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人工智能、大数据和移动医疗
针对儿童的暴力是全球公共卫生威胁，令人十分担忧。全世界至少有一半的儿童每年都会遭受暴力；全球每年遭受暴力的 2 至 17 岁儿童总数达 10 亿。根据文献综述，我们认为人工智能（以及相关的机器学习和大数据）和移动医疗方法具有巨大的潜力，可用于大规模预防和解决暴力问题。这种潜力在中低收入国家 (LMIC) 尤为明显，尽管它能否转化为大规模的有效解决方案仍不清楚。我们讨论了人工智能 (AI)、大数据和移动医疗方法预防暴力的可能切入点，并将它们与世界卫生组织的七项 INSPIRE 战略联系起来。然而，应谨慎对待此类工作。我们强调了未来基于技术和技术支持的暴力预防工作的明确方向。我们认为，需要在整个城市层面建立良好的基于代理的模型，以了解可能发生暴力的地方和时间，以及当地的响应系统。然而，有必要开发关于暴力预测因素的通用、可靠和有效的人口和个人/家庭层面数据。这些指标可以整合到常规健康或其他信息系统中，并成为暴力预防和应对系统的人工智能算法的基础。此外，还需要有关个人求助行为、虐待儿童的风险因素和其他信息的数据，这些信息可以帮助我们确定了解暴力成因和应对暴力所需的参数。为了应对此类干预措施引起的道德问题，必须做出协调一致的、有意义的努力，在人工智能领域开展参与性和用户主导的工作，以确保上述隐私和分析问题在未来得到明确解决。最后，我们认为，开发人工智能和其他技术基础设施将需要大量投资，特别是在中低收入国家。
电信行业的智能化和大数据
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人工智能、机器学习和大数据
司法管辖章节 澳大利亚 Jordan Cox, Aya Lewih & Irene Halforty, Webb 62 奥地利 Günther Leissler & Thomas Kulnigg, Schönherr Rechtsanwalte GmbH 75 比利时 Steven de Schrijver, Astrea 80 巴西 Eduardo Ribeiro Augusto, SiqueiraCastro Lawyers 93 保加利亚 Grozdan Dobrev & Lyuben dev, DOBREV & LYUTSKANOV Law Firm 98 加拿大 Simon Hodgett, Ted Liu & André Perey, Osler, Hoskin & Harcourt, LLP 107 中国 Susan Xuanfeng Ning, Han Wu & Jiang Ke, King & Wood Mallesons 123 芬兰 Erkko Korhonen, Samuli Simojoki & Kaisa Susi, Borenius Attorneys Ltd 134 法国 Weber & Jean-Christophe Ienné, ITLAW Lawyers 145 德国迈克尔·拉斯和博士Markus Sengpiel Luther Real Estate Company mbH 158 希腊 Victoria Mertikopoulou、Maria Spanou 和 Natalia Soulia Kyriakides Georgopoulos Law Firm 169 印度 Divjyot Singh、Suniti Kaur 和 Kunal Lohani、Alaya Legal Lawyers 183 爱尔兰 Kevin Harnett 和 Claire Morrissey、Maples Group 198 意大利 Massimo Donna 和 Chiara chi、Paradigm – Law & Strategy 211 日本 Akira Matsuda、Ryohei Kudo 和 Haruno Fukatsu、Iwata Godo 221 韩国 Won H. Cho 和 Hye In Lee、D'LIGHT Law Group G Legal – Toncescu 和 SPARL Associates 252 新加坡 Lim Chong Kin、Drew & Napier LLC 264 瑞士András Gurovits，Kraft Frey Ltd. 所有者276
大数据和人工智能的海洋
多样性和真实性 [“图8.1”]（“Kitchin 2014”）。目前，量化全球数据量并不是一件简单的事情。根据国际数据组织的研究——“2020 年的数字宇宙”（“https"://bit. ly/3b4xgyy”），2020 年的数据量将达到约40 万亿千兆字节（“或 40 泽字节”）。有趣的是，大多数数据是在过去两年内生成的，到 2020 年，预计每个人每秒将生成 1.7 Mb（“https"://bit.ly/3fEQsH”），或每天生成 146,880 GB，到 2025 年每年将生成 165 泽字节（“https"://bit.ly/3b4xgyy”）。相比之下，特别是，海洋科学在过去十年中也经历了数据爆炸式增长（“Brett 等人2020”；Guidi 等人2020”）。例如，海洋微生物组的 DNA 测序自 2010 年以来产生了几百 TB 的原始数据，或世界上第一张海底数字地图
大数据的性能和容量影响
第 3 章。大数据对性能和容量意味着什么 ..................................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...........8 3.1.1 可扩展性 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....................8 3.1.2 大数据对网络的影响 ....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........9 3.1.3 云服务 ....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.2 速度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.2.1 访问延迟。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.2.2 快速使用和快速数据解释要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.2.3 响应时间 ......................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...13 3.2.4 安全性对性能和容量的影响。.................。。。。。。14 3.3 多样性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 3.3.1 数据类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 3.3.2 调整。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 3.4 真实性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20
智能制造中的大数据挑战...
在过去的几年中，数字技术改变了经济和社会，影响了所有活动领域和所有欧洲人的日常生活。数据是这一转变的核心，未来还将有更多变化（《欧洲数据战略》，EC COM 66，2020 年 2 月 19 日）。数字化欧洲工业 EC 通信最近为每个企业的数字化转型铺平了道路，无论其行业、规模和在欧盟的位置如何。未来的工厂将越来越“渴求数据”：制造商意识到创新生产流程产生的大量尚未开发的数据，并专注于掌握以数据为中心的工厂车间流程。这样做是为了在其细分市场中主动颠覆，通过需求驱动的制造实现变革性商业模式，并参与敏捷生产流程、批量一和大规模定制等。
大数据系统在航空和...中的应用
Chang-Geun Oh，博士。肯特州立大学，肯特，俄亥俄州 44242 航空航天是可以应用大数据系统的典型领域，因为它们规模庞大。本文确定了可以利用大数据基础设施来提高运营绩效的航空航天领域，并减轻了与使用大数据相关的人为因素考虑。 NextGen 的网络中心基础设施定义了在系统范围的信息管理程序下共享大量航空、飞行和天气数据。安装在飞机部件上的传感器提取了大量的飞机健康和运行状态数据。所有在不同航空部门工作的专业人员都需要这种共享的态势感知信息来达到他们自己独特的目的，而大数据系统将使这些信息得到有效利用。大数据分析改进的预测模型将提高航空安全性，减少航班延误，并节省维护时间和成本。飞行员行为研究可以采用自然主义研究方法来补充模拟测试的局限性。自然主义飞行研究需要考虑通过大数据系统收集和分析数据。随着航空/航天领域广泛应用大数据系统，人为因素研究问题自然而然地出现了。
大型，出色的免疫系统|健康
●免疫：免受传染病的保护。如果您不受疾病的侵害，则可以暴露于它而不会感染或生病。 ●疫苗：用于刺激人体针对特定疾病的免疫反应的制剂●疫苗接种：将疫苗引入人体以保护特定疾病的保护行为●免疫：通过疫苗接种人，该过程通过疫苗受到保护。此术语通常与疫苗接种或接种互换使用●免疫学：免疫系统的研究