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人工智能时代的半导体产业
虽然半导体行业组织预测两年内芯片需求将增长 15%，但下游组织（依赖半导体供应来提供产品或服务和运营的组织）预计其芯片需求将以 29% 的更高增长率增长。人工智能 (AI) 和生成式人工智能 (Gen AI) 的普及推动了对专用神经处理单元 (NPU) 和高性能图形处理单元 (GPU) 的需求，这些单元可以高效处理大量计算和大型数据集。此外，下游组织预计未来 12 个月对人工智能芯片、定制硅片和内存密集型芯片的需求将增加。
推动未来做好准备迎接转型时代
新技术、持续方法和混合工作环境重塑了人们对质量专业人员的期望，以及他们发挥影响力的机会。如今，质量管理领导者需要以战略和协作的方式开展工作，以满足客户、利益相关者和监管机构不断变化的需求。除此之外，领导者还在继续在内部倡导质量，以获得推动真正进步所需的支持。
人工智能时代的网络安全
特定于新一代人工智能的漏洞新一代人工智能使组织面临更广泛的威胁形势、更老练的攻击者以及新的攻击点。随着组织从试点和离散用例转向更大规模的新一代人工智能实施，网络安全风险将会增加。这是因为采用的规模和复杂性将更大，例如系统中的用户、更多的数据和更多的集成。这些增加的风险涵盖从新一代人工智能模型中断和提示注入到训练数据泄露、盗窃和操纵的方方面面。这类漏洞是新出现的，大多数组织还没有准备好应对它们。现在需要影子人工智能发现、LLM 提示和响应过滤以及专门的人工智能工作负载集成测试等新功能来适当缓解这些新风险。
AI时代的性别能量Nexus
5.1.1 Whether or not legal frameworks are in place to promote, enforce and monitor equality and non‑discrimination on the basis of sex 5.2 Eliminate all forms of violence against all women and girls in the public and private spheres, including trafficking and sexual and other types of exploitation 5.2.1 Proportion of ever-partnered women and girls aged 15 years and older subjected to physical, sexual or psychological violence by a current or former intimate partner in the previous 12个月，按暴力形式和按年龄为5.2.2年龄在15岁及以上的妇女和女孩的比例在前12个月以外的其他人进行性暴力，在过去的12个月中，按照年龄和发生的地点为止，以5.3的年龄和地点消除了所有有害行为，消除了所有有害习俗，例如儿童，早期和强迫婚姻和强迫婚姻和女性施加妇女的年龄5.3.1妇女的年龄5.3.1岁以前的女性及其年龄的年龄。通过提供公共服务，基础设施和社会保护政策以及家庭内部的共同责任和家庭在全国范围内促进共同的责任5.4.1在全国范围内促进5.4.1的时间比例为5.4.1，在5.4.1的家庭中花费了5.4.1在无偿的家庭和保健工作，按性别，年龄，年龄，年龄，年龄，年龄，
精准医疗的新时代
哈佛医学院的研究人员和麻省理工学院的研究人员在麻省总医院合作，他们假设他们可以建立一个深度学习模型来评估肺部扫描成像并预测个人风险，而无需额外的人口统计或临床数据。哈佛/麻省理工学院的团队使用三组低剂量计算机断层扫描 (LDCT 扫描) 数据集训练了一个 3D 卷积神经网络架构，一组来自 NLST 参与者的 6,282 次 LDCT，来自麻省总医院的 8,821 次 LDCT，以及来自长庚纪念医院的 12,280 次 LDCT，其中包括具有各种吸烟史的人（包括非吸烟者）。他们的模型名为 Sybil，由几家大型医疗保健公司和投资者资助，事实证明，只需一次低剂量计算机断层扫描 (LDCT) 扫描即可准确预测吸烟者和非吸烟者未来患肺癌的风险。
后量子时代的加密标准
1994 年，彼得·肖尔 (Peter Shor) 发现了一种可以有效找到大整数素因数的量子算法 [1]。数学家们长期以来一直对因式分解算法感兴趣，并开发了各种因式分解技术。过去几十年来，这个问题重新引起了人们的兴趣，因为广泛使用的 RSA 密码系统依赖于因式分解的假定难解性。最著名的经典算法是通用数域筛选法，它需要整数大小（即被分解数字的二进制表示中的位数）的亚指数时间。RSA 中用于现代安全级别的参数使用的整数非常大，以至于即使具有出色的计算能力，通用数域筛选法也过于低效。肖尔算法之所以如此引人注目，是因为它可以在量子计算机上以多项式时间运行。量子计算机是利用量子物理特性来存储数据和执行计算的机器。世界各地的研究人员和工程师在构建越来越大的量子计算机方面取得了稳步进展。虽然量子计算机无法全面超越传统计算机，但在某些应用领域，它们可以带来巨大的加速，例如计算化学、人工智能、机器学习、金融建模和药物设计（仅举几例）。目前，量子计算机尚未发展到在这些应用领域超越当今计算机的水平，但在未来几十年内，它们可能会实现这一目标。虽然上述应用将为社会带来积极效益，但 Shor 算法的颠覆性更强。在我们互联的世界中，信息通过使用加密技术得到保护。我们每天都使用互联网、手机、社交网络和云计算进行安全通信和进行金融交易。在幕后，运行我们数字基础设施的协议主要依赖于一些加密原语：公钥加密、数字签名和密钥交换。综合起来，功能
跨学科的任务：时代的挑战和...
经常，科学的突破恰好发生在当前学科的边界，甚至超越这些学科的边界，从而导致跨学科专业的巨大扩散以及生产，传播和使用科学知识的许多新方式。尽管这些现象中的某些现象是由科学，研究和认知社区的内部动态产生的，但它们也反映了公众对创新以及经济和社会发展研究的作用日益增长的关注。因此，我们目睹了对公共科学操作系统的名副其实的范式转变的强有力的追求，将其从蓝色的研究中脱离，首先要处理和解决现实世界中的问题。在此之后，应将学术专家社区的关闭商店转变为一个开放的空间，该空间吸引了不同的研究人员，从业人员，用户，公民和利益相关者的受众和社区：公民科学，开放科学或科学2.0是流行语的流行语，以表征这种强大的趋势，以实现更高需求驱动的参与性研究。
自主流动性的新时代
在竞争的领导中，从9月30日至10月3日在浦那Kothrud的Arai进行了事件前准备检查。其中包括彻底的技术检查，对电气，机械和自主系统进行严格评估的车辆以确保符合竞争标准。此外，进行了安全简报和团队准备评估。动态事件的试验轨道 - 对象检测，分类和跟踪（ODCT）和远程驾驶系统（RDS） - 为团队设置了测试和调整其自动驾驶汽车的设置，以进一步确保他们达到了竞争的高标准。诸如业务介绍和设计评估之类的静态事件在第一天成为中心舞台。这些事件使团队能够介绍其创新策略和详细的设计，从而强调了开发自主系统所涉及的复杂性和前瞻性。晚上举行的大仪式，看到了来自行业和学术界的受人尊敬的贵宾。Ujjwala Karle女士，联合召集人，Abaja Saeindia 2024年阶段，Arai技术集团副总监，代表Arai发表了欢迎地址。她强调了在汽车研究的全球领导者Arai举办该活动的重要性。“ Arai主持Abaja Saeindia 2024的第3阶段是一种荣幸。此事件强调了我们对桥接学术界和行业的承诺。见证学生表现出应对汽车景观复杂性所必需的激情和大胆。”Baja Saeindia是至关重要的“行业简介”（I2i），为现实世界中的挑战提供动手经验。此外，诸如Intellimobility Ideathon之类的计划使参与者能够通过创新的解决方案来解决紧迫的移动性问题。我们在阿莱（Arai）感到自豪地支持Baja Saeindia，并祝所有参与者在今年的活动中取得巨大的成功。
“超越钢铁的新时代”
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