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人工智能行业分析平台
使技术更加普及，并改变人们与技术沟通的方式。随着 ChatGPT 和其他语言模型的不断发展，它们可能会对我们生活的许多方面产生越来越深远的影响；● 随着人工智能技术越来越普及，越来越倾向于让这些工具更容易被人使用
行业洞察 - 财务业绩和估值趋势
印度的发电能力为 416.59 吉瓦，是世界第三大电力生产国和消费国。多年来，装机容量稳步增长，2016 财年至 2023 财年的复合年增长率为 5.80%。2023-24 年的发电目标（包括可再生能源）已确定为 17500 亿单位（BU）。即比上一年度（2022-23 年）的实际发电量 1624.158 BU 增长约 7.2%。2023 财年印度的电力消耗增长 9.5% 至 15036.5 亿单位（BU），而 2022 财年为 1374.02 BU。电力领域和可再生能源领域允许通过自动途径进行 100% 的 FDI。
2020 工程行业 - 经济贡献
ACEC 研究所委托进行了一系列研究 - 行业影响系列 - 以概述和分析工程、建筑和测量服务行业 (A/E 服务) 的表现。该系列由 Rockport Analytics 进行，这是一家独立的市场和经济研究公司，使用公开和私人可用的数据以及专有分析。该研究旨在描述、衡量和展示工程、建筑师和其他相关专业服务之间不可或缺的合作关系，以提供美国的建筑环境。建筑环境是指为人类活动提供场所的所有人造环境，其规模从建筑物和公园/绿地到社区和城市，包括其支持基础设施，如供水或能源网络。
Deloitte Access Economics确定了七个将使金融咨询行业提高到82亿美元
“这项研究的发现令人信服 - 尽管过去几年业行业面临许多挑战，但预计在未来五年内，由于强劲的消费者需求，建议收入将大幅增长。清楚的是，建议业务模型必须发展以有效地捕获这一需求，并适应更好地反映消费者需求的广度。在IRESS，我们知道技术和数据是其中的核心，我们致力于在核心软件中重新投资，同时探索新兴技术，以帮助提高建议交付的各个方面的提高效率，规模和相关性。
第 11 届 EDF 巴巴多斯可再生能源和能源效率行业预算支持计划
第 11 届 EDF 巴巴多斯可再生能源和能源效率预算支持计划于 2016 年制定，当时该国政治稳定，治理标准良好，机构强大。能源、小企业和创业部最初成立于 1978 年，是贸易部下属的一个“能源司”，基于英国海外发展署 (ODA) 委托的技术援助建议。从那时起，该部逐渐发展成为一个职权范围扩大的组织，负责石油和天然气、可再生能源和节能（已与能源保护部门合并）。该部还为其他政府部门以及私营部门 1 提供地质和地球科学服务。能源、小企业和创业部目前由行政部门、法律和监管部门、自然资源部、可再生能源和能源保护部门、研究和规划部门、项目执行部门和项目监测部门组成。
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
可持续航空燃料行业环境影响...
▶ 本报告将 Syzygy 的 SAF 技术与传统 Jet A 航空燃料、电转液 (PtL) SAF 和基于乙醇的酒精转喷气 (ATJ-e) SAF 进行了比较。▶ 本报告评估了油井到尾流系统边界，涵盖了从原材料提取和运输到燃料生产和燃烧的所有上游和下游影响。▶ Boundless 评估了 Syzygy 的 SAF 产品以及竞争航空燃料的环境性能，特别是与它们的温室气体 (GHG) 足迹和水足迹相关。▶ Syzygy 的 SAF 的温室气体足迹为每兆焦耳 (MJ) -2.50 克二氧化碳当量 (g CO 2 e)，比传统 Jet A 航空燃料低 103%。▶ Syzygy 的 SAF 的水足迹为每 MJ 0.0253 升 (L)，比传统 Jet A 航空燃料低 59.1%。 ▶ 考虑到市场渗透率和每年 3874 万兆焦 SAF 的预计生产率，使用 Syzygy SAF 代替 Jet A 可在 2024 年至 2030 年期间总共减少超过 24.8 千吨二氧化碳当量的温室气体排放。
全球糖尿病行业概述2023
葡萄糖耐受性受损（IGT）是血糖水平高于正常范围但低于糖尿病诊断阈值的疾病。用作术语“糖尿病前期”，“非糖尿病高血糖”和“中间高血糖”。IGT的重要性是三个方面：首先，这表明将来患有2型糖尿病的风险更高；其次，IGT表明已经增加了心血管疾病的风险（CVD）；第三，其检测为可以预防2型糖尿病的干预措施打开了大门。从IGT到2型糖尿病的进展与葡萄糖水平（通过高血糖的程度衡量）以及年龄和体重等危险因素有关。
预告片SpaceTech行业框架
● Development and deployment of Earth observation satellites and other space-based platforms, such as the International Space Station, to gather data and imagery of the Earth from space.● Use of remote sensing technologies, including radar and optical sensors, to capture high-resolution images and data on various aspects of the Earth, such as weather patterns, land use, and natural resources.● Data analysis and interpretation using advanced algorithms and machine learning techniques to extract meaningful insights and patterns from the vast amounts of data collected from space.● Provision of data products and services to a range of industries, including agriculture, forestry, energy, and environmental management, to support decision-making and improve operational efficiency.● Collaboration with government agencies and research institutions to develop and implement space-based observation and monitoring programs to address global challenges, such as climate change, natural disasters, and ecosystem management.● Development of new technologies and solutions to improve the accuracy and precision of Earth observation and remote sensing data, such as new sensors and platforms, and advanced signal processing and data analysis techniques.● Promotion of public awareness and education on the value of space-based observation and monitoring, and the potential for these technologies to address critical global challenges and support sustainable development.
在汽车行业解锁潜力
联合学习是一种分散的方法，用于训练Glo-Bal机器学习模型而无需在参与者之间共享数据，并且它已成为必须保护有关各方数据的情况下存在的关键解决方案。这在数据驱动的预后，健康管理和异常检测系统中非常重要，因为关键数据所有权在几个原始设备制造商和运营商之间划分。但是，对这项技术的适当提出需要在基础架构上进行大量的前期投资，因为计算，能源和网络能力必须支持边缘上的增加负载，这代表了从集中式范式转移。尽管有这些要求，但汽车行业对这项技术作为协作推动者的潜力表现出了极大的兴趣。该技术的隐私益处得到了充分的认可，但是通常不加区分地使用它，而无需透彻考虑其适当性。为了使这一详细的系统映射进行了详细的系统文献映射，通过分析，我们就联合框架的使用方面的有效性提供了对预测性维护和自动行业中异常检测应用的特定挑战的见解。此外，我们通过确定对该技术实施确实有意义的汽车行业的现实世界应用来做出贡献。我们的研究测试了每个人如何响应不同的数据方案。这些发现突出了对量身定制方法的需求，以满足每个应用程序的独特需求。在此基础上，我们使用广泛采用的模型和聚合策略进行了实验分析，以评估在模拟现实世界条件的各种数据拆分配置下，在各种数据拆分配置下评估了Fedeed Learning的性能。结果表明，FedAvg在平衡数据方面的表现最佳，而FedProx在IMBA分布中表现出色，其正则化技术解决了问题。虽然联邦学习持有承诺，但其实施可能并不总是证明成本是合理的，尤其是如果FraMework仅解决了一些关键挑战时。裁缝联合配置可以优化汽车行业的预测性维护和异常检测，但是要仔细考虑有用性和基础设施成本，这对于长期成功而言是限制的。