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数字破坏调查2024
但是，技术趋势的重要性也取决于您打算应用它的行业和业务目的。例如，电子商务对于零售和消费产品公司来说是最重要的技术，分别占84％和83％。这是汽车和工业高管所引用的频率高10倍，他们的最重要技术与过程自动化和机器人技术有关。对于这两个行业的公司而言，技术投资的主要业务目标是通过智能工厂推动创新和改善生产。消费产品，金融服务，零售和电信公司的技术投资将其技术投资集中在客户洞察力，服务和经验上。
covid-19和数字经济的破坏
数字基础架构目睹了由于在线业务转移和在家工作的消费者而引起的积极需求震惊。然而，预计在低收入国家和中等收入国家，非正式部门构成大量经济活动，从而限制了社会疏远和家庭安排工作的执行。此外，通过总体宽带速度的退化，在很大程度上满足了对LIC和MIC的互联网访问需求的增加，这实际上可能对GDP增长产生负面影响。在几个非洲和亚洲国家，在锁定期间的平均宽带速度下降了20％以上。在供应方面，旅行禁令，锁定和社会疏远政策破坏了ICT制造领域，在2020年1月至6月之间，光纤电缆和其他材料投入的进口下降，泰国。这些供应侧冲击对LIC具有更高的影响，并且与HIC相比，MICS与HIC相比，因为后一组具有更高的国内替代进口能力，并且在制造业中的机器人密度也更高，即更加自动化。
技术带来的颠覆 - 欧洲议会
事实上，技术发展经常被描述为革命性的。从易碎但利润丰厚的瓷器到粗糙但致命的火药，从发明舆论的印刷机到有人说让人们“独自打保龄球”的电视，新技术经常改变生活、社区和文明的进程。在当前数据驱动的互联网技术浪潮中，其颠覆性力量是商业模式的核心特征。这也许体现在“快速行动，打破常规”的座右铭上，最初由 Facebook 采用，但后来象征着硅谷公司愿意——甚至是决心——打破他们认为过时的社会规范、政治思想和经济模式，通常采用“最好请求原谅而不是许可”的法律合规方式。2
《鞭笞》中的大脑网络中断
WAD 的神经影像学发现好坏参半，一些研究报告了脑灌注 15、16 和白质束完整性的变化，17 而其他一些研究则未能通过功能或形态成像发现关联。18、19 静息状态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 是一种快速发展的工具，已广泛应用于研究临床人群的异常脑活动。虽然一些研究揭示了 rs- fMRI 与轻度至重度创伤性脑损伤之间的联系，20、21 迄今为止，尚无一项研究在 WAD 人群中发现类似的关联。使用图论方法分析大规模网络最近获得了关注，成为一种用于表征使用 rs- fMRI 观察到的大脑网络的方法。在图论框架内，大脑区域可以被视为由边链接的节点，边由节点对之间成对相关的强度定义。这种节点和边的拓扑排列可以用图来描述，该图可以划分为称为模块的互连子网络。模块化已发现出现在许多复杂系统中，22 神经成像技术的进步已导致将大脑网络描述为分层组织的模块化系统。23、24 模块化作为一种定量测量，可以被视为模块内连接（边）数与模块间连接数之比。在这项初步研究中，我们在 23 名慢性 WAD 患者样本中调查了网络模块化与症状指标之间的潜在联系。之所以选择模块化，是因为它提供了一种全脑网络组织的指标，该指标已显示出作为大脑可塑性的标志的前景，并已应用于一系列临床状况的研究，其中一些临床状况可能与 WAD 表面上相似，例如轻度创伤性脑损伤和 PTSD。 25 - 30 除了用于评估 WAD 的标准临床量表（例如颈部残疾指数 31 和创伤性损伤痛苦量表）外，还纳入了 32 项 MFI 测量值作为结果指标。
新冠肺炎疫情时代的数字化颠覆
2020 年 3 月，由于澳大利亚政府优先控制 COVID-19 病毒的传播，澳大利亚大部分地区被封锁（卫生部，2020 年）。这对企业、组织和各级教育产生了重大影响（Franchi，2020 年）。到 2020 年 3 月底，大多数高等教育机构已停止所有面对面授课，迫使学生和教职员工转向在线学习。有人认为，高等教育正处于新常态的风口浪尖，在线学习的兴起使人们能够更公平地接受高等教育（Barsotti，2020 年；D'Orville，2020 年）。Jonsson（引自 Barsotti，2020 年）建议大学应将当前的混乱和拥抱技术的需要视为“向学习方式不同的人开放教育的机会”（第 3 页）。然而，巴索蒂警告说，虽然这种灵活性对许多学生来说可能非常有效，但需要注意帮助那些难以适应在线环境或因使用在线环境而感到孤立的学生。费雷拉（引自巴索蒂，2020 年）认为“灵活性并不一定意味着更好的表现”（第 1 页），这表明如果没有课堂结构，学生管理时间的能力就会受到更大的压力。
人工智能与高等教育的颠覆
自第一份斯坦福 AI100 报告发布以来，人工智能 (AI) 及其对社会的影响在过去五年中受到了广泛关注。人工智能已经在全球范围内以关键和个人的方式影响着个人，随着对算法的全部影响被理解，许多行业将继续经历颠覆。高等教育是将受到极大影响的行业之一；因此，许多机构已开始加速跨学科采用人工智能，以应对快速到来的市场转变。该技术的最新进展尤其有希望，因为它有可能为学生创造和扩展个性化学习，优化学习成果策略，并增加接触更多样化人群的机会。仅在美国，预计 2018-2022 年间大学人工智能市场将增长 48%。研究证实，目前在教育领域使用人工智能 (AIEd) 可带来积极成果，包括改善学生的学习成果，同时增加入学机会、提高留存率、降低教育成本并缩短完成时间。人工智能的未来用途将包括：随时随地实现引人入胜的互动式教育；个性化人工智能导师，帮助学生确定并实现目标；大规模个性化，让人工智能能够根据学生需求进行量身定制