关于数据在成功使用 AI 工作负载方面的重要性,已经有很多讨论。然而,尽管人们越来越认识到数据的重要性,但在过去一年中,组织对有效管理 AI 计划数据准备程度有所下降。不到三分之一 (32%) 的受访者表示,从数据角度来看,他们已做好充分准备,可以适应、部署和充分利用 AI 技术。
C3IT Software Solutions 是一家成立于 2002 年的信息技术服务和咨询公司。C3IT 与财富 500 强、中型企业以及中小企业合作,帮助企业通过数字平台实现业务转型。我们的专业知识帮助许多跨行业的企业实现其关键业务目标,即利用来自数字平台和智能流程自动化的洞察力提高组织效率、降低成本并提高技术投资的投资回报率。我们的客户中心包括零售、制造、BFSI、制药、可再生能源和酒店业领域的企业,遍布美国、欧洲、中东和印度。
E-One Moli Energy(加拿大)正在建设加拿大最大的高性能锂离子电池工厂。这座耗资 10.5 亿美元的工厂扩大了该公司在枫树岭的长期研发传统,建立了低碳经济中非汽车电池的先进制造中心。
(1) LNG 燃料舱的船体结构加固 - SR (2) LNG 燃料舱 - FT (3) LNG 燃料舱通风系统 - TV (4) 气体燃料供应系统 - FS (5) 气体燃料加注系统 - BS (6) 燃气主发动机 - ME (7) 燃气辅机 - AE (8) 燃气锅炉 - B (9) 可转换为燃气运行的主发动机 - ME-C (2017) (10) 可转换为燃气运行的辅机 - AE-C (2017) (11) 可转换为燃气运行的锅炉 - B-C (2017)
人工智能的采用和部署竞赛引发了人们对该领域缺乏熟练人才的广泛讨论,部分原因是该技术发展速度太快,只有 36% 的美国组织声称他们的人才已做好充分准备,可以充分利用人工智能。近四分之一 (23%) 的受访者表示,他们的组织在成功部署人工智能所需的内部人才方面资源不足。
人工智能 (AI) 的加速普及是千载难逢的技术变革,几乎影响着商业和日常生活的每个领域。尽管人工智能的普及已经缓慢发展了几十年,但过去一年的进步(尤其是生成式人工智能)以及这些工具的公开使用,正在引起人们对人工智能时代将带来的变化和新可能性的更多关注。
人类专家将在模型改进和评估中发挥越来越重要的作用。随着模型开始耗尽互联网上广泛可用的一般信息库,模型将需要更多数据来提高其功能。虽然一些组织可能希望用合成数据代替人工生成的数据进行训练,但依赖于合成数据的模型容易出现模型崩溃。混合人工和合成数据方法可以减轻合成数据的偏差,同时仍然反映人类的细微偏好。专家的领域特定知识使他们能够提供捕捉细微差别、复杂性和多样性的数据来补充模型训练。专家对于测试和评估以及从人类反馈中进行强化学习也至关重要,他们拥有识别细微错误、不一致或偏差的知识,从而为首选模型输出提供可靠指导。
采用和部署人工智能的竞赛引发了关于该领域缺乏熟练人才的广泛讨论,部分原因是技术发展的速度太快,只有 41% 的印度组织声称他们的人才已做好充分利用人工智能的充分准备。16% 的受访者表示,他们的组织在成功部署人工智能所需的内部人才方面资源不足。
有效评估和管理科学技术风险以及关键新技术的成熟对于先进技术系统开发项目的成功至关重要。依赖于新技术应用的系统在开发过程中不可避免地会面临三大挑战:性能、进度和预算。人们通常提倡技术研发计划,理由是早期对技术的投资将大大减少项目管理这三个维度的不确定性。因此,在这种情况下,需要一个指标来支持在预期应用范围内对给定技术的成熟度进行评估。本手册中定义的技术就绪水平 (TRL) 旨在满足这一需求。
在1991年,第一项UNBC学术计划强调了大学的教学,研究和区域服务任务。当时,包括关键目标:“多元化的学生团体,本科和研究生课程和服务对区域需求的响应;支持各地区的社会经济和文化发展;服务(sic。“协助”)卑诗省北部的土著人口;与大学合作;招募和支持优秀的教师,包括对教师人员配备的响应迅速调整,以对应计划需求;支持教师的研究和学术活动……;并维持就业公平;促进卓越的教学,研究和创造力卓越;建立一种“适当的”学术氛围,包括国际伙伴关系,以增强教学,研究和服务;并为学者和地区提供学术服务;并提供支持学术课程的大学基础设施。”从那以后,这些主题启发了所有UNBC学术计划,包括最近的2017年学术行动计划。