XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System密集型
DIT826 数据密集型人工智能应用的软件工程
以有意义的方式使用人工智能技术的成果 课程内容 本项目课程解决了使用人工智能 (AI) 技术（例如机器学习或大规模并行数据处理）的系统的软件工程相关问题。这包括讨论通过使用人工智能可以创造的价值，特别是数据分析和商业智能，以及其道德考虑。同时，还讨论了使用人工智能技术和处理大量数据的软件系统的技术和架构基础。 本课程讨论了如何构建和部署软件系统才能实现实际应用所需的性能。讨论了根据特定现实问题的要求选择和实施不同的人工智能技术。在现实应用场景的背景下介绍和讨论相关的软件架构和模式。主要关注的是高数据吞吐量系统，该系统结合了复杂的业务逻辑和业务流程，并处理大型数据集，可能需要处理连续的数据流。这样的系统在行业中非常常见，学生很可能在职业生涯的早期接触到本课程中涵盖的原则。学生将创建一个运行软件，该软件使用最先进的架构和人工智能技术来设计和构建一个基于现实的系统
COVID-19中疫苗有效性的临时分析，一项ECDC多国研究 医疗保健相关感染：手术部位感染 医疗保健相关的 - 密集型护理 - 年度... 欧盟/EEA 的可持续发展目标和乙型肝炎 欧盟/EEA成员国的季节性流感疫苗接种建议和覆盖率 基于ECDC基因组的CRAB 的调查方案
•ECDC正在构建基础设施，以使用涉及在不同情况下实施的研究[1,2]的多国方法，允许随着时间的推移对Covid-19疫苗有效性（VE）进行定期监测。•本文件报告了ECDC在医院环境中的一项多国研究，以测量针对有可能获得疫苗接种的医疗保健工人（HCWS）中任何实验室确认的SARS-COV-2感染。•截至2022年7月，16个医院现场（在克罗地亚，爱沙尼亚，希腊，爱尔兰，意大利，拉脱维亚，波兰，葡萄牙和西班牙）参加了这项研究，涵盖了2021年5月3日至19日7月19日。在此期间，研究团队接近2 832 HCW，招收了2 629个，然后进行了2 369。除了在研究期间保持未接种疫苗的18个HCW外，迄今为止招募的所有其他HCW已在入学时接受了一种或多种COVID-19的疫苗接种。其中将近三分之二（64％）接受了助推器剂量。•在入学时，超过四分之一（26％）的HCW报告称患有199年感染，其中大多数（87％）被诊断出入学前46天或更多。血清学结果已经报道了11个地点，其中均报道了在入学时> 90％的HCW中抗尖峰抗体的检测。•从八个地点提交了176个HCW的突破性感染的遗传测序数据，其中116个是Omicron变异感染（B.1.1529），自2021年12月15日以来分离出来。三十分是2021年5月至2022年1月之间隔离的三角变体感染。•OMICRON变体BA.1一直隔离到2022年5月，当时它被BA.2取代，后者随后在2022年6月被BA.4/5取代。•在仅接受初级疫苗接种时间表的HCW中，报告了196个SARS-COV-2感染，这是每1000人每天2.9人的累积发生率，据报道有257 SARS-COV-2感染的人在接受增强剂剂量的人中，代表每1000天的累积发生率为2.7 000人。•调整后的RVE总计7％（95％CI：-28％至32％），而在HCWS中，调整后的RVE为11％（95％CI：-48％至47％），报告了先前的COVID -19，在入学前的COVID -19中报告了前COVID -19，而HCWS则为95％CI -81％至38％），没有以前的COVID -19。•这些结果与已发表的证据一致，表明当前的Covid-19疫苗针对轻度Omicron感染的有效性较低，包括加强剂量后。虽然该分析不包括针对严重疾病的VE，但发表的文献表明，针对严重疾病的VE
人工智能的应用：对人类潜力和劳动密集型经济的好处和限制——对疫情肆虐的印度工业的实证调查
摘要目的——本文旨在研究人工智能（AI）在现代组织中的使用程度；理解人工智能应用背景下未来工作的变化性质；研究人工智能对国家经济的影响，特别是就业市场。鉴于劳动密集型印度经济的严峻形势，本文旨在展示人工智能将如何影响或与人类智能或劳动力共存。设计/方法/方法——对人工智能在不同行业的实施及其对就业市场的影响的研究尚处于起步阶段。文献资料匮乏。因此，本研究采用定性方法，以便更好地理解研究问题，正如 Bhattacherjee (2012) 所证实的，采用解释范式（定性分析作为数据分析，例如来自访谈记录的数据）是研究社会秩序的更有效方法，它是通过“对所涉及参与者的主观解释来实现的，例如通过采访不同的参与者并使用他们自己的主观观点调和他们之间的反应差异”。样本选择：所采用的选择技术是有目的的抽样。本研究的受访者是来自不同公司的总经理和人力资源部。共采访了来自不同行业的 14 名高级专业人士，其中 7 人同意接受采访。采访了七位高级人力资源专业人士，主要是来自石油和天然气行业、制造业、医疗保健、建筑、媒体、电力和能源以及零售业等不同行业的总经理和人力资源人员，以了解他们如何在各自的领域使用人工智能。纳入标准：（1）一般来说，研究涵盖的人员来自公司的决策层，因此他们能够提供战略视角以及人工智能实施的日常影响。（2）受访者对其所属的行业有足够的了解。（3）受访者在处理人力资源管理和国民经济整体评估工具及其管理程序方面具有合理的行业经验。采用叙述方式，以便更好地理解研究问题并了解他们对各自公司实施人工智能的看法。进行了半结构化的开放式访谈，以引导围绕研究问题的讨论。讨论摘录在本文的下一部分中。通过电话采访了受访者，每位受访者都分享了自己的故事。数据分析：然后通过在线转录网站 otter.ai.com 转录叙述。该网站规定的常用关键词为：AI、策略、学习和实施。必要时，本研究还使用网站上提供的期刊、文献中的二手数据来了解全球 AI 的实施情况。调查结果——一个国家，政府本身承认其 90% 的劳动力属于非正规部门，并且明显存在多方面的严峻数字鸿沟（Huberman，2001；DiMaggio 等人。，2001；Guillen，2006；Servon，2002），其中印度农村和城市之间的数字鸿沟差距很大（Dasgupta 等人。，
数据密集型创新与国家：来自中国人工智能企业的证据
开发人工智能 (AI) 技术需要数据。在许多领域，政府数据的数量和范围远远超过私营部门收集的数据，而人工智能公司在向国家提供服务时通常可以获得此类数据。我们认为，这种访问可以刺激商业人工智能创新，部分原因是数据和训练有素的算法可以在政府和商业用途之间共享。我们收集了有关中国人脸识别人工智能行业公司和公共安全采购合同的全面信息。我们通过衡量公安机构收集监控视频的能力来量化可通过合同获取的数据。使用三重差异策略，我们发现与数据稀缺的合同相比，数据丰富的合同会促使接收公司开发出更多商业人工智能软件。我们的分析表明，政府数据对中国人脸识别人工智能公司的崛起做出了贡献，并且各州的数据收集和提供政策可能会影响人工智能创新。
能源密集型产业 - 欧盟委员会
2021 年 7 月，欧盟委员会通过了实施《欧洲绿色协议》的一揽子计划，该计划由 13 项立法提案组成，旨在实现《欧洲绿色协议》的目标，即到 2030 年将温室气体排放量减少至少 55%（与 1990 年的水平相比），到 2050 年实现气候中和。该计划中对 EII 生态系统特别重要的提案是加强和扩大欧盟排放交易体系 (ETS) 的提案，其中包括大幅增加创新基金的规模。此外，拟议的欧盟碳边境调整机制（涵盖钢铁、水泥、化肥、铝和电力行业）将解决碳泄漏问题并提高全球减缓气候变化的雄心。最后，拟议的《可再生能源指令》修正案不仅将可再生能源目标提高到 40%，而且还提出了
氢气助力资源和能源密集型产业（REII）脱碳
本研究探讨了氢气在资源和能源密集型产业 (REII) 脱碳中的应用，并对钢铁制造业的情况进行了具体的分析。氢气在我国经济中的使用日益增加，意味着电力消耗也同样增加。这是因为目前最有前途的 H2 生产技术是水电解。为此，欧盟氢能战略预计 H2 生产能力将逐步提高。但可能会出现瓶颈（尤其是电解器所需的能量）。到 2030 年底，产能应达到 40 GW（约 10 Mt/y）。钢铁制造业严重依赖 H2 来实现工艺脱碳（通过直接还原铁矿石）。我们的研究分析了这种新工艺能够与欧洲和海外现有碳化资产（即高炉）竞争的条件。它强调需要从碳价格到通过碳差价合约实现的碳边境调整机制的综合和一致的政策，同时也强调不应忽视对电价的更好监管。
美国知识产权密集型产业的出口和进口
服务贸易数据较为有限，且通常以高度汇总的形式报告。使用 2017 年经济普查 2 的数据，我们发现 2017 年服务提供型知识产权密集型行业的出口总额为 1540 亿美元，而非知识产权密集型行业的出口总额为 290 亿美元。在图 2 中，我们提供了知识产权密集型服务提供行业中前十大出口商的出口数据。软件出版业是知识产权密集型行业中最大的服务出口商，其次是计算机系统设计、杂项金融服务（包括投资组合管理）和与科学技术相关的服务。图 2 中列出的十个行业占知识产权密集型行业所有服务出口的 86%。
数据密集型创新与国家：来自中国人工智能公司的证据
开发人工智能技术需要数据。在许多领域，政府数据的数量和范围远远超过私营部门收集的数据，人工智能公司在向国家提供服务时经常获得此类数据的访问权。我们认为，这种访问可以刺激商业人工智能创新，部分原因是数据和训练有素的算法可以在政府和商业用途之间共享。我们收集了有关中国人脸识别人工智能行业公司和公共安全采购合同的全面信息。我们通过衡量公安机构收集监控视频的能力来量化可通过合同获取的数据。使用三重差异策略，我们发现与数据稀缺的合同相比，数据丰富的合同会促使接收公司开发出更多商业人工智能软件。我们的分析表明，政府数据对中国人脸识别 AI 公司的崛起做出了贡献，并且各州的数据收集和提供政策可能会影响 AI 创新。
推动能源和排放密集型产业向零排放转型的产业政策框架
摘要 零排放目标为工业和产业政策设立了新标准。二十一世纪的产业政策必须以实现能源和排放密集型行业零排放为目标。钢铁、水泥和化学品等行业迄今为止基本上不受气候政策的影响。我们需要进行重大转变，从主要保护工业的当代产业政策转向改变工业的政策战略。为此，我们借鉴了工程、经济、政策、治理和创新研究等广泛的文献，提出了一个全面的产业政策框架。该政策框架依赖于六大支柱：方向性、知识创造和创新、创造和重塑市场、建设治理和变革能力、国际一致性以及对逐步淘汰的社会经济影响的敏感性。必须在整个价值链中并行推行依赖于技术、组织和行为变革的互补解决方案。当前的政策仅限于支持一些选择，例如能源效率和回收利用，一些地区也采用碳定价，尽管大多数情况下，能源和排放密集型行业不受碳定价影响。还必须采取更广泛的选择，例如需求管理、材料效率和电气化，以实现零排放。需要新的政策研究和评估方法来支持和评估进展，因为这些行业迄今为止在国内气候政策和国际谈判中基本上被忽视了。
可解释人工智能的知识密集型语言理解
人工智能系统已在各个领域得到广泛应用。与此同时，由于无法完全信任人工智能系统不会伤害人类，因此某些领域的进一步应用受到阻碍。除了公平性之外，隐私、透明度和可解释性也是建立对人工智能系统的信任的关键。正如在描述值得信赖的人工智能 (https://www.ibm.com/watson/trustworthy-ai) 中所述，“信任源于理解。理解人工智能主导的决策是如何做出的以及其中包括哪些决定性因素至关重要。”解释人工智能系统的子领域被称为 XAI。可以解释人工智能系统的多个方面；这些包括数据可能存在的偏差、示例空间特定区域缺少数据点、收集数据的公平性、特征重要性等。然而，除此之外，至关重要的是要有以人为本的解释，这些解释与决策直接相关，类似于领域专家如何根据“领域知识”做出决策，其中还包括完善的、同行验证的明确指南。为了理解和验证 AI 系统的结果（如分类、推荐、预测），从而建立对 AI 系统的信任，有必要涉及人类理解和使用的明确领域知识。当代的 XAI 方法尚未解决能够像专家一样做出决策的解释。图 1 展示了 AI 系统在现实世界中的应用阶段。