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AI.STARTUP.HUB 汉堡人工智能加速器计划
我们批次内的初创企业将有机会参与我们广泛的加速器计划，该计划由八个模块组成，每个模块又有不同的主题：从研讨会、一对一辅导到指导计划和社交活动。一旦您被接受，我们将根据您在创业旅程中的阶段和您的个人资料共同分析您当前的需求，以便从以下模块中创建定制投资组合：
AI.STARTUP.HUB 汉堡人工智能创意计划
我们已经看到太多次，伟大的想法往往无法从创造者的想象中实现。多年来，我们了解人工智能生态系统，我们知道问题不在于没有足够的想法，而是这些想法往往不会被追求。为什么？因为潜在的创始人往往缺乏时间或资源将他们的想法变成现实。这就是为什么除了我们的加速器计划支持人工智能初创公司之外，我们现在还支持那些希望将他们的人工智能想法变成原型的人。
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该项目是关于在同种异体干细胞移植的背景下开发新的收养免疫疗法，尤其是条件。为此，应通过遗传和逆转录病毒转导来对NK细胞（原代NK细胞以及NK细胞系）进行基因修饰，以表达CD38和CD45建立的嵌合抗原受体（CARS）。
新闻2025年1月 - 物理系 - 汉堡大学
照片：伊娃·彼得斯（Eva Peters）教授索尼亚·科里亚尼（Sonia Coriani）特别赞赏Mildred Dresselhaus计划的合作性。您已经与Anna Krylov教授（2017年获奖者）合作了很多，并且真的很期待了解其他Mildred Dresselhaus获奖者并扩大了他们的网络。高级价格佩戴者专门针对各种频率区域（尤其是软X射线）的住院和时间解决光谱的严格和高精度方法的开发，以及使用现代光源来解释有关分子系统的最新实验研究。索尼娅·科里亚尼（Sonia Coriani）对她的研究深入了解，但也强调了她很高兴看到Olga Smirnova教授在观众中。她是将该计划带到汉堡的出色科学家的另一个例子。初级奖获得者Laura Cattaneo博士是组装专家和液晶样品的表征，液晶扁平喷嘴的发展，液晶液晶中高音和时态的THZ动力学的产生。本着米尔德雷德·德莱尔豪斯（Mildred Dresselhaus）的精神，为妇女在一生中的自然科学中的关注而竞选，她对多样性充满热情，因为并非所有障碍都被开采了。她很荣幸能够接受以这种出色个性的名字的奖品。她还研究了自己的研究。
建议引用：Azzutti, Alessio (2022)：人工智能驱动的市场操纵和欧盟执法制度对可信威慑的限制，ILE 工作论文系列，第 54 号，汉堡大学，法学与经济研究所 (ILE)，汉堡
与欧盟经济体的许多其他部门一样，“人工智能”（AI）已进入金融服务业，成为游戏规则改变者。资本市场交易无疑是最有前途的人工智能应用领域之一。事实上，越来越多的金融市场参与者已经在算法交易的范围内采用人工智能工具。虽然人工智能交易有望带来多项效率提升，但由于特定“机器学习”方法的技术特殊性和相关的额外不确定性，它也可能带来前所未有的风险。本研究重点关注人工智能驱动的市场操纵的新风险和新兴风险，批判性地评估了欧盟反操纵法和执法制度实现可靠威慑的能力。它认为，人工智能交易目前在（准）无法无天的市场环境中运行，最终有可能危及欧盟资本市场的完整性和稳定性。它展示了“威慑理论”如何作为一个规范框架，思考创新解决方案，以解决当前欧盟法律框架在打击人工智能驱动的市场操纵方面的诸多缺陷。最后，本研究建议通过一系列政策建议改进现有的欧盟反操纵法律和执法。即，（i）改进的“以伤害为中心”的操纵定义；（ii）改进的“多层次”人工智能驱动操纵责任制度；（iii）通过引入市场操纵“赏金猎人”，建立一种新颖的“混合”公私执法机构架构。
建议引用：Popoola，Osuolale Peter (2024)：人工智能在官方统计中的应用：机遇、实际用途和挑战，ZBW – 莱布尼茨经济信息中心，基尔，汉堡
在这个数字化转型的时代，人工智能 (AI) 成为各个领域的革命性力量，包括官方统计数据的制作。人工智能是数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力。人工智能技术具有巨大的潜力，可以彻底改变官方统计数据，从数据收集到数据分析，从数据分析到决策，从决策到有效的服务提供。人工智能工具正在不断发展，越来越普遍。国家统计组织 (NSO) 将人工智能融入官方统计数据可以通过指导和框架来促进，这些指导和框架为 NSO 提供实用知识，使其了解如何识别整合人工智能的机会、评估和降低风险，并制定与明确的所有权线相关的分阶段实施计划，以便进行评估和迭代。国家统计局可以探索人工智能，以加强明智的决策、为政策提供信息并优化运营。此外，国家统计局之间安全有效地整合人工智能有可能最大限度地减少行政负担，降低使用传统数据收集方法的成本，改善决策并增强公共服务。因此，本文旨在制定人工智能战略并采用官方统计，提供采用人工智能的指导和框架，重点介绍人工智能如何应用于官方统计的例子，研究负责任地实施人工智能所需的治理，并讨论国家统计局在实施人工智能进行官方统计时可能面临的各种挑战。从而深入了解人工智能的使用，以及确保数字时代负责任地使用人工智能进行官方统计的必要条件。
建议引用：Dornemann, Jorin；Rückert, Nicolas；Fischer, Kathrin；Taraz, Anusch (2020)：海运物流中的人工智能和运筹学，在：Jahn, Carlos Kersten、Wolfgang Ringle、Christian M. (Ed.)：海运和城市物流中的数据科学：数据驱动的物流和可持续性解决方案。汉堡国际物流会议 (HICL) 论文集，第 14 卷。 30，ISBN 978-3-7531-2347-9，epubli GmbH，柏林，第 337-381 页，https://doi.org/10.15480/882.3140
目的：人工智能 (AI) 的应用有可能与运筹学方法相结合带来巨大进步。在我们的研究中，我们探索了当前使用 AI 方法解决优化问题的方法。目的是概述最新进展并研究它们如何适应海运物流。方法：进行并呈现结构化的文献综述。对已确定的论文和贡献进行分类和归类，并总结一些特别相关的贡献的内容和结果。此外，还进行了评估，确定了现有的研究差距并展望了未来的研究方向。发现：除了在优化领域大量使用 AI 关键词外，人们对使用机器学习自动学习优化问题的启发式方法的兴趣也日益浓厚。我们的研究表明，这些方法大多尚未适应海运物流问题。所发现的差距为未来研究中开发海运物流学习模型奠定了基础。原创性：在运筹学领域使用机器学习方法是一个有前途且活跃的研究领域，具有广泛的应用范围。从海运物流的角度回顾这些最新进展是一种新颖的方法，可以为未来研究和实践中开发海运物流大规模优化问题的解决方案带来优势。
建议引用：Spreitzenbarth, Jan；Stuckenschmidt, Heiner；Bode, Christoph (2021)：人工智能的现状：采购与销售和营销，收录于：Kersten, Wolfgang Ringle、Christian M. Blecker、Thorsten (Ed.)：适应未来：数字化如何塑造可持续物流和弹性供应链管理。汉堡国际物流会议 (HICL) 论文集，第 31 卷，ISBN 978-3-7549-2770-0，epubli GmbH，柏林，第 223-243 页，https://doi.org/10.15480/882.3990
建议引用：Spreitzenbarth, Jan；Stuckenschmidt, Heiner；Bode, Christoph (2021)：人工智能的现状：采购与销售和营销，收录于：Kersten, Wolfgang Ringle、Christian M. Blecker、Thorsten (Ed.)：适应未来：数字化如何塑造可持续物流和弹性供应链管理。汉堡国际物流会议 (HICL) 论文集，第 31 卷，ISBN 978-3-7549-2770-0，epubli GmbH，柏林，第 223-243 页，https://doi.org/10.15480/882.3990