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2022 年融合报告 - 经济与金融
ERM II 汇率机制 II ESA 欧洲账户体系 ESCB 欧洲中央银行体系 EU 欧洲联盟 Eurostat 欧盟统计局 FDI 外国直接投资 FGS 增长融资计划 FSA 金融监管局 GDP 国内生产总值 HICP 协调消费者物价指数 HFSA 匈牙利金融监管局 IDR 深度审查 MFI 货币金融机构 MIP 宏观经济失衡程序 NCBs 国家中央银行 NEER 名义有效汇率 NIK 波兰最高监管院 NPL 不良贷款 OJ 官方公报 OJL 官方公报 Lex PIT 个人所得税 PPS 购买力标准 REER 实际有效汇率 RRF 复苏与复原机制 RRP 复苏与复原计划 SGP 稳定与增长公约 TFEU 欧洲联盟运作条约 ULC 单位劳动力成本 VAT 增值税
人工智能网络系统：计算与通信的融合
摘要 人工智能和5G系统是改变世界的两大热门技术领域。在计算和通信的深度融合中，人工智能网络系统（NSAI）呈现出一种范式转变，分布式人工智能渗透到网络的所有元素中，即云、边缘、终端设备，使人工智能实际上作为一个网络系统运行。另一方面，随着通信系统的演进，网络正在成为一个与人工智能交织在一起的特定服务系统，即网络作为一个人工智能系统运行，实现实时智能服务。随着“人工智能作为网络，网络作为人工智能”技术的发展趋势，NSAI生态系统可以呈现人工智能系统和B5G-6G通信网络的下一代浪潮。在本文中，我们主要旨在对NSAI的系统架构、关键技术、应用场景、挑战和机遇进行全面的概述，以期为电信和人工智能计算的未来发展提供启示。本文的贡献还包括：1）为计算和通信的深度融合提供统一的框架，其中网络和应用程序/服务可以作为单个集成系统进行联合优化；2）提出实现网络空间、物理世界和人类社会在线进化融合的路线图和开放的研究问题，走向无处不在的脑网络（UBN），这需要计算和通信研究界的共同努力。
基于 DESI 指数的欧盟融合与马太效应
摘要：欧盟委员会 (EC) 自 2014 年以来一直通过数字经济和社会指数 (DESI) 监测成员国的数字化进程。DESI 指数目前对欧盟成员国进行排名，并根据四个核心指标和 33 个单独指标监测它们的进展。我们试图确定是否可以通过使用 DESI 的年度数据库来检测成员国之间的趋同。通过研究指数的变化，我们提出存在所谓的“马太效应”，即欧盟 27 个成员国之间的“富人越来越富”综合症。我们还假设 COVID-19 大流行会影响 DESI 的变化。研究的问题是使用文献计量、统计数学方法的问题。σ 收敛分析用于估计成员国之间差异随时间的减少，而 β 收敛分析用于估计赶上初始发展水平的速度。进行了 PCA 分析，以验证马修效应，并考虑实际人均 GDP 变化的附加 λ 方差。在 2016-2021 年期间，σ 收敛得到了证实。β 收敛得到了显著证实，研究还表明追赶的半衰期约为 20 年。2016-2021 年期间的马修效应虽然没有得到显著证实，但往往表明它的存在。COVID-19 大流行对 DESI 指数值的影响就像
世卫组织关于细胞和细胞疗法监管融合的考虑
注意：本文件旨在征求对其中所含提案的意见和建议，然后由生物标准化专家委员会 (ECBS) 进行审议。发布此早期草案是为了向广大受众提供有关拟议文件的信息，并提高协商过程的透明度。目前形式的文本不一定代表 ECBS 的一致表述。建议修改本文本的书面意见必须在 2022 年 1 月 24 日之前收到，使用单独提供的意见表，并应寄至：世界卫生组织卫生产品政策和标准部 (HPS)，20 Avenue Appia，1211 Geneva 27，瑞士。意见也可以通过电子方式提交给负责人：Si Hyung Yoo 博士，地址：yoos@who.int。ECBS 审议的结果将在世卫组织技术报告系列中发表。该文件最终商定的表述将进行编辑，以符合世卫组织风格指南第二版（KMS/WHP/13.1）。
工业 5.0：人工智能与 HI（人类智能）的融合
今天，我们看到各个领域的大量行业都在采用工业 4.0，我们中的许多人开始问“下一步是什么？”，下一次工业革命，工业 5.0。过去的革命指出，新的革命只是为了纠正现有工业状况的异常。同样，为了进一步澄清和理解智能工厂的先前发现，我们进行了系统的文献综述。本研究论文讨论了工业 5.0 能够影响和改善的各行各业。我们还试图列出一些对实现第五次工业革命至关重要的因素。以智能社会为目标，这将是现有智能工厂的延伸，我们将这一转型、增长和发展过程称为“工业升级”。我们提出了一个新术语，称为 IoE——万物互联，作为 IoT 的扩展。
自下而上和自上而下的神经加工系统设计：神经形态智能作为自然和人工智能的融合
摘要 - 虽然摩尔的定律推动了指数计算的能力期望，但其接近的最终要求需要新的途径来改善整体系统性能。这些途径之一是探索新的替代脑启发的计算体系结构，这些计算体系结构有望实现生物神经加工系统的灵活性和功能。在这种情况下，神经形态智能代表了基于尖峰神经网络体系结构的实现，在计算中的范式转移，紧密地共同关注处理和内存。在本文中，我们提供了对现有硅实施中存在的粒度不同水平的全面概述，比较了旨在复制自然智力（自下而上）的方法与旨在解决实际人工智力应用程序（自上而下）的方法（自下而上），并评估了不同的电路设计样式。首先，我们介绍模拟，混合信号和数字电路设计样式，通过时间多路复用，内存计算和新型设备来识别处理与内存之间的边界。接下来，我们重点介绍每种自下而上和自上而下的方法的关键交易，调查其硅实现，并进行详细的比较分析以提取设计准则。最后，我们确定了与传统的机器学习加速器相比，在神经形态边缘计算获得竞争优势所需的必要协同作用和缺失的元素，并概述了针对神经形态智能的框架的关键要素。
技术教育中人工智能融合的学习方式
本研究旨在设计一种针对技术学科主要教学方法——技术问题解决中的人工智能融合个性化学习的学习风格模型。在技术问题解决学习风格的认知-判断、创造力、执行力、态度和互动维度中，选择主要根据问题内容和学习形式起作用的维度并构建模型。本研究采用的是Kolb的研究方法，该方法通过综合两种信息感知方法和两种信息处理方法之间的相关性得出四种学习风格。因此，本研究考虑创造力层面的“适应-创新型”和执行层面的“反思-行动型”，设计了一个创造力-执行模型。此外，设计了互动维度的“独立-合作型”与态度维度的“回避-参与型”动态互动的互动-态度模型。此外，设计并提出了技术问题解决学习风格的五因素模型，将技术问题解决学习风格的认知-判断、创造力、执行力、互动和态度五个维度都作为因素。通过模型设计定义的学习者特征为考虑学习者个体特征的AI融合教育的方向提供了建议和基础数据。未来建议在AI融合教育中开展针对性个性化教学和学习发展研究，并根据技术问题解决的学习风格考虑学习者的特征。
214 研究文章 - 人工智能的融合...
摘要 — 运营和维护成本一直是风力涡轮机的沉重负担，主要支出方面是计划外非计划故障、维修和停机成本。通过风电场和运营控制中心之间的连接技术增强，可以通过持续分析获取的数据来降低风险并提高维护效率。工业物联网和机器学习的数字解决方案已经取得了进展，是真正的游戏规则改变者，具有监督、预测和预防灾难性故障的潜力。从数据中获取见解以了解磨损模式并制定更换策略，以降低频繁维护成本并提高产量。本文将讨论和回顾风力涡轮机的预测和诊断、机器学习算法、识别它们在子系统内的相互依赖性以及可用于有效处理预测性维护计划中的数据的数字解决方案。