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2024 年第一季度全球政府科技行业概览
随着各国急于实现政府现代化，政府 IT 部门正在全球范围内扩张。本研究根据全球商业活动和创新潜力对 3,130 多家政府科技企业和 1,970 多家投资者进行了分析。英国和澳大利亚在各自地区拥有最多的政府科技公司，尽管美国仍然是该领域的领导者。根据其数字化转型计划，许多国家已经推进了政府科技议程。
IDC MarketScape：2024 年下游石油和天然气行业全球咨询和数字服务提供商供应商评估
市场动态、监管压力、环境问题、技术进步和消费者偏好变化等因素正在推动石油和天然气 (O&G) 行业下游领域的业务转型计划。从原油加工到客户体验，下游参与者的传统方法需要在人员、流程、资产和运营效率方面进行多项升级——例如，消除原料合同中的低效率、优化物流管理、改善产品组合以应对实时需求波动、降低炼油厂生产成本、改善最终产品定价、根据实时市场波动改进规划。下游参与者在数字化转型 (DX) 的道路上进展缓慢，在过去几年中，他们比以往任何时候都更希望采用数字技术。这些公司希望通过利用数字技术来优化运营、提高效率和降低成本。这包括使用物联网 (IoT) 传感器、大数据/分析、人工智能和机器学习进行预测性维护、供应链优化和资产管理。 IDC Energy Insights 在 2024 年的最新调查深入研究了下游组织的情绪，并调查了其流程和运营创新领域的状况。这项 2024 年的调查表明，除了常规 IT 支出外，大多数下游组织都在积极投资创新数字解决方案，包括炼油厂数字孪生、数字供应链管理和燃油卡服务创新。
行业洞察 - 财务业绩和估值趋势
Transique Corporate Advisors 非常高兴地发布其第十二份行业洞察报告，该报告记录了“服务业”及其子行业（包括航空、BPO/KPO、咨询服务、多元化商业服务、物流解决方案提供商、港口和港口服务、道路资产——收费、年金、混合年金、公路运输、航运和贸易及分销商）三年内的财务业绩和估值趋势。这些趋势基于过去两个审计财年（2020-21 财年和 2021-22 财年）的数据以及截至 2023 年 7 月的过去十二个月 (TTM) 合并财务数据。
标题：PET 中的人工智能：行业视角
1.Arkadiusz Sitek，博士，Sano 计算医学中心，波兰克拉科夫，Nawojki 11 街，30-072 克拉科夫，波兰，a.sitek@sanoscience.org 2.Sangtae Ahn，博士，GE 研究 3.Evren Asma，博士，佳能医学研究 4.Adam Chandler，博士美国联合影像医疗全球科学合作组 5。Alvin Ihsani，博士，NVIDIA 6。Sven Prevrhal，博士，飞利浦欧洲研究中心，7。Arman Rahmim，博士，不列颠哥伦比亚大学放射学和物理学系，加拿大不列颠哥伦比亚癌症中心省级医学成像物理学家 8。Babak Saboury，医学博士，公共卫生硕士，DABR，DABNM，美国国立卫生研究院临床中心放射学和成像科学系，马里兰大学巴尔的摩分校计算机科学与电气工程系，美国马里兰州巴尔的摩，宾夕法尼亚大学医院放射学系，9。Kris Thielemans，博士，伦敦大学学院核医学研究所，英国，算法与软件咨询有限公司，英国伦敦
英国人工智能行业格局...
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EUTAIC | 业界对《人工智能法案》实施的担忧
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。
猎人角海军造船厂建筑拆除工业日
政府不保证所提供的任何场地相关信息的准确性。政府和/或其代表为支持本次招标而提供的场地相关信息应仅视为信息。此类信息可能包括技术报告和研究、建筑状况报告或旨在支持提议者开发申请的其他技术信息。提议者应核实（而不是仅仅依赖）政府提供的所有场地相关信息，以避免不可预见的成本。
亨特斯角海军造船厂建筑拆除行业日
政府不保证所提供的任何场地相关信息的准确性。政府和/或其代表为支持本次招标而提供的场地相关信息应仅视为信息。此类信息可能包括技术报告和研究、建筑状况报告或旨在支持提议者开发申请的其他技术信息。提议者应核实（而不是仅仅依赖）政府提供的所有场地相关信息，以避免不可预见的成本。
在汽车行业解锁潜力
联合学习是一种分散的方法，用于训练Glo-Bal机器学习模型而无需在参与者之间共享数据，并且它已成为必须保护有关各方数据的情况下存在的关键解决方案。这在数据驱动的预后，健康管理和异常检测系统中非常重要，因为关键数据所有权在几个原始设备制造商和运营商之间划分。但是，对这项技术的适当提出需要在基础架构上进行大量的前期投资，因为计算，能源和网络能力必须支持边缘上的增加负载，这代表了从集中式范式转移。尽管有这些要求，但汽车行业对这项技术作为协作推动者的潜力表现出了极大的兴趣。该技术的隐私益处得到了充分的认可，但是通常不加区分地使用它，而无需透彻考虑其适当性。为了使这一详细的系统映射进行了详细的系统文献映射，通过分析，我们就联合框架的使用方面的有效性提供了对预测性维护和自动行业中异常检测应用的特定挑战的见解。此外，我们通过确定对该技术实施确实有意义的汽车行业的现实世界应用来做出贡献。我们的研究测试了每个人如何响应不同的数据方案。这些发现突出了对量身定制方法的需求，以满足每个应用程序的独特需求。在此基础上，我们使用广泛采用的模型和聚合策略进行了实验分析，以评估在模拟现实世界条件的各种数据拆分配置下，在各种数据拆分配置下评估了Fedeed Learning的性能。结果表明，FedAvg在平衡数据方面的表现最佳，而FedProx在IMBA分布中表现出色，其正则化技术解决了问题。虽然联邦学习持有承诺，但其实施可能并不总是证明成本是合理的，尤其是如果FraMework仅解决了一些关键挑战时。裁缝联合配置可以优化汽车行业的预测性维护和异常检测，但是要仔细考虑有用性和基础设施成本，这对于长期成功而言是限制的。