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为家庭供电，为人民赋能：
6 AEMO 将 CER 定义为“可以作为独立单元发电或储存电力的设备，这些设备可能是被动的，但也可能具有主动管理能源进出口的‘智能’功能。它也可以指消费者共享设备，例如社区电池和其他能够提高需求灵活性的资源”。ISP 中的 CER 预测包括“小规模嵌入式发电，例如住宅和商业屋顶光伏系统（小于 100 kW）、电池存储和电动汽车”。在本报告中，术语 CER 包括安装在住宅和小型非住宅建筑上的屋顶光伏、电表后 (BTM) 电池（协调和非协调）。电动汽车不包括在本报告中，尽管它们包含在 ISP 中（作为单独的类别）。 100 kW 至 30 MW 之间的大型光伏系统（称为光伏非计划发电或 PVNSG）在 ISP 中单独处理，未包含在本报告中（AEMO，2023 年投入、假设和情景报告，2023 年 9 月，第 67-68 页）。
人工智能赋能对话代理
消费者对对话代理 (CA) 的研究日益增多。为了说明和规划该领域的研究，我们对 Clarivate Web of Science 和 Elsevier Scopus 数据库中收录的已发表著作进行了系统的文献综述 (SLR)。通过书目耦合确定了四个主要主题领域。它们是 1) 消费者对 CA 的信任；2) 自然语言处理 (NLP) 在开发和设计 CA 中的应用；3) 与 CA 的沟通；4) CA 对价值创造的影响以及 CA 对企业的价值。我们利用这些发现来提供现有科学工作的最新概要。此外，我们绘制了一个框架，据此我们可以确定：1) 采用和参与 CA 的驱动因素和动机；2) 采用 CA 对用户和组织的结果。最后，我们利用该框架制定未来研究的议程。
赋权 - 区域经济快照
该地图显示了各经济区之间的经济增长差异。除了一个经济区外，我们预计所有经济区在 2024 年都将实现增长，许多经济区将实现稳健增长，而预计会萎缩的一个微观经济体的萎缩幅度将非常小。近期增长最快的地区（通常是创新和移民的受益者）可能会继续超过全国其他地区。这些经济区已经以熟练劳动力、技术基础设施和其他投资的形式积累了资本储备，这将限制需求的下降。与此同时，那些依赖预计受经济放缓和最终衰退影响最大的行业的城市（如制造业）将表现不佳。劳动力限制和住房趋势对经济至关重要的地区可能会受到持续高企的房价和利率的阻碍。
白皮书 - 人工智能赋能研究
[1] 人工智能已成为主流——让我们创新和规范吧 https://www.scmagazine.com/perspective/emerging-technology/ai-has-gone-mainstrea m-so-lets-innovate-and-regulate [2] Chubb, J.、Cowling, P. 和 Reed, D. (2022)。加快步伐以跟上：探索人工智能在研究过程中的应用。人工智能与社会，37(4)，1439-1457。DOI：10.1007/s00146-021-01259-0 [3] Morris, MR (2023)。科学家对生成式人工智能在其领域潜力的看法。arXiv 预印本 arXiv:2304.01420。[4] Guice, J. 和 Duffy, R. (2000)。互联网在科学领域的未来 [5] Kitchenham, B.、Brereton, OP、Budgen, D.、Turner, M.、Bailey, J. 和 Linkman, S. (2009)。软件工程中的系统文献综述——系统文献综述。信息与软件技术，51(1)，7-15。[6] Marshall, C.、Brereton, P. 和 Kitchenham, B. (2014 年 5 月)。支持软件工程系统综述的工具：特征分析。第 18 届软件工程评估与评定国际会议论文集（第 1-10 页）。[7] Steyerberg, EW (2008)。预测模型的验证。临床预测模型，299-311。 doi:10.1007/978-0-387-77244-8_17 [8] Majid, MAA、Othman, M.、Mohamad, SF、Lim, SAH 和 Yusof, A. (2017)。定性研究中的访谈试点：操作化和经验教训。国际商业与社会科学学术研究杂志，7(4)，1073-1080。[9] 转录一小时的音频或视频需要多长时间？https://www.rev.com/blog/resources/how-long-does-it-take-to-transcribe-audio-video [10] 转录一次采访需要多长时间？ https://www.amberscript.com/en/blog/how-long-does-it-take-to-transcribe-1-hour-of-a udio/ [11] WIDODO，Handoyo Puji。访谈数据转录的方法论考虑。国际英语语言教学与研究创新杂志，第 3 卷，第 1 期，第 101-107 页，2014 年。 [12] REIS，Sofia；ABREU，Rui；PASAREANU，Corina。安全提交消息是否具有信息量？还不够！在：第 27 届国际评估与评估会议论文集 [13] RAMTEKE，Jyoti 等人。使用 Twitter 情绪分析预测选举结果。在：2016 年国际发明计算技术会议（ICICT）。IEEE，2016 年，第 1-5 页。 [14] MITE-BAIDAL，Karen 等人。教育领域的情绪分析：系统文献综述。在：技术与创新国际会议。Cham：Springer International Publishing，2018 年，第 285-297 页。[15] ZUNIC，Anastazia；CORCORAN，Padraig；SPASIC，Irena。健康和福祉中的情绪分析：系统综述。JMIR 医学信息学，第 8 卷，第 1 期，第 e16023 页，2020 年。[16] RAMBOCAS，Meena；PACHECO，Barney G. 市场营销研究中的在线情绪分析：综述。互动营销研究杂志，第 12 卷，第 2 期，第 146-163 页，2018 年。[17] WANKHADE，Mayur；RAO，Annavarapu Chandra Sekhara；KULKARNI，Chaitanya。情绪分析方法、应用和挑战调查。《人工智能评论》，第 55 卷，第 7 期，第 5731-5780 页，2022 年。
DIL 定制数据结构：赋能……
摘要 本白皮书探讨了在断开、间歇和受限 (DIL) 环境中为网络运营 (NetOps) 实施定制数据结构。NetOps 在有效收集和利用数据方面面临重大挑战，导致决策不理想，任务成功率降低。数据结构是一种解决方案，它提供统一一致的 NetOps 数据视图，同时解决带宽限制和不利条件。它结合了关键技术机制，包括延迟数据传输、本地处理、云集成、节点级独立性、高效带宽控制、数据集成和转换、持续监控和优化、分散控制和强大的数据治理。通过实施数据结构，NetOps 人员可以增强对分布式数据的可视性，从而实现高效的决策流程并降低数据整合的复杂性。关键数据的优先级优化了 DIL 环境中的资源分配。此外，国防和商业部门之间的协作努力促进了知识交流和创新。采用 DIL 定制的数据结构可带来各种好处，包括增强态势感知、数据驱动的决策和运营效率。这种转变使 NetOps 能够克服挑战、优化决策并在 DIL 环境中取得任务成功。通过拥抱数据
关于...妇女赋权的研究
本文探讨了信息技术 (IT) 行业中妇女赋权的研究。印度已成为全球 IT 行业的主导国家。在过去的几十年里，印度的工业范围主要由农业和制造业的增长主导。但在过去的 10 年里，尤其是 2016 年之后，IT 行业开始在印度的经济增长中发挥重要作用。信息技术现在是一个价值 600 亿美元的强劲产业。IT 行业在女性劳动力参与方面具有独特性。现在，IT 行业每雇用一名新员工中就有一名是女性。电子政务计划还通过增加妇女获取信息的渠道，为妇女赋权提供了机会。它为女性提供的信息与为男性提供的相同。这些信息未经审查，没有任何扭曲。IT 行业的主要参与者现在正在提供一个环境来留住劳动力中的优秀女性。为了创造一个对女性友好的工作环境，领先的公司现在提供诸如哺乳中心、额外产假、住房计划、托儿所以及在丈夫调动的情况下搬迁到自己选择的城市等福利。这不仅是一种良好的人力资源实践，而且已成为面临人才短缺的公司的生存资产。性别多样性在商业中至关重要。受过教育的女性在传统家庭、育儿和社会压迫的生活方式方面存在显著差距。这种影响减少了组织和管理业务交付服务时的时间和距离障碍。很大一部分外包工作都给了女性。随时随地工作的自由可以成为女性经济独立和赋权的催化剂，增加她们的额外收入。根据国家投资促进和便利机构的数据，今天，在印度 IT 行业的 500 万专业人士中，约有 200 万人是女性。
通过位置赋能城市和社区规划
规划人员正在超越许多传统工作流程，以实现政策制定等关键战略目标。他们需要在真实环境中进行设计，以模拟居民所需的社区。世界已经意识到，从流行病到高失业率，再到缺乏平等机会，有许多挑战不容忽视，而规划人员则有望成为解决方案的关键部分。位置是所有规划实践的中心点。位置会影响开发商想要在哪里建造什么，也是民选官员和公众决策的驱动因素。Esri 是地理信息系统 (GIS) 软件领域的领导者，开创了一项技术，帮助规划专业人员确定他们的设计如何、在何处以及何时产生最大影响。
人工智能赋能公共卫生教育
人工智能 (AI) 正在通过其对大规模健康数据集进行复杂分析以及定制传播健康相关信息和干预措施的能力，彻底改变公共卫生教育。本文对人工智能在公共卫生领域的整合进行了深入探索，强调了其科学基础、未来进展和实际应用场景。它强调了人工智能在制定个性化教育计划、开发复杂的行为模型和为制定卫生政策提供信息方面的变革潜力。本文力求彻底评估人工智能在公共卫生领域的现有应用前景，仔细研究数据偏见倾向和保护隐私的必要性等关键挑战。通过剖析这些问题，本文为如何负责任和有效地利用人工智能的讨论做出了贡献，确保其在公共卫生教育中的应用既符合道德又公平。这篇论文的意义是多方面的：它旨在为政策制定提供蓝图，为公共卫生当局提供可行的见解，并催化卫生干预措施向日益复杂和精确的方法发展。最终，这项研究希望营造一种环境，让人工智能不仅可以增强公共健康教育，而且可以坚定不移地遵循公正和包容的原则，从而提高全球健康教育计划的标准和影响力。
通过人工智能赋能残障人士
随着时间的推移和物联网 (IoT) 的扩展，计算机可以从中学习的数据越来越多。当计算机能够“看”、“听”、“理解”和“推理”时，它们就能更好地履行其核心功能，从而变得更高效、更有生产力、更有帮助。通过增强人类的创造力和能力，人工智能 (AI) 在从医疗保健到农业等各个行业都有着强大的商业价值。但微软 AI for Accessibility 计划的关键是让人类不要错过残疾人可以为社会提供的价值。残疾人的高失业率是一个问题，因为企业无法从大量富有成效的人口中获益。
加速 AI 为您的数据赋能
戴尔专家将与您的团队合作，帮助您开始就重要的 GenAI 问题形成观点，并为您的未来状态创建愿景。利用我们的“现状”/“未来”方法，我们将进行访谈并审查现有环境，以确定挑战和机遇，并为 GenAI 达成共识，并在执行概述中进行综合。