本杂志的目的是分析沙特阿拉伯的新兴太空行业生态系统。我们旨在直接或间接汇编一份全面的沙特阿拉伯太空行业实体清单。这范围从直接从事太空技术开发的人到卫星通信部门。本报告是一个起点,具有连续收集更多数据和见解的愿景,捕捉了沙特阿拉伯太空生态系统不断发展的景观。随后的版本将建立在这个基金会的基础上,为沙特阿拉伯对全球太空竞技场的贡献提供动态视野。我们的目标是为沙特阿拉伯太空行业的透彻理解,有助于知情的决策并促进这一有前途的边界的增长。
人工智能 (AI) 正在从根本上重塑各个行业,它增强了决策流程,优化了运营,并释放了新的创新机会。本文探讨了人工智能在四个关键领域的应用:医疗保健、金融、制造业和零售业。每个部分都深入探讨了这些行业面临的具体挑战、用于解决这些挑战的人工智能技术以及对业务成果和社会福利的可衡量影响。我们还讨论了人工智能集成的影响,包括道德考量、人工智能发展的未来轨迹,以及它在推动经济增长的同时带来需要负责任地管理的挑战的潜力。
前 NIROP 弗里德利位于明尼苏达州弗里德利市内工业区的东河路沿线(图 1)。前 NIROP 弗里德利及其相邻的地产现在是北方 Stacks 工业园区。2022 年,前 NIROP 弗里德利因成功的场地再开发而获得美国环境保护署 (EPA) 颁发的“场地再利用联邦设施卓越奖”。海军从 1940 年到 2004 年拥有前 NIROP 弗里德利,并负责该场地的环境清理。北方泵公司一直为海军舰艇生产武器,直到第二次世界大战结束。第二次世界大战后,其他私人承包商(FMC 公司、联合防务有限合伙公司和英国航空航天工程公司)继续在该工厂制造武器系统。前 NIROP 弗里德利从 1940 年代到 1970 年代初的历史运营和处置实践导致化学物质排放到土壤和地下水中。前 NIROP 弗里德利地下水中令人担忧的化学物质是一组通常被称为氯化挥发性有机化合物 (CVOC) 的化学物质。EPA 于 1989 年根据《综合环境反应、补偿和责任法案》(CERCLA,也称为超级基金)将前 NIROP 弗里德利列入国家优先事项清单。该物业被划分为三个可操作单元 (OU),以解决向环境中的排放问题。OU1 是前 NIROP 弗里德利场地边界内的地下水,其中包含历史运营产生的 CVOC。OU2 包括场地大部分土壤,但 OU3 指定为重点区域的土壤除外。OU3 包括前电镀车间下面的土壤(图 1)。针对 OU2 和 OU3 的 CERCLA 调查和响应行动已经完成,因此,EPA 将这些 OU 从国家优先事项名单中删除(OU2 于 2014 年 8 月 29 日删除,OU3 于 2018 年 9 月 17 日删除)。
虽然我们总体上支持多方利益相关者的方法,使行业能够参与起草过程,但《人工智能法案》次级立法(例如指南和通用人工智能 (GPAI) 行为准则)的审议速度过快,限制了利益相关者提供有意义意见的能力。这种方法不成比例地使大型、资源丰富的公司受益,而将较小的欧洲创新者排除在外。欧洲公司必须有机会参与直接影响其投资和创新能力的标准制定过程。鉴于这些准则和指南草案的技术性和详细性,利益相关者需要合理且相称的时间来做出回应。例如,我们建议将 GPAI 行为准则 V2 的反馈截止日期延长至 2025 年 1 月下旬。此外,根据需要更新每轮磋商的暂定时间表将有助于企业有效地分配资源。最后,我们鼓励委员会进一步加强人工智能办公室,提高其有效管理这些流程的能力。
使技术更加普及,并改变人们与技术沟通的方式。随着 ChatGPT 和其他语言模型的不断发展,它们可能会对我们生活的许多方面产生越来越深远的影响;● 随着人工智能技术越来越普及,越来越倾向于让这些工具更容易被人使用
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摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障,尤其是在面对对抗性示例时。在本文中,我们提出了 DeSVig,这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架,用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击,使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化,提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险,这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中,工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明,DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
②日本的情况................................................................................................................................................ 9
一年后,原本显而易见的逆风进一步加剧。地缘政治动荡、商业和供应链中断恢复缓慢、监管环境变化以及全球通胀持续高企,都加剧了影响该行业的不确定性。除了这些因素之外,人们还开始思考 GLP-1(胰高血糖素样肽 1)疗法的兴起将如何影响该行业的长期发展。然而,全球人口老龄化以及随之而来的得不到充分服务的慢性病患者数量的增加为长期增长提供了强劲的基础。此外,随着数据分析能力的新进展(最显著的是人工智能 (AI) 的兴起,包括 2023 年突破性的生成式 AI 模型),整个行业的数字化进程加速,为该行业的未来开辟了新的可能性。
