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通过订单交货过程创建价值...
通过使用自动化来改善订单到分机的过程是开发价值创造和提高竞争力的方式的机会。基于文献，自动化将在未来将工作性质强烈地改变为更具战略性的方向。作为对可能性的平衡，信息系统的复杂性日益复杂会在定义，设计和使用方面造成压力。在云技术的发展中，可以很容易地看到数字化增长的方向。提高竞争力和更有效的操作是明确的目标。但是，成功采用自动化和所达到的价值并不总是清晰可见。此外，公司需要在战略和运营层面上提高对自动化的潜在价值的理解。
纳米技术业务创建计划（NBCI）
Meti：经济，贸易和工业部MEXT：教育，文化，体育，科学和技术教育部：国家高级工业科学技术研究所JST：日本科学技术局NEDO：新能源和工业技术发展组织NIMS NIMS：国家材料科学研究所
在农田上为林地创造的经济激励措施
本文将经济激励措施对林地种植对英国农田的影响进行了建模，并在空间上对三种鸟类的物种产生了不同的影响。经济模型使用一种基于代理的方法：每个包裹中的“农民”比较经济回报，从保持其当前的农业土地使用与林地种植的经济动机相比。然后，一个生态模型可以预测包裹级和局部景观水平林地覆盖物对物种分布的影响。我们比较了两个案例研究领域的结果，这些案例研究领域在机会成本和生态潜力的空间相关性方面有所不同。随着林地种植补贴的每公顷价值，我们的生物多样性指标的值增加，但速度因案例研究区域和物种而异。经济工具的成本效益根据机会成本与生态潜力之间的空间相关性的迹象而变化。
开发基于人工智能的内容创作
摘要 人工智能为内容制作提供了有前景的应用。然而，它们的开发面临着重大的版权问题，因为它涉及受保护主题的复制，并且需要非常大的数据集，以至于无法从所有权利人那里获得许可。这些问题可能会阻碍技术发展和内容制作。另一方面，一些人工智能应用程序可能会威胁到创作受相关权利保护的作品和主题的人的利益和激励。本文探讨了欧盟版权和反垄断法是否有能力应对这些挑战。它确定了将文本和数据挖掘 (TDM) 和临时复制的例外应用于人工智能 (AC) 应用程序开发的可能性和障碍。本文还研究了欧盟反垄断法促进获取受版权保护的培训材料和许可证的机制——这是版权例外的重要补充。虽然版权法和反垄断法在某些情况下允许人工智能的发展，但它们的工具仅限于特定类型的人工智能应用、某些类别的主题和特定的市场条件，并且受制于与开发过程有关的要求以及相当大的法律不确定性。版权法和反垄断法在合同和技术限制方面也基本上无能为力，而欧盟最近关于数据访问的举措也在这方面没有提供多少缓解。
欺骗性人工智能解释：创造与检测
摘要：人工智能 (AI) 带来了巨大的机遇，但也可能带来重大风险。自动生成的决策解释可以提高透明度并增进信任，尤其是对于基于 AI 模型自动预测的系统。但是，考虑到创建不诚实 AI 的经济激励，我们在多大程度上可以信任解释？为了解决这个问题，我们的工作研究了如何使用 AI 模型（即深度学习和现有的提高 AI 决策透明度的工具）来创建和检测欺骗性解释。作为一项实证评估，我们专注于文本分类并改变由 GradCAM（一种成熟的神经网络解释技术）生成的解释。然后，我们在一项有 200 名参与者的实验中评估了欺骗性解释对用户的影响。我们的研究结果证实，欺骗性解释确实可以欺骗人类。但是，如果有足够的领域知识，可以部署机器学习 (ML) 方法来检测看似微不足道的欺骗企图，准确率超过 80%。即使没有领域知识，只要具备所审查预测模型的基本知识，人们仍然能够以无监督的方式推断出解释中的不一致性。
德国汽车价值创造的未来
德国汽车行业的转型正在顺利进行。全球范围内电动汽车新注册量不断上升，生产设施也在重组。生产和车辆都变得越来越数字化，新的竞争对手也不断进入市场。与此同时，全球地区之间的竞争也在加剧，部分原因是大量投资和补贴计划，尤其是在美国和中国。这导致了对汽车生产和价值创造未来的争夺，因为该行业至关重要，具有很高的创新和经济价值潜力，并对其他行业产生显著的溢出效应。目前，人们正在激烈争论如何加强德国作为汽车中心的国际竞争力。
定义数字化创建的基础设施要求...
摘要 随着工业物联网 (IIoT)、大数据、云计算、人工智能 (AI) 等新技术的发展，工业领域的网络世界和物理世界的融合已成为实现智能工厂和提高生产力的必要条件。数字孪生 (DT) 概念作为一种连接物理世界和数字世界的技术，近年来引起了全世界的广泛关注。然而，这个概念相对较新；与此概念相关的文献有限，其应用仍在开发中，需要工业界和学术界的进一步参与。本论文项目介绍了构建 DT 的主要要求和步骤。为了实现本研究的目标，我们分别提出并回答了三个研究问题。前两个研究问题的答案主要基于对科学文献的调查，以探索这一概念的背景、主要基础设施、相关技术、其在制造领域的应用、未解决的问题以及阻碍其实施的一些机遇和挑战。此外，最后一个研究问题的答案体现在提出一种通用方法，其中包含 DT 构建过程的一些详细步骤，并通过现有案例研究验证该方法以证明其在实践中有效。此外，还解决了未来工作所需的几个方面。（关键词：数字孪生、智能工厂、IIoT、CPS、模拟。）
创建全球疫苗风险指数
1 德克萨斯州A＆M公共卫生学院，德克萨斯州，美国，美国大学城，美国德克萨斯州A＆M大学的高级研究所2德克萨斯州，美国，美国4号Scowcroft国际事务研究所，布什政策与政府学院，得克萨斯州A＆M大学，美国德克萨斯州大学站，美国，美国，美国贝勒大学，美国韦科大学，美国德克萨斯州韦科大学5号生物学系，詹姆斯·詹姆斯·贝克三世研究所，贝克三世学院，美国休斯顿，休斯顿，休斯顿，美国德克萨斯州休斯顿，美国德克萨斯州，美国7 M.D. 安德森癌症中心，美国休斯顿，美国，美国，统计合作中心8号，德克萨斯州A＆M大学统计系，美国德克萨斯州学院，美国，美国，美国。德克萨斯州A＆M公共卫生学院，德克萨斯州，美国，美国大学城，美国德克萨斯州A＆M大学的高级研究所2德克萨斯州，美国，美国4号Scowcroft国际事务研究所，布什政策与政府学院，得克萨斯州A＆M大学，美国德克萨斯州大学站，美国，美国，美国贝勒大学，美国韦科大学，美国德克萨斯州韦科大学5号生物学系，詹姆斯·詹姆斯·贝克三世研究所，贝克三世学院，美国休斯顿，休斯顿，休斯顿，美国德克萨斯州休斯顿，美国德克萨斯州，美国7 M.D. 安德森癌症中心，美国休斯顿，美国，美国，统计合作中心8号，德克萨斯州A＆M大学统计系，美国德克萨斯州学院，美国，美国，美国。德克萨斯州A＆M公共卫生学院，德克萨斯州，美国，美国大学城，美国德克萨斯州A＆M大学的高级研究所2德克萨斯州，美国，美国4号Scowcroft国际事务研究所，布什政策与政府学院，得克萨斯州A＆M大学，美国德克萨斯州大学站，美国，美国，美国贝勒大学，美国韦科大学，美国德克萨斯州韦科大学5号生物学系，詹姆斯·詹姆斯·贝克三世研究所，贝克三世学院，美国休斯顿，休斯顿，休斯顿，美国德克萨斯州休斯顿，美国德克萨斯州，美国7 M.D. 安德森癌症中心，美国休斯顿，美国，美国，统计合作中心8号，德克萨斯州A＆M大学统计系，美国德克萨斯州学院，美国，美国，美国。德克萨斯州A＆M公共卫生学院，德克萨斯州，美国，美国大学城，美国德克萨斯州A＆M大学的高级研究所2德克萨斯州，美国，美国4号Scowcroft国际事务研究所，布什政策与政府学院，得克萨斯州A＆M大学，美国德克萨斯州大学站，美国，美国，美国贝勒大学，美国韦科大学，美国德克萨斯州韦科大学5号生物学系，詹姆斯·詹姆斯·贝克三世研究所，贝克三世学院，美国休斯顿，休斯顿，休斯顿，美国德克萨斯州休斯顿，美国德克萨斯州，美国7 M.D.安德森癌症中心，美国休斯顿，美国，美国，统计合作中心8号，德克萨斯州A＆M大学统计系，美国德克萨斯州学院，美国，美国，美国。安德森癌症中心，美国休斯顿，美国，美国，统计合作中心8号，德克萨斯州A＆M大学统计系，美国德克萨斯州学院，美国，美国，美国。