人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
1额外的支出有望涵盖即将推出的2024年6月提案更新的第1阶段的初步设计更新。2在采用联合提案条款并建立电力和天然气利率计划(案例20-E-0428,20-G-0429)的命令中,中央哈德逊被指示进行进行地热地区环路可行性研究,以确定其服务领域内可能存在地热区循环飞行员的潜在领域。可行性研究的预算最高为25万美元,将从中央哈德逊电力客户那里收回。可行性研究的结果用于创建试点建议。
摘要:金属蛋白锌无处不在,具有结构和功能重要性的蛋白质锌中心,涉及与配体和底物的相互作用,并且通常具有药理意义。生物分子模拟在研究蛋白质结构,动力学,配体相互作用和催化的研究中越来越突出,但是锌构成了一个特殊的挑战,部分原因是它具有多功能,灵活的协调。生成生物锌中心配体配合物的可靠模型的计算工作流程将发现广泛的应用。在这里,我们使用(非键)分子力学(MM)和量子力学/分子力学(QM/ mm)在半词性(DFTB3)(DFTB3)和理论的密度功能理论(DFTB3)和理论水平来描述六二键式岩构成六氧化锌的锌层中心的理论水平,以评估替代处理的能力。 (单核和二核),以及相互作用组的性质(特别是锌 - 硫相互作用的存在)。mM分子动力学(MD)模拟可以过度影响八面体的几何形状,将其他水分子引入锌配位壳,但可以通过随后的半经验(DFTB3)QM/MM MM MM MD MD MD模拟来纠正。b3lyp/mm几何优化进一步提高了协调距离描述的准确性,该方法的总体有效性取决于包括锌的存在 - 硫 - 硫相互作用,而硫 - 硫相互作用的描述较少。我们描述了使用DFTB3的QM/MM MD的工作流程,然后使用DFT(例如B3Lyp)进行QM/MM几何形状优化,很好地描述了我们的锌金属酶复合物集合,并且很可能适合在结构信息的准确模型中创建锌蛋白质复合物的准确模型。
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勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁,其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架,该框架通过蒙特卡洛树搜索(MCT)的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势,从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估,混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性,表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径,从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外,提出的模型还保持了计算效率,使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力,提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
大型语言模型(LLMS)是非常大的深度学习模型,可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示,来自变形金刚(SBERT)的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder(TSDAE),生成查询网络(GENQ)和生成假伪标记(GPL)的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具,以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此,使用高级培训方法(例如TSDAE,GENQ和GPL的改编),通过利用自然语言处理(NLP)(NLP)(NLP)(NLP)和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据,对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明,搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档,并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
将介绍在Polimi开发的医学成像应用中开发的ASIC。sipms读数的整体闪烁体读数允许伽马射线的光谱和相互作用测量位置,这也可以在模拟通道中的主动增益控制机理,在较大的动态范围内。尤其是在迅速-gamma测量中应用剂量治疗中的剂量验证。新的Anna ASIC实现了一个集成的神经网络,该神经网络直接处理从检测器的模拟信号,朝着闪烁体中相互作用的伽马射线位置的芯片重建。
新加坡寻求地热能的搜索正在迅速升高,因为Nanyang Techno-Pological University(NTU)的搜索者将扩大他们在整个岛上寻找地面热储层的搜索。发展到他们的研究的第二阶段,研究人员将埋葬80个地震地下,跨越了新加坡东北部和南部。这是在团队突破性地发现2024年Semba-Wang Hot Spring Park的高度破裂且浅的地热水库。地热能是指源自地球核心的热量,估计在地面以下2,900公里。在第一阶段,在2023年5月至2023年9月之间,在Sembawang和Yishun的地面下方将80个传感器埋在了大约20M的地下,并且在50天后将其重新覆盖以进行数据验证。
就像AI概述一样,AI模式显着地表面相关链接,以帮助人们查找以前可能从未发现的网页和内容。以及上面在“ AI模式工作方式”中概述的,该实验使用了查询风扇的技术 - 在子主题和多个数据源之间同时发出多个相关查询。在生成响应时,我们的高级模型现在能够识别和访问比以前更多的支持网页。这一额外的步骤使我们能够显示一套与响应相关的更广泛,更多样化的有用的Web内容,从而为探索提供了新的机会。由于AI模式与AI概述相比使用了更高级的模型和新型技术,因此在同一查询中可能会出现不同的一组响应和链接。
