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World File Search System流行语
全球供应链正在转变。拉丁美洲如何才能……
听起来可能有些夸张，但事实确实如此：今天，拉丁美洲经济体面临着这一代人中最好的机会，可以改变它们与世界以及彼此之间的互动方式。疫情、乌克兰战争以及美洲各国政府之间日益加强的意识形态一致所带来的教训，都使得“近岸外包”和区域一体化成为当下的流行语。机会是显而易见的。拉丁美洲整体贸易中只有 15% 发生在该地区内部，而北美为 38%，欧盟为 55%。该地区的一些经济体，特别是巴西、阿根廷和哥伦比亚，贸易与 GDP 之比位居世界最低之列。任何整合经济的努力都将有助于创造高质量的就业机会并促进增长，而在新冠疫情之后，这两者都是急需的。挑战比比皆是。正如 Shannon O’Neil 在本期封面故事中所写，各国政府将不得不解决区域内基础设施薄弱的遗留问题（南美洲只有一条高速公路连接大西洋和太平洋）、令人抓狂的官僚主义以及对竞争力的长期挑战，例如教育，疫情给教育带来了毁灭性的挫折。到目前为止，许多将生产转移出中国的跨国公司都押注于越南和泰国等其他亚洲国家，而不是萨尔瓦多、巴西或巴拿马。但重要的是不要夸大障碍，也不要沉溺于失败主义的言论，例如“拉丁美洲从不错过任何机会”，正如我们的编辑在编写本期杂志时不止一次听到的那样。事实上，许多近岸外包项目已经在进行中。哥伦比亚新任外交部长在获得提名后的第一篇讲话中提到了区域一体化，这是政治家们了解当前形势的几个迹象之一。本期杂志提供了部分路线图，以帮助实现这一目标。
对低收入和中等收入国家多种人群的生活经验的解释性现象学分析
具有多种多发性（PLWMM）的抽象人员有多种需求，需要长期的个性化护理，这需要采取以人为中心的综合医疗方法。但是，以人为中心的护理可能有可能成为全球健康中的流行语，除非我们考虑并确定人们自己的生活经验，否则无法实现。这项研究通过探索其观点，经验和愿望来捕捉到低收入和中等收入国家（LMIC）中PLWMM的生活经历。使用解释性的现象学分析方法，我们分析了来自三个地区（南亚，拉丁美洲和西非）的10个LMIC的50个半结构化访谈反应。受访者对疾病的身体，社会和系统经历是多向和互动的，并且在很大程度上捕捉到了与多种多样化的生活的复杂性。尽管治疗昂贵，但许多人的状况几乎没有改善，并且认为医疗保健并不是根据他们的需求量身定制的。疾病管理涉及多个缺乏指导的医疗保健提供者，导致重复的程序，时间损失，混乱和沮丧。财务负担因生产力失去和极端的财务应对策略而加剧，创造了恶性循环。在不确定性和由于疾病引起的破坏的背景下，许多人表现出应对自己的状况并导航医疗保健系统的能力。受访者需要广泛的需求，需要财务，健康教育，综合护理和心理健康支持。受访者的优先事项反映了他们渴望恢复生活前的生活方式 - 依靠工作，照顾家庭，并保持独立感和正常感。在与受访者讨论有关结果时，许多人似乎对重要和相关的内容有互补的看法，这可能与临床医生和研究人员建立的结果有所不同。这种知识需要补充并将其纳入现有的研究和治疗模型中，以确保医疗保健仍然专注于人类和我们不断发展的需求。
马克斯·韦伯因·西亚斯·特奥里辛·戈尔·卡里兹马蒂克·利德勒林
马克斯·韦伯 (Max Weber) 在他的职业生涯中以现代风格为基础。 Weber 的“Siyaset，sert tahtaları yavaş ve güçlü bir şekilde delmek anlamına gelir”iddiası，etkili siyasi biderlik için gerekli nitelikleri vurguladığı belirtilecek ve teorisinin özünü kapsadığı萨武努拉卡克蒂尔。马卡莱德·韦伯 (Weber'in ISA Mesih gibi tarihi örnekleri kendi bağlamlarında incelenerek karizmatik literliğin çok yönlü doğası ele alınacaktır.韦伯·卡里兹马提克 (Weber karizmatik) 的设计理念是，将其作为一种流行语、一种简单的方式、一种替代性的方式来使用。马卡莱德、韦伯在巴拉克·奥巴马和雷杰普·塔伊普·埃尔多安的理想主义中，与巴拉克·奥巴马和雷杰普·塔伊普·埃尔多安一起，在政治上与政治上的利益相关，在马基雅维利的实用主义中ince çizgi sorgulanacaktır。自由党的政治政策是不可接受的。卡利兹马蒂克·奥托里特·库鲁姆萨尔（Kurumsal Güç arasındaki gerilim ele alınacak ve örnekler aracılığıyla），卡利兹马蒂克·比尔·里德林（Hükümet sistemini ya zayıflatabileceğini ya da güçlendirebileceği tartışılacaktır）。韦伯 (Weber) 的分析结果表明，韦伯 (Weber) 的行为可能与其他行为有关。 Karizmatik bir liderin oluşturduğu çoğunlukçu eğilimler ve güç boşluğu tartışılacaktır。
人工智能/机器学习详解
数千亿美元的公共和私人资本正在投资于人工智能和机器学习公司。2021 年提交的专利数量是 2015 年的 30 多倍，因为世界各地的公司和国家都意识到人工智能和机器学习将成为重大颠覆因素，并可能改变军事力量的平衡。直到最近，炒作都超过了现实。然而，今天，人工智能在几个重要领域（这里、这里、这里、这里和这里）的进步等于甚至超过了人类的能力。如果你还没有注意，现在是时候了。人工智能和国防部国防部认为人工智能是一套基础技术，他们成立了一个专门的组织——JAIC——来在整个部门内实现和实施人工智能。他们为国防部用户提供基础设施、工具和技术专长，以成功构建和部署他们的 AI 加速项目。本文档后面列出了一些特定的国防相关 AI 应用程序。我们正处于一场革命之中 想象一下现在是 1950 年，你是一位从今天回到过去的访客。你的工作是向使用手动计算器和计算尺的人们解释计算机将对商业、国防和社会产生的影响。你成功说服一家公司和一个政府采用计算机并比竞争对手/对手更快地学习编码。他们想出了如何以数字化方式实现业务——供应链、客户互动等。想想他们今天在商业或国家中拥有的竞争优势。他们会压倒所有人。这就是我们今天在人工智能和机器学习方面所处的位置。这些技术将改变企业和政府机构。今天，数千亿美元的私人资本已投资于数千家人工智能初创企业。美国国防部已经成立了一个专门的组织来确保其部署。但它是什么？与过去 75 年来我们所使用的传统计算相比，人工智能已经带来了新类型的应用，例如面部识别；新类型的算法，例如机器学习；新类型的计算机架构，例如神经网络；新硬件，例如GPU；新类型的软件开发人员，例如数据科学家；所有这些都属于人工智能的主题。这些加起来感觉就像流行语宾果游戏。但它们预示着计算机功能、功能实现方式以及所需硬件和软件将发生翻天覆地的变化。
第 8 集 | 探索量子计算的潜力
Raquel Buscaino：欢迎收听 Deloitte TECHTalks。我是主持人 Raquel Buscaino，我领导 Deloitte 美国新兴和指数技术团队，我们在这个团队中感知和理解新兴技术。在今天的节目中，我们将深入探讨令人兴奋的量子计算世界：它是什么，它与传统计算有何不同，以及当今企业存在哪些机会。我很高兴欢迎来自 Deloitte Consulting LLP 的全球量子计算负责人 Scott Buchholz 来帮助我们超越流行语，并分享当今组织如何利用量子进步。Scott，欢迎收听播客，非常高兴有你！Scott Buchholz：谢谢，Raquel。很高兴来到这里。Raquel Buscaino：我们先问一个一般性问题，你是如何对量子计算产生兴趣的？这个领域真正让你着迷的是什么？ Scott Buchholz：我长期从事新兴技术研究，当量子计算出现时，我对此有所关注，但有一天有人敲我的肩膀说：“嘿，你介意弄清楚量子计算对德勤意味着什么吗？”我原本以为这将是一个简单的问题。我当时并不知道，在这些问题变得更加清晰之前，我将花费几年时间进行思考和其他工作。而我们今天所处的情况是，这个领域正在发生着非常有趣的事情，总有很多东西需要学习。 Raquel Buscaino：那么，思考一下量子计算的实际位置，它与传统计算有何不同，因为我认为人们会问的一个问题是：“我们正在谈论的这个新术语是什么？”您能否从高层次上给我们一些见解，它与我们传统上认为的计算有何不同？ Scott Buchholz：当然可以。我认为有时人们会这样看待量子计算，我听到过这样的比喻，人们认为量子计算就像一台“超级超级”计算机：“我们得到了所有这些我们无法理解的数据，量子计算机就像小精灵的粉末，我们只要撒上一些，魔法就会发生。”而现实可能并没有那么简单……然而，现在正在发生的事情是，我们所有的传统计算机，我们今天使用的每台计算机，从我们的手机到微波炉再到超级计算机，基本上都在非常非常快地进行大量数学运算。如果你拿起封面，你会看到大量的加法、减法和乘法，以及许多其他事情。而量子计算机不是那样工作的。它们实际上使用物理来解决问题。我能给出的最好的比喻可能是想象吹肥皂泡。所以，如果你想想当你
国际治理政治经济学
几乎可以毫不费力地用“治理”一词来介绍这样的一本书，因为自 1990 年代以来，“治理”一词已在社会科学领域，包括国际政治经济学 (IPE) 中无处不在。与所有流行语和思想潮流一样，尽管人们对治理概念表示了强烈的不满，但这种无处不在的现象仍然得以实现：学术书籍和期刊中数百页的内容都在担心它是否只是一个空洞的概念，对我们了解世界政治和政治经济帮助不大，或者实际上为我们提供了更敏锐的分析工具，让我们能够理解当代全球变化。我们在此的集体目的不是再次解决这些长期存在的争论，也不是围绕治理概念在我们研究领域中的核心地位的另一种辩护（或其他方式）来定位这本书。我们想做的恰恰相反：展望未来，呼吁“更新”国际政治经济学中关于治理的辩论和思考方式，并汇集该领域一些最优秀、最具创新性的研究成果，提出关于如何实现这一目标的想法。我们凭什么说国际政治经济学中的治理研究需要更新？部分答案在于，传统上，国际政治经济学在发展治理研究的独特贡献方面做得不如其他一些子领域，尤其是公共政策和国际关系 (IR) 子领域。在 2000 年代中期，国际政治经济学关于治理的文献可以合理地被认为是“充其量是萌芽状态的”（Payne 2005: 70），尽管国际政治经济学中蕴含着更广泛的治理研究不可或缺的资源。国际政治经济学家一直非常清楚，要理解治理的政治或机构，首先必须掌握产生这种政治并反过来塑造这种政治的结构背景。从这一核心前提出发，国际政治经济学中涌现出大量关于全球政治经济治理方式和治理应如何进行的充满活力的研究，其中许多研究都充分反映在本书中。然而，我们认为有必要提出这样的主张：为了从经验上识别和从理论上理解全球政治经济中出现的各种治理模式，还有很多工作要做，正是本着这种建设性精神，我们在此呼吁加倍共同努力。然而，非常清楚，这并非易事。全球政治经济中的治理模式本身是不稳定的，不断变化，在某些情况下还处于萌芽状态，在另一些情况下虽然存在已久但很脆弱，等等。詹姆斯·罗西瑙 (James Rosenau) 在 20 世纪 90 年代中期指出，新兴治理体系（他和其他人认为这是国际体系中权力的分解和分散）是一个“未完成的故事”（Rosenau 1995: 39）。2010 年代也是如此，但
和GA标记的GRPR靶向化合物RM2和...
术语Theranostics显然已成为流行语。在很大程度上，这是由于前列腺特异性内存抗原（PSMA） - 靶向放射线的成功所致。这些配体可以用正电子或g的同位素标记，用于成像，或用B-或A -A -SETINT型同位素进行治疗。诊断或治疗性靶向配体是相同或相似的。以PSMA为目标的成像和治疗已迅速成为前10 Y前列腺癌管理的新临床标准，并且正在研究其他疾病中的应用。会议通常在PSMA成像和非PSMA成像之间进行分开，并且已经批准了几种PSMA放射性体进行成像和治疗前列腺癌或正在晚期发育。在这些临床成功之后，已经成立了许多新的生物技术公司，旨在开发新的Theranotic剂。但是，什么使PSMA Theranostics如此成功？在本社论中，我们试图回答这个问题，并反映出在其他核医学其他领域重复PSMA Theranostics成功的必要条件。这样做，我们认为治疗学的意见不应局限于肿瘤学，而是在神经病学，心脏病学以及动态和感染性疾病中的核医学应用中同样或更成功。作为起点，我们将疗法分子定义为分子靶向成像和疗法的组合，其中成像可起到可行的信息，从而实现新的或更有效的疗法。Feinstein等。Feinstein等。这种定义比常用的疗法定义是放射性核素成像疗法的组合，该疗法使用了相同的（类似）靶向分子的（类似）的成像和疗法的组合，这些组合是使用相同的分子靶标的，即基于PSMA基于基于PSMA基于基于PSMA的Terranotostics（1）。neverthe，我们认为它仍然足够具体，可以使疗法学与其他常见的医学成像用途区分开。实际上，大多数用于肿瘤分期的肿瘤学成像不符合我们对疗法成像的定义。这些成像研究可以更好地分层，但不能改善预后，因为它们仅将患者从一个预后组转移到另一个预后组。Feinstein等人描述了这个阶段的迁移。在1985年（2），并为纪念幽默主义者 - 哲学家威尔·罗杰斯（Will Rogers）称为威尔·罗杰斯现象。威尔·罗杰斯（Will Rogers）于1879年出生于俄克拉荷马州，他曾经说过：“当Okies离开俄克拉荷马州并搬到加利福尼亚时，他们提高了两个州的平均情报水平。”威尔·罗杰斯（Will Rogers）指的是1930年代大萧条期间的OKIES出埃及。观察到
知识体
序言人工智能（AI）研究了难以解决传统算法方法难以解决的问题。这些问题通常让人想起被认为需要人类智能的问题，而由此产生的AI解决方案策略通常会概括为问题类别。AI技术现在在计算，支持电子邮件，社交媒体，摄影，金融市场和智能虚拟助手（例如Siri，Alexa）等日常应用中普遍存在。这些技术也用于对自主剂的设计和分析，这些自主剂感知其环境并与之合理地相互作用，例如自动驾驶汽车和其他机器人。传统上，AI包括符号和亚符号方法的混合。它提供的解决方案取决于一系列一系列一般和专业知识表示方案，解决问题机制和优化技术。这些方法涉及感知（例如语音识别，自然语言理解，计算机视觉），解决问题（例如搜索，计划，优化），产生（例如叙事，对话，对话，图像，图像，模型，模型），代理（例如，机器人技术，任务，任务 - 自动化，控制，控制）以及支持它们（E。e.G. g。机器学习可以在这些方面中的每个方面使用，甚至可以在所有这些方面端对端使用。在过去的十年中，“人工智能”一词在企业，新闻文章和日常对话中已变得司空见惯，这在很大程度上受到一系列高影响力的机器学习应用的驱动。人工智能的研究使学生准备确定何时适合给定问题的AI方法，确定适当的表示和推理机制，实施它们，并就表现及其更广泛的社会影响进行评估。通过大型数据集的广泛可用性，增加的计算能力和算法改进，使这些进步成为可能。尤其是，通过大型数据集优化自动学习的表示形式已经有了转变。由此产生的进步将诸如“神经网络”和“深度学习”等术语纳入了日常白话。企业现在将基于AI的解决方案宣传为其服务的增值，因此“人工智能”现在既是技术术语又是营销流行语。其他学科，例如生物学，艺术，建筑和金融，越来越多地利用AI技术来解决其学科中的问题。在我们历史上，更广泛的人口首次可以使用复杂的AI驱动工具，包括从及时的工具或诗歌中生成及时的诗歌，描述的艺术品以及描绘真实人的虚假照片或视频。AI技术现在已广泛用于股票交易，策划我们的新闻和社交媒体供稿，对求职者的自动评估，医疗状况的检测以及通过累犯预测影响监狱判决。因此，AI技术可以在开发和应用它时具有重大的社会影响和道德考虑。
管理人工智能（AI）领域
随着人工智能的普及，监管热潮席卷全球。自去年 2022 年 11 月推出以来，ChatGPT 迅速流行起来，推动了“生成人工智能”或“GenAI”这一流行语在世界范围内传播，全球各国政府都在留意并加大力度制定某种形式的监管，无论是行业标准，还是最好的指导方针，以应对这项技术对人类和日常生活的潜在不利影响。该领域拟议的监管规定采用了“负责任的人工智能”的概念，旨在为更大的利益创建一个人工智能治理框架，并从更高的生产力和技术进步中获益，而不会产生意想不到的后果，例如侵犯个人隐私、侵犯版权和知识产权以及违反道德界限。没有监管的人工智能可能会让人类在面对可以以无数种方式改变我们生活的技术时处于更加不稳定的地位。 1 正如我们在过去十年中看到的那样，社交媒体算法已经改变了人类的思维和行为，甚至影响了政治参与。 2 因此，人工智能的固有风险显而易见。然而，制定法规的速度是管理这一风险的关键。对于像东盟这样的整个经济集团来说，这一点尤其重要。值得注意的是，监管人工智能的意图或意愿并不是一个新概念，但这是一个充满了不同意见的领域，关于应该如何监管，甚至是否应该监管。即使欧盟的《人工智能法案》即将通过， 3 欧洲议会议员 (MEP) 之间仍然存在着观点的两极分化，其中一个主要症结是面部识别监控的使用 4 以及随之而来的道德问题。议会最终以 620 名议员中的 499 票赞成通过了禁止实时面部识别的法案。无论如何，世界其他国家都在密切关注这项立法的出台，相信该法案可能为世界各地的人工智能相关政策树立标杆。5 尽管如此，各国也已开始制定自己的人工智能政策，包括六个东盟成员国，即印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国和越南。这些举措未能实现具有法律约束力的立法。欧盟和东盟范围内的人工智能法规将有所不同，主要是因为东盟缺乏类似于欧盟的欧洲议会的区域性立法机构。因此，任何正式的东盟范围内人工智能政策制定的结果都将基于“设计的最佳实践”，而不是具有法律约束力的东西。对数字服务的渴求可能会增加东盟不受监管的人工智能领域的风险 东盟国家是否应该担心人工智能应用及其对工业和社会的深远影响？该地区是否仍远远落后于其他在工业发展和人工智能在医疗保健和制造业等领域的应用方面更为发达的国家？根据 5 月份通过桌面和移动设备对 ChatGPT 聊天机器人应用程序的月访问量统计（表 1），印度尼西亚在全球流量份额方面排名第四（4.7%），而美国则以 8.9% 位居第一。值得注意的是，印度尼西亚是前五名中唯一的东盟国家。尽管
炒作周期Gartner
健康护照的广泛使用，例如中国的健康代码应用程序和印度的Aarogya Setu应用程序，导致了大流行/流行病反应技术的大量市场渗透率，采用率为5-20％。这对于进入市场的技术是前所未有的。新兴技术的Gartner Hype周期，2020年强调了五个独特的趋势，包括综合体系结构和算法信任，这将在未来五到10年内显着影响商业，社会和个人。复合体系结构使组织能够迅速响应不断变化的业务需求，这变得越来越重要。这种模块化设计允许企业在需要时“重新构成”，从而提高了弹性和敏捷性。可组合企业具有四个核心原则：模块化，效率，持续改进和自适应创新。通过在组织的各个地方应用这些原则，企业可以从传统计划转变为主动敏捷性。Gartner炒作周期还强调了算法信任的重要性，该算法信任的重要性使得能够构成合成企业的技术。这种趋势包括包装的业务能力，数据结构和形成性人工智能（AI）。这些技术的使用将在未来五到十年内显着影响社会和个人。随着私人5G和嵌入AI的兴起，组织已将其信任从中央当局转移到算法。这导致开发算法信任模型，以确保数据隐私，安全性和资产出处。例如，身份验证的出处允许验证区块链上的资产，以防止伪造。但是，区块链的不变性也意味着一旦输入不良数据，就无法修改或删除。Gartner预测数字身份验证和验证选项的增加。其他新兴趋势包括差异隐私，负责人AI和可解释的AI。此外，摩尔的定律导致开发了新的先进材料，例如DNA计算和存储，这些材料使用生物化学代替硅进行计算和存储。尽管基本且昂贵，但该技术具有转换数据存储和处理的巨大潜力。形成性AI是另一个可以动态地改变情况的趋势。这包括随着时间的推移适应或生成新型模型以解决特定问题的技术。生成的AI可以创建新的内容或改变现有内容，既有积极用途，例如药物发现和诸如Deep Fakes之类的负面后果。其他新兴趋势包括复合AI，小型数据，自我探索学习等等。随着技术与我们的日常生活无缝集成，数字复制品的概念是中心舞台。这些虚拟对应物不仅代表了人类和虚拟领域中的人类，而且还可以使人的大脑和机器之间的双向交流。可穿戴设备（例如改变大脑界面）可以监视甚至修改个人的精神状态。潜在应用从身份验证到沉浸式分析，外骨骼等。但是，这些进步也引入了新的漏洞。在商业世界中，我们经常见证一个可预测的采用周期。技术逐渐从创新转变为主流使用，甚至落后最终都会追赶。然而，存在另一个关键周期 - 炒作周期。由研究公司Gartner于1995年创造，该周期可帮助企业在预算，预测和初创企业投资中导航。炒作周期的五个阶段是：创新触发器，膨胀的期望峰值，幻灭的低谷，启蒙的斜率和生产力的高原。围绕像生成AI这样的新技术的最初兴奋是显而易见的，工程师，营销人员和投资者都认识到其潜力。但是，这个阶段通常是在膨胀期望的峰值之前，新闻报道变得压倒性，企业家和营销人员夸大了技术的能力。炒作周期最终达到了幻灭的潮流，就像现实所在，企业必须适应技术的真实价值。对于公司而言，必须认识到这些阶段并专注于寻找真正的价值，而不是陷入炒作。（注意：我删除了不适合文章的垃圾邮件和垃圾内容，并保留了原始文字语言。）技术产品受到持续的审查，几乎没有现实的影响或采用，从而导致周围的炒作和兴奋。即使像苹果这样的公司也无法逃脱这种命运，就像他们的视觉专业耳机一样。这些领域将在随后的分析中探讨。尽管具有很有希望的功能，但它仍然是新颖的实际使用和高价标签的新颖性。Gartner的2024年新兴技术炒作周期将空间计算位于早期边缘，但一些分析师认为，它实际上已经达到了幻灭的陷阱。但是，未来的更新可能会恢复对技术的兴趣，尤其是在发布更便宜和更轻的版本时。炒作周期对于预测哪些新兴技术将获得牵引力，哪些不会。它还可以帮助企业计划投资和资源分配。尽管如此，至关重要的是要用盐分来处理这些预测，因为过去的预测过去已被证明是不准确的。Gartner已经确定了四个开始攀登创新触发山的主要主题：自主AI，开发人员的生产力，全面经验和以人为中心的安全性。明天的汽车技术不仅涉及时尚的设计和先进的小工具，还涉及大规模的动作模型，在该模型中，人工智能（AI）带有方向盘，而不仅仅是提供信息。这包括机器客户，人形工作机器人，自动源代理和增强学习。这里的主要想法是，AI系统将承担以前由人类执行的任务，而超越了生成的AI写作论文，以供娱乐目的。我们正在寻找能够执行物理任务（例如汽车和机器人）的机器，并与打印机订购墨水或汽车安排维护访问等世界的互动。对Gartner的往绩有想法吗？但是，使用自主AI实现真正的生产力存在几个障碍，包括监管问题，数据稀缺，缺乏信任，计算要求和电池电量持续时间。在AI授权的软件开发方面，围绕AI写作代码的炒作很重要，但即使是领先的玩家也很难在实践中取得成果。这反映了Ai-Eairment Software开发在创新曲线上的想法。有效使用，如Chatgpt所见，AI可以通过协助编码任务而不是完全自动化它们来节省时间和精力。关键要点是，尽管AI有潜力令人难以置信的授权，但过于依赖它来进行复杂的任务，例如应用程序开发或客户服务，可能会导致现实中的现实。相反，使用AI协助精心定义和经过测试的代码片段可以带来重大好处。超级连接的共享经验交织了客户，员工，多体验和用户实践。这听起来像是引起头痛的流行语鸡尾酒，但让我们将其分解。人工智能越来越引起真正的焦虑 - 我们不能停止担心AI！6G，空间计算和数字双胞胎等新兴技术正在推动这一趋势。想象一下Super-Fast 5G，并在此过程中提供了AI驱动的帮助，以帮助即时响应，以帮助自动驾驶汽车。在视觉Pro和Meta Quest 3等设备中看到的空间计算将在将其整合到常规眼镜中，将变得更加普遍。您正在关注其他趋势吗？数字客户双胞胎的概念有些令人不安 - 公司可以如此准确地对消费者的兴趣和行为进行建模，以便根据数据历史记录模拟客户互动。该技术可用于影响购买决策甚至选举，从而引起对操纵的严重关注。最后一个主要趋势围绕以人为本的安全和隐私，个人是整体安全足迹不可或缺的。这包括专注于用户体验，行为见解，鼓励安全行为以及通过透明度建立信任。Gartner还可以预测，AI三级的激增（信任，风险，管理），用于可扩展安全性的网格体系结构，用于弹性的数字免疫系统以及在整个企业网络上进行威胁响应的联合机器学习。随着我们更接近像《剑刃》这样的世界，必须考虑这些预测并保持对新兴趋势的警惕。在评论中分享您的见解！请继续关注社交媒体上的每日项目更新，并通过新闻通讯获得每周的摘要 - 全部链接在我的个人资料中：Twitter/X（@davidgewirtz），Facebook（facebook.com/davidgewirtz），Instagram（Instagram.com/davidgewirtz），and instagram.com/davidgewirtz），and youtube（youtube）（youtube.com.com.com.com.com.com.com.com.com.com.com/davidewidgewighteptztv）。