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公司需要利用生态系统来部署...
• 垂直生态系统合作伙伴：要成功应用生成式人工智能，必须将多个层面整合在一起：底层计算/托管技术、可用的训练数据、针对特定用例进行训练和微调的精心构建的基础模型，以及通过 API 或前端访问这些模型。为成熟的战略用例部署人工智能的组织应考虑建立内部能力来协调技术、数据和模型，但协调这些层面可能并不总是可行的，这取决于组织的成熟度和具体用例。可能需要与提供端到端打包生成式人工智能解决方案的垂直生态系统合作伙伴合作。标准化用例（工作场所/协作、采购、支付、客户服务等领域）是使用垂直生态系统合作伙伴的典型候选对象。这意味着要么与金融、采购、人力资源等领域的现有企业合作，提供基于生成式人工智能的服务，要么利用新兴的生成式人工智能参与者提供垂直整合的解决方案（例如 Jasper、GitHub Copilot、Synthesia）。此外，就像越来越受欢迎的行业专用云解决方案一样，行业专用的生成式人工智能解决方案在未来可能会获得关注。
6934 平台生态系统和互操作性
Swati：标准化掉期清算授权以及未清算场外衍生品的抵押要求催生了大量抵押品管理服务。通过管理 Alpha 上的整个抵押品生命周期，从交易前分析和风险敞口计算到保证金和对账，管理者可以了解抵押品，并可以根据交易前保证金估算和费用选择最佳清算场所。围绕交易监控、ESG 合规和未清算保证金规则 (UMR) 的新兴法规将受益于专注于这些领域的服务提供商的活跃生态系统。
抗生素耐药细菌在陆地生态系统中的传播和抗土壤抗性的形成
摘要：陆地生态系统在土壤抵抗组的形成和抗生素耐药细菌的传播中起着至关重要的作用。对各种陆地生态系统中的土壤微生物群落，其结构，完整性和抗生素耐药性（AR）水平进行了全面研究。总共从研究的生态系统中分离出389个主要细菌菌株，其中57个对抗生素具有抗性，抗生素耐药性水平超过70％。原始森林的土壤微生物组的特征是抗生素抗性的细菌含量较低。只有两个物种，蜡状芽孢杆菌和pantoea凝集群显示出对抗生素的高耐药性。在药用植物的农业生态系统的土壤中，在106种细菌菌株中，在13种中发现了对抗生素的高度耐药性。已经确定，抗生素抗性细菌的数量在被Enro floxacin污染的农业生态系统的土壤中最高。在190个测试的细菌菌株中，有42个（22％）的特征是高水平的抗生素耐药性。因此，土壤生态系统是抗生素耐药菌形成和扩散的关键联系，这对人类是一种潜在的危险。为了降低人类AR的风险，必须采取适当的措施来管理土壤微生物组并避免用抗生素污染土壤的污染。
人工智能和机器人技术在转型医疗生态系统中的应用综述
根据 P5 医学的概念，医疗保健正朝着主动性的方向转变——这是一门预测性、个性化、预防性、参与性和精准性的学科。这种以患者为中心的护理充分利用了最新的人工智能 (AI) 和机器人技术，以支持诊断、决策和治疗。在本文中，我们介绍了人工智能和机器人系统在这一演变中的作用，包括示例用例。我们根据多个维度对系统进行分类，例如系统类型、自主程度、应用系统的护理环境和应用领域。这些技术已经在预测败血症或心血管风险、监测重症监护病房的生命参数或家庭护理机器人方面取得了显着成果。尽管如此，尽管围绕医疗保健领域的人工智能和机器人进行了大量研究，但在现实世界的护理环境中的采用仍然有限。为了消除采用障碍，我们需要解决安全、隐私和道德原则等问题；发现并消除可能导致有害或不公平临床决策的偏见；并建立对人工智能的信任和社会接受度。
尽量减少未来可再生能源发展对世界沙漠生态系统的影响
可再生能源发展正在全球迅速增长，为许多人口提供负担得起且更环保的可持续能源。然而，可再生能源，如太阳能和风能，可以通过转换和改变自然栖息地而占用大量土地。地球上较为完整的栖息地之一是沙漠生物群落，其中包含大片无路地区，在某些地方，生物多样性很高。由于沙漠地区通常多风且阳光充足，因此可再生能源资源也十分丰富。利用公开的地理空间数据，我们计算出，全球风能资源最高的地区与 79% 的无路地区重叠，太阳能资源最高的地区与 28% 的无路地区重叠。风能和太阳能资源丰富的地区与植物多样性高的地区重叠率分别为 56% 和 79%，但由于植物多样性高的沙漠地区是局部的，这些重叠地区仅占具有潜在经济价值的风能和太阳能地区的一小部分。这些结果表明，生态完整的沙漠地区面临着可再生能源发展的威胁。然而，在资源丰富、质量较差的沙漠地区进行战略性选址可能会缓解这一问题，尤其是在已经受到人类活动影响的地区可用的情况下。详细介绍的选定地区展示了这些栖息地面临的风险以及将生态系统破坏降至最低的策略。我们敦促政府和行业考虑在风能和太阳能项目上进行布局，以最大限度地减少对迄今为止尚未受到人类活动影响的土地的环境影响。
迈向可持续发展的数字化制造生态系统：从过去二十年的研究经验中汲取教训
摘要：尽管物联网 (IoT)、先进制造技术和云制造有助于开发数字化制造生态系统，从而提高能源效率和资源利用率，但制造流程容易受到及时生产和交付的影响。工业革命 4.0 (IR 4.0) 中的数字化制造系统最大限度地减少了人机交互，以促进生产力和物料流动。然而，很少有研究衡量这些数字技术在整个制造过程中的效率；此外，人们对各国通过生产过程数字化实现可持续制造绩效的合作努力知之甚少。因此，本系统评价旨在强调数字化制造系统对可持续产品开发的有效性以及该主题的合作研究。我们按照 2015 年系统评价和荟萃分析协议的首选报告项目 (PRISMA) 声明为本评价选择了 52 篇研究文章。文献分类是使用 VOSviewer（荷兰莱顿大学科学技术研究中心）中的文本频率算法开发的。结果显示，2005 年至 2020 年的文献可分为四大研究流：数字化转型、数字化制造生态系统、绩效管理和可持续性。研究结果表明，制造流程正朝着完全依赖于数字技术的物联网、数字设备和智能工厂的方向发展。数字化制造生态系统依赖于所有利益相关者能否使用数字技术。研究得出结论，数字技术正在提高制造效率和流程效率。然而，这需要发达国家主要提供的基础设施；因此，欠发达地区的数字化转型是经过深思熟虑的，需要更多的协作研究。
人机生态系统中的隐私、代理和信任
在人际层面，至关重要的人类联系、信任和同理心可能会因日益广泛的算法控制形式而丧失。工作场所和公共场所中生物特征监控的日益增多，可能会阻碍或阻止公民行使集会和结社自由，从而消除匿名保护，并对社会凝聚力和民主参与产生寒蝉效应。此外，随着其他形式的自动化社会管理不断增加，它们有可能削弱团结的纽带。这开始体现在算法劳动力和生产力管理工具的广泛部署，以及自动化福利系统和贫困管理制度的兴起，其中预测计算模型被用于分配社会服务、预防和起诉犯罪行为，以及确定个人需要和伤害的风险。正如弗吉尼亚·尤班克斯 (Virginia Eubanks) 所写，这类算法决策系统有可能“向职业中产阶级公众隐瞒贫困，并为国家提供做出非人道选择所需的道德距离”（Eubanks 2018，13）。这种技术可行性有可能将决定公平公正社会应该是什么样子的共同政治责任重新定义为需要通过预测分析和工具化的管理技术来解决的系统工程问题。
生态系统作为恢复经济的典范
书籍摘要 生态系统作为恢复经济的模型，作者 JH Giordanengo 只有当人类了解疾病的真正本质时，我们才能开始解决我们最严重的健康问题。我们对经济的本质缺乏同等的了解，这不仅使我们自己处于危险之中，也使我们所依赖的生态系统处于危险之中。凭借在生态学、经济学和商业领域三十年的工作和研究，Giordanengo 描述了我们经济的真正本质，为生态系统和经济的普遍规则提供了新的见解。从我们对生态恢复的集体知识出发，本书不仅告诉我们可持续经济是如何构建的，还告诉我们如何恢复经济到高度运作和可持续的状态。如果您认为生态系统不可能提供经济恢复的线索，那么希望本书能激励您重新思考。