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引领人工智能革命：机遇、风险和战略领导力
• 他的学术成就斐然，包括五项国际学术成就，其中包括日本政府颁发的两项 IT 奖学金，以及 MBA 杰出青年领袖计划 (YLP) 奖学金。此外，他还获得了多项著名奖项，如亚洲新西兰基金会颁发的青年商业领袖倡议奖和以色列国际开发署颁发的杰出荣誉奖。
人工智能与营销：陷阱与机遇
摘要 - 本文从知识创造和知识转移的角度讨论了人工智能在营销中的陷阱和机遇。首先，我们讨论了区分人工智能应用和传统建模方法的“高阶学习”概念，在关注深度神经网络的最新进展的同时，我们介绍了其底层方法（多层感知器、卷积和循环神经网络）和学习范式（监督、无监督和强化学习）。其次，我们讨论了营销经理在其组织中实施人工智能时需要注意的技术陷阱和危险，包括目标函数定义不明确、不安全或不切实际的学习环境、有偏见的人工智能、可解释的人工智能和可控制的人工智能等概念。第三，人工智能将对可以自动化且几乎不需要可解释性的预测任务产生深远影响，我们预测，如果我们不解决人工智能模型和营销组织之间隐性知识转移的挑战，人工智能将在许多营销领域无法兑现其承诺。
1 2025 机遇与高贫困方法论...
背景和目的 关于积极促进公平住房 根据州法律的定义，1 积极促进公平住房 (AFFH) 意味着除了打击歧视之外，还采取有意义的行动，克服隔离模式，培养包容性社区，不受基于受保护特征限制机会获取的障碍。具体而言，积极促进公平住房意味着采取有意义的行动，这些行动包括： ● 解决住房需求和机会获取方面的重大差异， ● 用真正综合和平衡的生活方式取代隔离的生活方式， ● 将种族和民族集中的贫困地区转变为机会地区，以及 ● 促进和保持对民权和公平住房法的遵守。 地图工具的目的 本方法文档中描述的每个地图工具都旨在用于推进特定的 AFFH 目标。下面是每个地图工具目的的摘要。 机会：机会地图确定了该州每个地区的区域，研究表明，这些区域的特征与低收入家庭的积极经济、教育和健康结果相关，尤其是儿童的长期结果。 2 因此，该地图旨在为推进 AFFH 增加机会的目标提供信息。CTCAC 于 2017 年 12 月将该地图纳入其法规，并附带旨在增加有子女家庭在由 9% 低收入住房税收抵免 (LIHTC) 资助的住房中进入高机会区域的机会的新政策。为此，研究伙伴将该地图及其背后的方法与 9% LIHTC 计划的竞争性融资基础设施（例如地理竞争）相结合。此后，该地图还被用于为其他州经济适用房融资计划中的类似政策提供信息，例如 HCD 的多户融资超级 NOFA 和加州债务限额分配委员会的法规。但是，如果将地图应用于更广泛的环境和不同的申请流程，则可能需要进行一些方法调整。高贫困和隔离地区：高贫困和隔离覆盖图确定了符合高贫困率或“集中”贫困率（30% 或更多的人口处于联邦贫困线以下）和种族隔离（相对于县而言，个别非白人种族/族裔群体和/或有色人种占比过高）标准的地区。此覆盖图的使用基于两个指导性 AFFH 目标：避免进一步隔离和贫困集中，并增加低收入家庭的机会。
MedTech在十字路口：挑战和机遇
尽管MedTech多年来促进了医疗服务的重大进展，但某些医疗保健挑战仍然存在。尤其是启用AI的MEDTECH，以及其他技术，带宽和计算能力的进步，是有助于改善访问和护理质量的前所未有的机会。仍然，鉴于在平衡效率和压力方面面临的挑战范围，Medtech公司将明智地策略性地选择机会。最成功的公司将重点关注整体体验，而不仅仅是医生工作流程中的空白，以及真正差异化的护理范式以及从最特权到最脆弱的所有患者带来护理的方法。最终状态将是MedTechs与提供商之间的发展关系，其中MedTech的功能更多地是战略合作伙伴而不是供应商。
女性赋能 IT 行业：波兰技术领袖十周年纪念版开启新机遇 积极进取的女性第十次加入
女性赋能 IT 行业：波兰技术领袖十周年纪念版开辟新机遇 渴望在新技术领域成长的上进女性将第十次有机会参加专业指导计划。波兰技术女性社区旗下的专家们正在勤奋工作，以准备一个在过去十年中支持数百名 IT 女性发展的项目的周年纪念版。该计划的招募将于 2025 年 1 月 8 日开始。编程、用户体验、人工智能、项目管理或创业的爱好者将有四个月的时间在有成就的导师的指导下成长。这个特别的周年纪念版是一个庆祝十年来鼓舞人心的故事和积极的职业和个人转变的机会。 独特的成长空间 技术领袖的优势和价值在于创造一个空间，让女性——无论年龄或经验如何——都可以获得新知识并提高她们的专业技能。来自 IT 和技术领域的知名专家支持参与者实现他们的目标。除了一对一的辅导课程，学员还可以参加 Mentors4People 研讨会和与人力资源专家进行咨询。这种全面的支持使 Tech Leaders 成为波兰最大的免费辅导项目之一。如何加入？该项目将从 2025 年 2 月持续到 6 月，申请表从 2025 年 1 月 8 日起可在 www.techleaders.eu 上获取。申请截止日期为 2025 年 1 月 17 日，项目将于 2025 年 2 月 17 日正式启动，持续到 2025 年 6 月 17 日。今年，参与者将有机会从各个 IT 领域的顶尖专家那里汲取专业知识。导师将从提交的申请中选择学员，确保学员的专业领域最匹配。通过合作取得成功第 9 届项目迎来了 140 多位专家，提供用户体验、后端、前端、人工智能和项目管理等领域的指导。该计划在完成后获得了 4.8/5 的平均评分，三分之一的参与者在此过程中改变了职业目标。技术领导者不仅为学员提供了成长之路，还为导师提供了指导 IT 新人才的有益体验。与合作伙伴共同的使命
金融智能：人工智能在金融领域的机遇与风险
采用人工智能的动力隐藏了一个关键事实：更好的信息处理虽然提高了效率，但也带来了更复杂的风险。人工智能增强了金融系统的信息处理、数据分析、模式识别和预测能力。与此同时，它也加剧了数据隐私担忧、算法歧视、市场歧视和网络干扰的风险。本政策摘要研究了人工智能带来的主要机遇和挑战，并提出了在不同场景下调整监管方法以适应其变革效应的框架。该框架建立在人工智能治理的基本原则之上，包括透明度、可问责性、公平性、安全性和人为监督。此外，它强调了互联网协调对于实现全球金融体系对人工智能的一致有效监督的关键性。
量子与经典的机器学习算法用于软件缺陷预测：挑战和机遇
摘要 - 软件缺陷预测是软件质量保证的关键方面，因为它可以早期识别和缓解缺陷，从而降低了软件故障的成本和影响。在过去的几年中，量子计算已成为一种令人兴奋的技术，能够改变多个领域。量子机学习（QML）是其中之一。QML算法比其经典同行可以利用量子计算的能力以更好的效率和有效性解决复杂问题。但是，仍需要探索其在软件工程中对软件缺陷进行应用的研究。在这项研究中，我们通过比较20个软件缺陷数据集中的三种QML和五种经典机器学习（CML）算法的性能来填补研究差距。我们的调查报告了QML与CML算法的综合场景，并确定了预测软件缺陷的表现更好和一致的算法。我们还强调了基于我们在进行此调查时所面临的经验，在实际软件缺陷数据集中采用QML算法的挑战和未来方向。这项研究的发现可以通过使软件系统可靠且无漏洞来帮助从业人员和研究人员进一步进步。索引术语 - Quantum机器学习，支持向量分类器，软件缺陷预测，量子古典级，性能比较
新南威尔士州可再生燃料行业的机遇
版权和免责声明 © 新南威尔士州气候变化、能源、环境和水资源部 2024 年版权所有。本出版物中包含的信息基于撰写本文时（2024 年 12 月）的知识和理解，可能会发生变化。如需更多信息，请访问以下网站 www.energy.nsw.gov.au/copyright
Xuelin Cao、Bo Yang、Chongwen Huang、Chau Yuen、Marco Di Renzo 等人。可重构智能表面辅助无线网络的人工智能辅助 MAC：挑战与机遇。 IEEE 通信杂志，2021 年，10.1109/mcom.001.2001146。hal-03357949
HAL 是一个多学科开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
核医学中的人工智能：迈向可信赖生态系统的机遇、挑战和责任
从二元组到更广泛的医疗保健生态系统。随着人工智能 (AI) 在医学领域的出现，必须重新审视信任的要素。我们设想了在核医学领域建立值得信赖的 AI 生态系统的路线图。在本报告中，AI 被置于技术革命的历史中。讨论了与诊断、治疗和工作流程效率相关的核医学 AI 应用机会，以及新出现的挑战和关键责任。建立和保持 AI 的领导地位需要齐心协力，通过让患者、核医学医生、科学家、技术人员和转诊提供者等利益相关者参与进来，促进这项创新技术的合理和安全部署，同时保护我们的患者和社会。该战略计划由核医学和分子成像学会的 AI 工作组制定。