15 年来,欧洲已成为气候创新领域的全球领导者,投资数十亿欧元开发建立净零经济所需的突破性技术。然而,正如上周发布的欧盟竞争力指南所强调的那样,欧洲“从发现和申请专利到上市的道路上障碍重重”。指南采纳了马里奥·德拉吉的评估,即脱碳是欧洲繁荣的机遇,并将降低能源价格和提高我们在清洁技术领域的领先地位视为增强竞争力的“转型要务”。然而,这两份文件都警告说,欧洲清洁工业的供应不足以实现其脱碳目标,过度依赖进口国外制造的清洁技术可能会导致欧洲无法抓住这些机会。雄心壮志与随后的行动一样重要。这就是为什么我们,一个由 16 个智库、民间社会组织、研究和行业协会组成的团体,要求新的清洁工业协议为指南中概述的“联合脱碳和竞争力路线图”提供行动计划。
4. 汇总偏差:当数据集来自整个人口时,可能会对个人或小群体得出错误的结论。这种偏差最常见的形式是辛普森悖论(Blyth,1972),当只考虑整个人口的汇总数据时,小群体数据中观察到的模式就会消失。最著名的例子来自 1973 年加州大学伯克利分校的录取(Bickel 等人,1975)。根据汇总数据,女性申请者被拒绝的次数似乎明显多于男性。然而,对部门级数据的分析显示,大多数部门男性的拒绝率更高。汇总数据未能揭示这一点,因为女性申请总体录取率低的部门的比例高于申请录取率高的部门的比例。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
一种基于机器的系统,旨在以不同程度的自主性运行,部署后可能表现出适应性,并且为了明确或隐含的目标,根据收到的输入推断如何生成输出,例如预测、内容、建议或可以影响物理或虚拟环境的决策。
3. 与汉森委员就两项委员会提案交换意见:关于加强农民在食品供应链中地位的共同市场组织修正案和关于跨境执行欧盟农业和食品供应链不公平贸易行为规则的条例
2022 年 5 月 30 日——USAG ANSBACH。美国班贝格陆军参谋长。美国陆军参谋长达姆施塔特。凯泽斯劳滕美国陆军航空队。美国陆军航空队海德堡分队。美国陆军参谋长曼海姆。IMCOM-欧洲。美国陆军参谋长斯金宁。USAG 布鲁塞尔。USAG 比荷卢经济联盟。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
∗ 本文以巴黎政治学院数字、治理和主权主席准备的同名报告为基础。作者特别感谢 Mohamed Keita 在报告制定过程中提供的技术支持。我们还感谢 Sarah Guillou (OFCE SciencesPO) 的评论。† SKEMA 商学院 (法国)。电子邮件:ludovic.dibiaggio@skema.edu 。‡ 蔚蓝海岸大学、CNRS、GREDEG (法国) 和 SKEMA 商学院 (法国) 以及巴黎政治学院、OFCE (法国)。电子邮件:lionel.nesta@univ-cotedazur.fr 。§ 蔚蓝海岸大学,CNRS,GREDEG(法国)。电子邮件:simone.vannuccini@univ-cotedazur。fr .
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