生成式人工智能 (genAI) 市场预计将飞速增长。据彭博社报道,其增长预计将在未来 10 年内达到 1.3 万亿美元,而 2022 年的市场规模仅为 400 亿美元。1 如果 ChatGPT 的受欢迎程度可以作为参考的话,那么很容易接受预测的数字。 ChatGPT 是有史以来采用速度第二快的技术产品,在不到两个月的时间内每月活跃用户达到 1 亿。Voicebot.ai 和 Synthedia 的创始人 Bret Kinsella Voicebot.ai 和 Synthedia 表示,1.3 万亿美元的市场预测实际上可能低估了 genAI 的潜力,并表明大规模的超自动化、超创造和超个性化将带来更多价值。尽管人们对 genAI 的前景有很多猜测,但我们不可能全面了解这项技术将对所有行业产生的影响。
根据所分析的文献,最常提到的可能从量子计算的整合中受益的领域包括 5G 和 6G 通信、电网管理、智能工厂优化、药物发现、密码学、数据库搜索改进、区块链、银行、金融和商业、经济学、模拟和建模、天气预报、市场预测、疾病预测、战略管理、人工智能、大数据、教育、法律、航空工业、军事、物联网和艺术。将量子计算机集成到城市基础设施中还可能加剧区域间不平等,因为缺乏获取创新技术的知识或财政资源。开放性和可访问性是确保量子计算机的好处超过其对城市的负面影响的最佳方式。因此,应通过公共活动和倡议提供相关的科学知识,并应通过云访问量子计算能力。
前景是基于一组宏观经济假设,该假设在分析时被认为是最合理的,使用了2024年9月的最新短期预测,例如Ameco数据库和欧洲中央银行,而用于中期的项目,使用S&P Global和OECD-FAO和OECD-FAO CAMICULTAL CAMICULTURAL CAMICULTURAULTURAULTURAULTURALURE OUTLOOK OUTLOOK 20224-2033的中期项目。农业市场预测依赖于:(i)OECD-FAO农业前景2024-2033用于全球市场环境,(ii)2024年9月底可用于农业生产和贸易的数据; (iii)2024年10月底提供的其他市场情报以及(iv)欧洲委员会使用的Aglink-Cosimo农业经济模型用于运行基线模拟。由于基线的各种假设受到不确定性的影响,因此该报告基于对宏观经济变量和农作物收益期望的随机模拟,围绕基线进行了不确定性分析。
目前,超过 30% 的电能经过电力电子设备,据推测未来十年这一比例可能会增长到 80%。宽带隙半导体市场在 2019 年已经接近 10 亿美元,预计到 2028 年将达到近 70 亿美元。尽管成本高昂,但由于尺寸更小、效率更高,SiC 在某些应用(如混合动力汽车和电动汽车)中开始取代现有的 Si 技术。我们回顾并报告了 IHS Markit 对宽带隙半导体技术的市场预测,并重点介绍了 Ga 2 O 3 晶片制造成本的技术经济分析结果。具体而言,我们关注使用当前的制造方法 Ga 2 O 3 比 SiC 更具经济优势的潜力,然后确定可以进一步降低 Ga 2 O 3 晶片批量成本的研究机会。
摘要 - 股票市场预测是金融内部极具吸引力和流行的领域,这是由于由于数据非线性和复杂的经济原则而产生的大量利润的潜力。从交易数据中提取功能在该领域至关重要,并且已经制定了许多策略。其中,由于其强大的数据处理能力,深度学习在财务应用中取得了令人印象深刻的成果。在我们的研究中,我们提出了一个混合深度学习模型CNN-LSTM,该模型结合了2D卷积神经网络(CNN),用于图像处理与长期短期记忆(LSTM)网络,用于管理图像序列和分类。,我们将21个技术指标的前15个从财务时间序列转换为15x15图像,在21个不同的日期中。然后将每个图像分为卖出,持有或根据交易数据进行分类。我们的模型表明,股票预测的表现优于其他深度学习模型。
根据市场预测,美国上半年经济衰退目前已成为基本预测。催化剂包括新冠疫情危机、全球油价暴跌和股市剧烈波动。然而,随着对疫情影响的新估计以及政府行动进一步限制人口流动和经济活动,前景仍然高度不确定且不断变化。截至 3 月 31 日,市场预测者平均预计第一季度经济将下降 2%,第二季度经济将下降 18%(表 1)。第一季度预期 GDP 降幅从 -10%(摩根大通)到 +1.2%(富国银行)。第二季度,降幅从 -27%(道明银行金融集团)到 -12%(美国银行/美林和凯投宏观)。目前,尽管大多数预测者预计第三季度经济将出现反弹,原因是财政刺激措施提供了支持,并且假设新冠感染将在夏季前达到顶峰,但前景极其不确定。
摘要:对美国国库债券产量的准确预测对于投资策略和经济决策至关重要。本文探讨了高级机器学习技术的应用,特别是经常性神经网络(RNN)和长期记忆(LSTM)模型,在预测这些产量中。通过整合主要的经济指标和政策变化,我们的方法旨在提高收益预测的精度。我们的研究表明,LSTM模型比传统RNN的优越性在捕获财务数据中固有的时间依赖性和复杂性方面具有优越性。包含宏观经济和策略变量可显着提高模型的预测准确性。这项研究强调了传统银行业在金融市场预测中采用人工智能(AI)的开创性运动。除了考虑驱动债券市场波动的常规经济指标外,本文还优化了LSTM,以应对在市场情绪已经定价的加息期望时处理情况。
Achine Learning(ML),一个人工智能(AI)的子集(AI),在没有明确编程的情况下执行任务并从数据集中学习。鉴于大量可用的数据,ML算法耗时的任务,允许机器学习,理解和响应。这导致了ML的范围进入众多现实世界应用,跨越自然语言处理(例如ChatGpt),医疗保健系统,金融服务,推荐系统等。值得注意的是,Compainies还可以利用ML将任务的成本效益外包给基于云的基础架构,从而产生称为ML-AS-AS-A-Service(MLAAS)的范式。ml解决了将问题广泛分为四个类别的问题:分类(例如,电子邮件垃圾邮件检测),集群(例如电子商务),预测/回归(例如股票市场预测)和决策(例如,自动驾驶汽车)。学习发生在集中式,分布式或协作的举止中,联合学习(FL)属于分布式学习[1]。
本演讲中与未来计划,市场预测,事件或绩效有关的陈述是前瞻性的陈述。这些陈述涉及风险和不确定性,包括与IPG服务的行业和地理市场业务状况的优势相关的风险,尤其是IPG在市场上衰退的影响;市场一般经济状况的不确定性和不利变化; IPG能够穿透纤维激光器新应用并增加市场份额的能力; IPG产品的接受和渗透率;无法管理与国际客户和运营相关的风险;贸易控制和贸易政策的变化;外币波动; IPG垂直整合的高度固定成本; IPG对需求水平的制造能力的适当性;竞争因素,包括平均销售价格下降;收购和投资的影响;库存写下;知识产权侵权索赔和诉讼;关键组件供应的中断;制造风险;政府法规和贸易制裁;以及公司SEC文件中确定的其他风险。