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World File Search System用例
产生影响的用例——深入探究南非
南非是一个中上收入国家，人口 5980 万，国内生产总值 4053 亿美元。1 凭借其工业化、多元化经济、国际贸易和人力资本，它被认为是非洲大陆的区域超级大国。然而，在新冠疫情之后，南非经济面临着多重挑战，失业率上升，尤其是年轻人失业率上升，国内生产总值增长停滞，零售通胀率居高不下。尽管面临这些挑战，南非仍已成为一个蓬勃发展的技术和创新中心，这得益于初创企业、大型科技公司、强大的学术和研究机构、投资者、孵化器和加速器的存在。2 2023 年，南非的初创企业筹集了 5.48 亿美元，在非洲占比最高。3 该国拥有约 80 个活跃的科技中心，仅次于尼日利亚，还有两个专门的人工智能中心。4,5
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士： 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函认可机构，从消费者保障的角度，就面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）提供一套指导原则。 鉴于大数据分析及人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日发出的通函“认可机构使用大数据分析及人工智能的消费者保障”（“2019 年 BDAI 指导原则”）中发布了一套指导原则，重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 用例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是一种
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士， 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函，向认可机构提供一套关于从消费者保障角度在面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）的指导原则。鉴于大数据分析和人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日在《认可机构使用大数据分析和人工智能的消费者保障》通函中发布了一套指导原则（“2019 年 BDAI 指导原则”），重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 使用案例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是 BDAI 的一种形式，可以生成新内容，例如文本、图像、音频、视频、代码或其他媒体，
AI临床试验价值链中的用例
经济学家在2016年开始乐观地撰写有关医疗保健中云驱动数字化的力量。云计算可能会触发功率动力学和数据控制从提供商转向患者的转变。在过去十年的剩余时间里，消费技术和云的结合仍然是技术优先主义的最爱来源，尤其是在大流行驱动的数字化和其他医疗保健技术变化之后。的确，数字健康初创公司的风险投资在2021年达到顶峰，为210亿美元。（可以肯定的是，全球风险投资交易流量也在2021年到达其最高。）
生成AI工具的可接受和不可接受用例的快速参考表
“您将充当编码Excel函数和语法的专家。您将为我提供有关我发布给您的问题的解决方案。您将更正或改编我提供给您的代码。我将以这种方式参考列和行[[列]，[[row]]。您将使用“代码片段”提供任何编码更正或建议，然后我可以将其切割并粘贴到Excel中。如果您不知道，您将不会尝试猜测功能或代码。，如果您不确定正确的函数语法，您会清楚地说“我不知道”或“这是可能有效的建议”。
人工智能为民：政府用例
1 成田国际机场公司，《数字化转型》，《自动化和劳动效率》，https://www.naa.jp/en/airnarita/automation.html 2 “政府正在使用人工智能更好地服务公众”，美国，https://ai.gov/ai-use-cases/ 3 Arunima Sarkar 等人，“聊天机器人 RESET 框架：卢旺达人工智能 (AI) 分类”，世界经济论坛，2022 年 3 月 31 日，https://www.weforum.org/reports/chatbots-reset-framework-rwanda-artificial intelligence-ai-triage-pilot 4 AI 用例清单（下载电子表格的链接），“政府正在使用人工智能更好地服务公众”，https://ai.gov/ai-use-cases/ 5 Cristina García-Herrera Blanco，“税务机关对人工智能的使用：原则问题”，美洲税务机关中心， https://www.ciat.org/the-use-of-artificial-intelligence-by-tax Administrations-a-matter-of-principles/?lang=en
AI非洲：产生影响的用例-Nigeria Deep Dive
尽管面临发展挑战，但尼日利亚还是成为非洲的技术领导者。政府为创新提供了有利的环境，并正在推动各种技能建设和研发计划。尼日利亚在该大陆上的技术枢纽数量最多，并且生产了几家成功的创业公司。行业投资支持本地数据存储能力的部署，尼日利亚在扩大移动网络覆盖范围方面取得了稳步的进步，3G和4G网络分别覆盖了99％和84％的人口。3然而，使用差距4保持较高，网络性能较差会破坏互联网的使用。全国范围内仍有常规停电，大量人口无法获得电力，尤其是在农村地区。
大语模型（LLMS）的用例
“选择program_short_name，budged_appns_appn_category，tocul_budget_estimate_amount，gudvent_year，position_full_name，cost_comparison_by from Accaleity_workspace.pps.budgets_budgets_budgets_appn_ism program_short_short_short_short_name from_short_name fromage_short_name fromage_name fromage_name firpection name sageptair seption__date} Acceasition_workspace.pps_budgets_appn_ism where program_short_name {填写程序名称}）和budgect_appns_appn_category = {填写apripriation category}和pregive_appns_is_is_is_ty_amounts = false = false
将宠物用于生成AI用例”简介
1传统AI是指通过利用历史数据获得的见解来进行预测的AI模型。典型的传统AI模型包括逻辑回归，决策树和条件随机字段。其他用于描述此的术语包括“歧视性AI”。2 Apple Machine Learning Research, Learning with Privacy at Scale , Dec 2017 3 Open Data Institute , Federated Learning: An Introduction , Jan 2023 4 IBM Research, Top Brazilian Bank Pilots Privacy Encryption Quantum Computers Can't Break , Jan 2020 5 Fortune, American Express is trying technology that makes deepfake videos look real , Sep 2020 6 AWS, AWS Clean Rooms ML 7 Microsoft, Phi-3 Technical Report: A Highly Capable Language Model Locally在您的手机上8元负责人AI，我们负责的元AI和Meta Llama 3 9人类，Claude 3模型家族：Opus，Sonnet，Haiku 10 Apple Security Research，Privacy Cloud Compute：AI在云中的新领域，6月2024年6月2024年，
气候风险管理的十大用例
结果：通过将可持续性完全嵌入其投资流程中，联邦爱马仕确保了客户和监管机构的透明度和准确性，同时有效地处理复杂，多样化的可持续性数据。强大的治理实践有助于公司保持其可持续性数据的质量和相关性。专门的方法治理委员会确保以正确的方式使用正确的数据。这些行动有助于联邦爱马仕（Hermes）提出更好的投资决策，确保每个数据点和决策支持可持续的未来。
数字孪生 RAN 用例研究报告
随着业界和学术界的研究界继续塑造第六代 (6G) 无线网络的范围，显然许多新颖的应用和服务将在其初期出现，包括扩展现实、沉浸式多媒体、全息通信、网络和计算融合、多维感知、普适智能、工业 4.0 及以后的连接 [1]。基于人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 的无线接入网络 (RAN) 自动化、管理、编排和优化技术是 O-RAN 架构基础的关键因素，也是未来 6G 演进的关键支持技术之一。事实上，非实时 (Non-RT) 和近实时 (Near-RT) RAN 智能控制器 (RIC) 目前是这些支持 RAN 智能的技术的两个主要主机。然而，在 AI/ML 驱动的解决方案能够大规模商业部署并开始在未来创造真正的商业价值之前，整个行业仍有许多问题和挑战需要解决。要实现如此广泛的用例，需要满足一系列不同的要求，而前几代无线网络很难满足这些要求。为此，各种最先进的技术已成为 6G 用例的关键推动因素，其中数字孪生 (DT) 脱颖而出，成为促进 6G 无线网络设计、分析、操作、自动化和智能化的极有希望的候选技术 [2]。