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技术是变革的推动者
首先是 Duffle，这是一个旨在数字化旅游零售体验的数字平台。Gebr. Heinemann 通过 GHARAGE 成为第一个战略合作伙伴，自 2021 年以来一直提供支持。就在最近，Avolta 以投资者的身份加入了 Duffle。看到 Avolta 和 Gebr. Heinemann 这样的两家国际旅游零售商投资这样的企业来数字化旅游零售，为继续这一旅程奠定了良好的基础。数字化也是我们 Amber Island 合资企业的关键因素。我们设计了一个 web3 会员社区，提供从世界上一些最负盛名的酿酒厂直接采购的稀有和限量威士忌的独家访问权。我们的限量版的第一批实物瓶刚刚发货，我们看到了产品与市场的契合。第二次降价发生在 2024 年 3 月。
循环经济是负责任银行的推动力
BAT 最佳可用技术 CDP 碳排放披露项目 CSRD 企业可持续性报告指令 CTI 循环转型指标 E&S 环境和社会 EFRAG 欧洲财务报告咨询小组 EPR 生产者延伸责任 ESG 环境、社会和治理 ESRS 欧洲可持续性报告标准 EU 欧盟 GFANZ 格拉斯哥净零排放金融联盟 GHG 温室气体 GRI 全球报告倡议 ICT 信息通信技术 IDB 美洲开发银行 ILO 国际劳工组织 IPBES 生物多样性和生态系统服务政府间小组 ISSB 国际可持续性标准委员会 KPI 关键绩效指标 KYC 了解你的客户 LCA 生命周期评估 MDB 多边开发银行 NDC 国家自主贡献 PaaS 产品即服务 PD 违约概率 PRB 负责任银行原则 SBTi 科学目标倡议 SBTN 科学目标网络 SMEs 中小企业 SDGs 可持续发展目标 TCFD 气候相关财务披露工作组TNFD 自然相关财务披露工作组 TPT 过渡计划工作组
可信信息完整性作为自主的推动者...
信息在分布式决策实体（包括飞机、地面基础设施和人类决策者）之间流动。自主机器或代理需要信息来支持其决策过程，就像人类一样。代理（机器和人类）之间交换的信息的完整性对于此类代理做出值得信赖的决策的能力至关重要。根据完整性较差的信息做出决策的代理可能会导致不确定和不理想的结果，从而导致对系统的不信任。Mayers 等人。指出“诚信与信任之间的关系涉及信任者对受托人遵守信任者认为可以接受的一套原则的看法。” [Mayers 等人，1995] 虽然 Mayers 等人。谈论的是人与人之间的信任关系，但在机器与机器和人与机器关系中的信息交换中也存在同样的关系。
数字化是气候行动的关键推动因素
随着气候变化加剧自然灾害的威胁日益严重，谷歌利用人工智能应对洪水造成的破坏性影响。每年，洪水影响超过 2.5 亿人，造成约 100 亿美元的损失。谷歌的人工智能洪水中心为 80 个国家提供超本地洪水预报，包括斯里兰卡、缅甸、泰国、老挝、越南和柬埔寨等东盟国家，共覆盖 4.6 亿人，并在潜在洪水事件发生前七天发出预警。通过结合卫星图像和天气预报等不同来源的数据，该技术旨在准确预测受洪水影响的地区和洪水严重程度。它最初在印度和孟加拉国推出，成功推动了全球扩张，现在已覆盖其他洪水风险较高的地区。通过战略合作伙伴关系，谷歌还确保即使是那些没有互联网接入的人也能收到这些关键的洪水警报，强调他们致力于利用技术在气候变化面前保障全球安全的承诺。
数字化：清洁能源过渡的推动力
本讨论文件以欧洲政策中心（EPC）在沃达丰社会与传播学院的支持下进行的“数字化清洁能源过渡”的发现为基础。该项目包括两个关于“数字化作为可再生革命的催化剂”和“数字化作为更有效的能源利用工具”的研讨会，该工具发生在2022年5月至2022年7月之间。感谢EPC的Annika Hedberg，Stefanšipka和AndreaG.Rodríguez对这项工作的评论。也要特别感谢国际可再生能源机构Francisco Boshell和Jaidev Dhavle的专家，以分享其在研究过程中的宝贵专业知识。EPC对其正在进行的操作或专门针对其出版物的支持并不构成其内容的认可，这仅反映了作者的观点。支持者和合作伙伴不能对可能对其中包含的信息进行任何用途负责。
探索新力量推动者的优势
作为国防人工智能 (AI) 领域的后来者，意大利正努力迎头赶上，其对国防人工智能的承诺是其武装部队更广泛的数字化计划的一部分。意大利政府将人工智能技术视为潜在威胁，同时也是可以增强自身能力的资产。前者在政府承诺在现代化的同时保持人类参与决策（人机互动）方面发挥了关键作用。意大利警告不要将人工智能与其他新兴和颠覆性技术（如无人驾驶和自动驾驶汽车（Swarming 和 Robotics））结合使用。与此同时，意大利将国防人工智能视为一种力量推动力，它可以通过先进的传感器和自动化、数据融合和对决策过程的支持来增强意大利武装部队在战场上的能力。
电子签名作为数字认证的推动者...
行业 Kubon、Rene ESG；亚历山德拉·科齐奥克；空客防务与航天；安德烈亚斯·舒曼； Premium Aerotec Geisenberger，安东；高级 Aerotec 普拉塞克，阿恩德。; MTU 迈尔、克劳斯 MTU；弗里斯，丹尼尔；空中客车防务与航天公司克鲁格，Eike；空客弗兰克·穆勒·亨索尔特；弗兰克·亨索尔特·菲希特纳；戈德，汉斯。迪尔；格罗斯、哈拉尔德.业纳。;布拉克洛，霍尔格；位置易北河飞行器工厂 Wirtz, Jörg；空中客车直升机公司 Marc Poerner；空中客车直升机
MSP作为EU Green Deal的推动者
与EGD相关的政策文件 - 欧洲绿色协议（2019年） - 一种可持续蓝色经济的新方法（2021） - 欧盟利用可再生近海的策略（2020） - 气候法（2021）（2021） - 重新播放欧洲计划（2022） - 加强了欧洲的2030年策略2020年2020年AINE AIVE -2020- eudive -eudive -2020- eudod aive -eudive -eudod（2020） - 农场到叉策略（2020） - 零污染（2021） - 循环经济行动计划（2020） - 可持续和竞争性的欧盟水产养殖（2021）
机器学习是实现量子比特可扩展性的推动因素
机器学习作为量子比特可扩展性的推动者 人们正在努力生产集成技术上相关数量的量子比特的电路。 虽然大多数材料系统中的量子比特控制现已成熟，但设备变异性是量子比特可扩展性的主要瓶颈之一。 我们如何表征和调整数百万个量子比特？ 机器学习可能可以给出答案。 不久前，编码和控制单个量子比特所需的掌握还只属于少数专家。 他们为自己的精湛技艺感到自豪。 攻读博士学位的学生或以《自然》杂志上的一封信为目标的早期职业研究人员愿意坚持不懈，直到他们获得实验所需的一个可运行的设备。 要作为量子比特运行，量子设备必须首先进行调整，研究人员必须找到一组可以编码量子比特并优化其性能的参数。 但是这种单一设备的方法不适用于工业量子技术。