取和使用、数字经济创新、有效参与数字经济所需的技能以及信任度的指标，说明了二十国集团经济体在数字化方面的表现。虽然二十国集团国家的表现差异很大，部分原因在于每个经济体的发展阶段，但很明显，那些没有强大数字基础设施的经济体在许多其他领域表现不佳，部分原因是数字基础设施是一个基础要素。地理上相对孤立的二十国集团经济体往往在线上参与度较高，这从网络存在和电子商务交易中可以看出。在创新方面，相对较少的二十国集团经济体占主导地位。跨国可比信任指标中的一个重要差距也很明显。二十国集团经济体可以有益地合作，进一步制定电子商务和商业使用复杂数字技术（例如云计算和大数据分析等）等领域的跨国可比指标。信任和物联网等新领域是下一个前沿。所有国家需要共同努力，填补数据空白，这样才能更好地进行基准测试、证据构建、政策制定，并确定改革的优先次序，同时考虑到二十国集团各经济体的发展水平。
体内通信分形天线研究的最新趋势
分形结构是一种独特的几何形状，在自然界中的许多物体中都可以看到，例如云、海岸线、DNA、树木甚至菠萝。这种结构具有多种几何形状、自相似性和空间填充特性。由于这些特性，分形几何形状是无线通信中天线小型化的首选。许多情况都需要小型紧凑型天线，包括体内通信。在本文中，我们回顾了分形天线研究的最新趋势和进展，特别是用于体内通信的可植入天线的小型化。该综述来自从 IEEE、PubMed、Nature、MDPI、Elsevier 和 Google Scholar 等在线图书馆收集的文章。因此，我们收集了 60 多篇与分形植入式天线和体内通信相关的文章。事实上，在过去的几十年里，许多研究人员已经提出了一种具有分形几何的可植入紧凑型天线。分形几何允许在天线的较小区域内布线更长的电气长度。然而，设计分形天线仍有几个挑战，包括带宽、制造复杂性和单元间干扰。关键词：分形几何、分形天线、体内通信、无线通信、可植入天线简介