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使值得信赖的人工智能在欧洲蓬勃发展，以增强服务和经济机会
数字领导力对欧洲来说不是奢侈品，而是必需品 数字领导力对欧洲来说不仅仅是奢侈品，而是必需品。我们未来的经济成功和社会福祉取决于我们利用可信数字创新的变革力量的能力。在欧盟准备迎接新一轮立法周期之际，有一个明确的当务之急：欧洲必须优先努力建立一个强大而完整的数字单一市场，并以果断的监管协调为基础，让可信的创新蓬勃发展。德拉吉报告 1 明确表示：要释放欧洲的创新潜力并确保其产业保持竞争力，我们必须将人工智能融入现有领域，并在新领域保持领先。虽然取得了一些进展，但数字却讲述了一个令人不安的故事。2023 年，美国领先人工智能领域的私人投资（625 亿欧元），其次是中国（73 亿欧元）。欧盟在 2023 年吸引了价值 55 亿欧元的私人投资 2 。 2023 年，61 个值得关注的人工智能模型源自美国机构，远远超过欧盟的 21 个和中国的 15 个 3 。为了缩小这种差距，必须注重数字规则的实际实施以及大力创新。需要公私合作来创建一个有效的欧洲生态系统。目前，欧洲法律框架的数量和复杂性，再加上分散的国家法律框架，要求采取协调的、欧洲的、多学科的方法，为欧洲企业提供清晰度和实用的指导，帮助他们实施和采用新技术。平均而言，近五分之一的欧洲中小企业进行在线交易，但只有不到十分之一的企业进行跨境在线交易；只有 8% 的欧盟企业采用了人工智能；这表明初创企业、扩大数字化企业规模和采用人工智能面临着挑战 4 。这不仅仅是一次错失的机会；这是对欧洲经济未来的长期威胁。在过去五年中，欧盟制定了涵盖数字价值链的复杂规则手册，包括一项新的《人工智能法案》。该规则手册的大部分内容必须尽快澄清和实施。B9+ 集团 5 和其他利益相关者（包括 D9+ 部长级集团 6 和德拉吉博士）都强调，需要确保这本新规则手册在实践中连贯一致、可预测，并且在实施过程中与欧洲竞争力相辅相成，而不是相互抵触。还需要就数字法规实施过程中是否正确平衡了所有权利展开辩论。
DOD手册（DODM）5000.101启用AI的T＆E自主（AI＆A）Systems
了解AI和A的功能如何充分信任以保留负责任的积极IT控制：展示用户检测何时以及如何回滚系统恢复到先验，更多•解释性：用户可能需要清晰，稳定的版本（在AI/ML决策的有问题的有效解释中，制定绩效的有效解释）
通过人工智能绿色氢能智能电网实现能源转型 Bhavay Bhaskar Singla*、NS Thakur** *（印度国家能源研究中心
智能微电网是可以单独运行或与电网并行运行的局部电网。智能微电网可以使用太阳能电池板、风力涡轮机、电池和绿色氢系统来产生本地可持续电力。智能微电网还可以通过实现需求响应、负荷管理和电网服务来增强电力系统的弹性、效率和安全性。[2] 人工智能可以为这些系统的设计、运行和管理提供智能和最佳解决方案，在加速向基于绿色氢的智能微电网过渡方面发挥重要作用。人工智能 (AI) 可以帮助模拟和优化基于绿色氢的智能微电网的规模和设计，这取决于可再生能源供应、负荷需求、电价、电解和燃料电池性能以及温室气体排放。神经网络、强化学习和模糊
可持续智能城市的人工智能元件：技术，应用，挑战和未来方向
摘要：快速的城市化加剧了对可持续解决方案的需求，以应对城市基础设施，气候变化和资源限制的挑战。这项研究表明，人工智能（AI）启用的元评估为发展可持续的智能城市提供了变革潜力。AI技术，例如机器学习，深度学习，生成AI（GAI）和大型语言模型（LLMS），增强了Metaverse在数据分析，城市决策和个性化用户体验中的能力。该研究进一步研究了这些高级AI模型如何促进关键的元元技术，例如大数据分析，自然语言处理（NLP），计算机视觉，数字双胞胎，物联网（IoT），Edge AI和5G/6G网络。在各种智能城市领域（环境，流动性，能源，健康，治理和经济）以及新加坡，首尔和里斯本等虚拟城市的现实用例中的应用，表明AI在智能城市的元城市中的有效性。 但是，智能城市中启用AI的元元，提出了与数据获取和管理，隐私，安全性，互操作性，可扩展性和道德考虑因素有关的挑战。 讨论了这些挑战的社会和技术含义，突出了对强大的数据治理框架和AI伦理准则的需求。 未来的指示强调推进AI模型架构和算法，增强隐私和安全措施，促进道德AI实践，解决绩效措施并促进利益相关者的协作。在各种智能城市领域（环境，流动性，能源，健康，治理和经济）以及新加坡，首尔和里斯本等虚拟城市的现实用例中的应用，表明AI在智能城市的元城市中的有效性。但是，智能城市中启用AI的元元，提出了与数据获取和管理，隐私，安全性，互操作性，可扩展性和道德考虑因素有关的挑战。讨论了这些挑战的社会和技术含义，突出了对强大的数据治理框架和AI伦理准则的需求。未来的指示强调推进AI模型架构和算法，增强隐私和安全措施，促进道德AI实践，解决绩效措施并促进利益相关者的协作。通过应对这些挑战，可以利用启用AI支持的元元的全部潜力，以增强智能城市的可持续性，适应性和宜居性。
在线模式六天教师培养计划（...
关于钦奈安娜大学 安娜大学成立于 1978 年 9 月 4 日，是一所单一制大学。它提供与社会当前和未来需求相关的工程、技术、建筑和应用科学高等教育。除了促进研究和传播从中获得的知识外，它还促进学术界和工业界之间的合作。 AU 的排名为 NAAC：A++ 3.54/4，NIRF 排名 2023：总体 18；大学：14；工程：13；研究：13 WUR-工程与技术：289，南亚：26，SDG 9-工业、创新和基础设施：101-200 该大学由四个钦奈大学校区合并而成。此外，安娜大学还拥有位于哥印拜陀、马杜赖、蒂鲁吉拉帕利和蒂鲁内尔维的 4 个地区校区、遍布泰米尔纳德邦的 13 所大学工程学院、9 所政府工程学院和 480 多所自治及附属工程学院，以开展工程和技术领域的学术活动。
民航局对新兴人工智能自动化的回应 A 部分：航空航天领域人工智能和高级自动化监管战略
我们认识到人工智能是一种强大的新技术，可以以前所未有的方式自动执行复杂任务。这带来了两个主要挑战：首先，我们需要确保人工智能软件本身是安全可靠的 - 例如，如果它帮助控制飞机，我们必须绝对确定它每次都会做出正确的决定。其次，我们需要仔细考虑当人工智能接管任务时角色如何变化 - 例如，如果飞行员从主动飞行转变为监督人工智能系统，我们需要确保这种新的工作方式保持安全。为了应对这些挑战，我们将在民航局职权范围内的所有领域监督人工智能，方法是建立在我们既定的监管框架的基础上 - 使用行之有效的规则，并在需要时仔细更新我们的要求。我们将采取慎重的方法，从有针对性的研究和现实世界的项目中学习，同时发展我们在监管人工智能系统和提高自动化水平方面的专业知识。
实时工业监控的机器学习智能传感器：革命性
这项研究研究了机器学习（ML）算法与制造业，能源和医疗保健领域的智能传感器技术的整合，专注于它们对实时工业监测，预测性维护和运营效率的影响。通过利用来自UCI机器学习存储库和Kaggle的数据，该研究衡量了启用ML的传感器在减少机器停机时间和增强故障检测方面的有效性。时间序列分析和回归建模表明，传感器的集成导致机器正常运行时间的显着提高5.5％，将平均正常运行时间从91.5％提高到97％，从而验证了预测性维护的作用。成本效益分析进一步强调，能源部门获得了最高的财务回报，在五年内，ROI 33.3％和正净现值（NPV），相对于初始投资，可节省大量成本。发现强调了传感器基础架构兼容性的重要性，强调了对诸如Edge Computing和Digital Twin Technology等适应性框架的必要性，以确保与Legacy Systems有效整合。建议包括整个行业的采用策略，这些策略利用这些技术来优化预测性维护并最大程度地提高部门特定的财务回报。
2024 年行业调查、趋势、经济状况和推动因素
关于太空制造 (ISM) 的讨论一直在增加，但尚未证明可实现持续盈利的生产。许多产品和材料已被证明在太空中制造时具有更好的性能，但它们是否足够好？截至目前，答案是否定的，但由于新产品、新工艺以及上质量和下质量成本的降低，变化仍在继续。因此，一些公司和应用程序可能正在接近。自作者 2022 年关于此主题的论文以来，NASA 已经创建了一份报告，ISM 实体已从 117 个增加到 303 个。太空工厂 (www.factoriesinspace.com) 是太空经济和微重力制造领域最大的商业实体公共数据库，共有 900 多个条目。论文的第一部分更新了太空制造分类。在 ISM 领域添加了杂项：先进材料、生物技术、大型结构、微加工、新奇和奢侈品、纯物质和太空食品。所有相关调查条目均列在表格中以供概览。这项工作的第二部分提供了最新的统计数据。在分类中，对受欢迎程度、目的地、状态、首次发射年份、地理分布和可用资金进行了比较。得益于上一篇论文，可以开始推断出一些趋势。太空中的新经济活动有可能加速太空技术的发展和活动速度，为进一步利用太空创造飞轮效应。太空制造可能是第一个离开地球的行业。哪个应用将是第一个？关键词：太空制造、太空经济、ISM、ISAM、ISRU
人工智能创新：实现自主人工智能的五大关键支柱
这正成为一个日益分散的领域，其中选择合适的硬件和软件的复杂性因需要不断更新、提升技能和重新评估您的 AI 产品组合而加剧。与超大规模提供商合作，作为战略顾问和云供应商，可以帮助您明确选择基础设施和 AI 模型。优秀的超大规模提供商将根据需要提供最新的 GPU，从而降低成本，同时还有助于减少不断重新培训团队以适应不断发展的基础设施和 AI 模型的需要。此外，利用云中的 AI 基础设施和服务，企业可以尝试尖端的 AI 技术，推动创新，而无需在内部构建基础设施。这让组织可以专注于开发 AI 解决方案，而不是管理底层硬件。