将文化生产领域视为复杂系统的出发点是涌现性。构成文化领域的主体——无论是艺术家、艺术品、机构、思想,还是市场机制和社会政治框架——都在不断互动:它们不断相互适应,发展出不同的运作策略和模式,使该领域对新主体的进入具有渗透性,而新主体反过来又促进了整个系统的变化。在空间关系方面,所描述的文化/艺术领域的复杂性可以在微观层面上得到最好的观察,
如今,太空相关技术的发展速度非常快。运载火箭、卫星、推进器、制造和其他公司每季度都会涌现。太空技术领域的大公司每周都会分享他们的创新和突破。一些国家已经计划了他们的火星殖民项目,其他国家则对月球科学站有着清晰的愿景。太空旅游终于成为可能,而且越来越容易实现。从这个意义上讲,本报告旨在对上市的太空技术公司进行深入审查。
冠状病毒病(Covid-19)大流行仍在全球范围内展开。在亚洲,与其他地方一样,该病毒在某些国家逐渐消失,但在OTH中涌现。 在2020年第二季度收缩急剧收缩后,全球经济开始恢复,因为全国范围内的封锁被取消并用更有针对性的遏制措施取代。 自2020年6月世界经济外观(WEO)以来,全球增长已被修改为2020年,因为在某些主要国家 /地区的第二季度胜利表现要好于预期的第二季度,在这种情况下,活动的活动比锁定后的预期更快地改善了。 在2021年,全球增长预计为5.2%,略低于预期,这与期望社会距离持续到2021年的期望,此后逐渐消失。在亚洲,与其他地方一样,该病毒在某些国家逐渐消失,但在OTH中涌现。在2020年第二季度收缩急剧收缩后,全球经济开始恢复,因为全国范围内的封锁被取消并用更有针对性的遏制措施取代。自2020年6月世界经济外观(WEO)以来,全球增长已被修改为2020年,因为在某些主要国家 /地区的第二季度胜利表现要好于预期的第二季度,在这种情况下,活动的活动比锁定后的预期更快地改善了。在2021年,全球增长预计为5.2%,略低于预期,这与期望社会距离持续到2021年的期望,此后逐渐消失。
• 企业可以在“真实世界”环境中测试其创新成果:在城市郊区、创新园区以及军用和民用机场。例如,瑞士帕耶讷机场(沃州)、瑞士苏黎世创新园或提契诺州洛德里诺军用机场都提供了无人机测试场地。新场地和改进场地(如诺因基希机场(沙夫豪森州))正在涌现并受到关注。这些场地的主要优势之一是可以独享整个生态系统,包括联邦认证机构。
地方规划,我们知道,在过去 5 年内,只有约 40% 的当局采用了地方规划。在实施新系统之前,继续制定规划至关重要,以确保规划系统能够最大限度地发挥其作用,帮助每个人塑造他们所居住地区的未来,最大限度地利用机会改善环境,并提供当地所需的工作和住房。确保规划的稳定流动将使土地继续涌现,并有助于顺利过渡到新系统。
B2Space 于 2016 年在英国成立,旨在为小型和微型卫星提供可靠、灵活且低成本的低地球轨道接入,使太空接入大众化,促进新技术和太空用途的发展;如今,没有公司可以定制小型卫星市场的发射需求。随着时间的推移,新的项目从这种需求中涌现出来,B2Space 正在利用其知识开发一个新平台来执行近太空任务和 HAPS 等。b2-space@b2space.com – wwwb2-space.com
摘要 1967 年,类型同一理论被许多哲学家抛弃,因为希拉里·普特南提出的多重可实现性反对意见似乎是致命的。本文深入探讨了对类型同一理论的批判,从而为引入一种替代性的心智理论:突现主义铺平了道路。长期以来,围绕心灵的哲学论述一直被古典物理主义和二元论的二元对立所主导。然而,科学发现对当代思想的影响引发了人们越来越倾向于还原物理主义框架,目的是与科学方法保持一致。因此,当代思想家开始探索新的物理主义思想。本文探讨了所有还原物理主义理论中固有的挑战,揭示了它们的局限性,并提出了克服障碍的潜在解决方案。这种分析表明,类型同一理论与其还原理论类似,无法适应意识的不可还原性。这就是托马斯·内格尔 (Thomas Nagel) 的“它与什么相似”的体验所表征的意识,它本质上是主观的。相反,本文认为,尽管涌现论是一种物理主义理论,但它提供了一种令人信服的替代方案。它假设意识是一种高阶现象,超越了对其组成部分的还原。我认为,涌现论的这一属性使其成为对思想和意识的持续探索中一个有前途的理论。
随着人工智能越来越深入主流,客户越来越期望与他们互动的企业能够利用人工智能的力量让他们的生活更轻松。使用不同类型的人工智能并不是什么新鲜事。以前,这种兴趣主要集中在聊天机器人上,但随着 ChatGPT 等生成式人工智能平台功能的不断扩展,新的用例正在涌现——尤其是在联络中心。人工智能实施的机会呈指数级增长——随之而来的是提供一流客户参与度的潜力。
生成式人工智能 (GenAI) 正在迅速改变企业的运营方式,成为提升效率和创新的重要工具。预计到 2025 年,GenAI 将显著影响 70% 的文本和数据驱动型任务,相比 2023 年的 10% 大幅增长。1 然而,各行各业的组织都面临着类似的问题——从哪里入手、如何入手、GenAI 适用于哪些用例以及应该获得哪些解决方案。随着新解决方案的涌现和创新的推进,形势变得愈加复杂多样。本指南提供了一些实用指南,帮助您规划下一步。