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新加坡和深圳大道智慧城市与14个新项目的合作
• 14 new joint projects were launched at the 4 th Singapore-China (Shenzhen) Smart City Initiative (SCI) Joint Implementation Committee (JIC) meeting • Eight MOUs and four projects dedicated to smart city development were signed on the sidelines of SCI SINGAPORE, 14 DECEMBER 2023 – The Ministry of Communications and Information (MCI) and Infocomm Media Development Authority (IMDA) announced the inking of eight Memorandums与深圳的主要合作伙伴的理解（MOUS），并在第四届新加坡 - 中国（深圳）Smart City倡议（SCI）联合实施委员会（JIC）会议上启动了14个新的联合项目。在场外，四家公司签署了摩西司令，承诺成为第一个在智慧城市示范区运营的批次。这些新项目反映了双方企业的持续兴趣，以基于SCI的良好势头并在数字经济中夺取新的机会。
康复后中风的大脑功能变化...
1 NTU健康技术研究所，跨学科研究生课程，南南技术大学，新加坡，新加坡，2睡眠和认知中心，转化和认知中心，Yong lin研究中心，新加坡国立大学，新加坡国立大学，新加坡新加坡国立大学，新加坡，新加坡，新加坡，生物培训学院。研究，新加坡科学技术和研究机构，新加坡，新加坡5计算机科学与工程学院，南南技术大学，新加坡，新加坡，新加坡6，新加坡生物想象财团6新加坡新加坡大学
IMDA 引领全国 AI 技能培训，打造 AI 人才库
1. 2022 年 10 月，信息通信媒体发展局 (IMDA) 为信息和通信 (I&C) 劳动力推出了就业转型地图 (JTM)，为经济数字化程度的提高以及将改变就业并可能导致失业的新兴技术趋势做好准备。这些趋势包括 5G 和物联网 (IoT)、云计算、人工智能 (AI) 和分析。其中，人工智能具有最大的变革潜力，随着它的出现，一个关键挑战是人才的广度和深度无法跟上需求。鉴于技术的快速发展，技能的获得可能并不总是通过正规培训，也可能通过独立实验和边做边学来实现。因此，需要通过深度技能开发和自下而上的学习相结合来建立人工智能能力。
2024 年新加坡数字经济报告
1 本报告由资讯通信媒体发展局（IMDA）发布，并得到了新加坡数码发展和信息部（MDDI）、贸易和工业部（MTI）、人力部（MOM）、新加坡统计局（DOS）、经济发展局（EDB）、建设局（BCA）、新加坡金融管理局（MAS）、政府科技局（GovTech）、科学技术研究局（A*STAR）、新加坡企业发展局（Enterprise SG）等的投入和数据支持。 2 新模块将因后续年份的 SGDE 报告而异。 3 《新加坡数字经济报告 2023》公布了新加坡 2022 年的数字经济规模占 GDP 的 17.3%。由于新加坡统计局 (DOS) 在 2024 年对国民账户统计数据进行了年度修订，因此该数字被重新估计并上调至 GDP 的 17.7%。
媒体事实表（海事）
（a）在2022年9月正式开业后，通过TUAS港口的技术进步实现更好的效率，安全性和生产率。在2040年代完成时，TUAS港口将是世界上最大的完全自动码头，其处理能力为6500万二十英尺等效单元（TEUS），几乎是2022年3730万Teus的处理量的两倍。2。TUAS端口的开发超过四个阶段。 1阶段的开垦工作于2015年2月开始，于2021年11月完成。 填海工作于2018年3月开始，目前已完成约60％。 当两个阶段的泊位都完全运行时，TUAS港口将达到超过4000万TEU的年度处理能力。 3。 新加坡海事和港口管理局（MPA）已开始为TUAS港口3阶段的计划和设计工作。 第3阶段的开垦工作预计将在2030年代中期完成。 4。 为了改善Tuas Port对其工人和用户的可访问性，MPA将与港口运营商，新加坡PSA，政府机构，行业合作伙伴和工会合作，在2023年成立三方委员会，共同为港口工人和用户共同创建各种运输选择。 海事5G 5。 在2022年8月，MPA和Infocomm Media Development Authority（IMDA）的未来运营概念的发展以及2022年8月签署了一份谅解备忘录（MOU），以在我们的主要锚固，球道，航道，码头，终端和寄宿地面上提供全面的海上5G覆盖。2025。TUAS端口的开发超过四个阶段。1阶段的开垦工作于2015年2月开始，于2021年11月完成。填海工作于2018年3月开始，目前已完成约60％。当两个阶段的泊位都完全运行时，TUAS港口将达到超过4000万TEU的年度处理能力。3。新加坡海事和港口管理局（MPA）已开始为TUAS港口3阶段的计划和设计工作。第3阶段的开垦工作预计将在2030年代中期完成。4。为了改善Tuas Port对其工人和用户的可访问性，MPA将与港口运营商，新加坡PSA，政府机构，行业合作伙伴和工会合作，在2023年成立三方委员会，共同为港口工人和用户共同创建各种运输选择。海事5G 5。在2022年8月，MPA和Infocomm Media Development Authority（IMDA）的未来运营概念的发展以及2022年8月签署了一份谅解备忘录（MOU），以在我们的主要锚固，球道，航道，码头，终端和寄宿地面上提供全面的海上5G覆盖。2025。
生成ai
1传统AI是指通过利用历史数据获得的见解来进行预测的AI模型。典型的传统AI模型包括逻辑回归，决策树和条件随机字段。其他用于描述此的术语包括“歧视性AI”。2模型AI治理框架的重点是为开发和部署传统AI解决方案制定最佳实践。这已被纳入并扩展到Modelative AI模型AI治理框架的可信赖开发和部署维度下。3 Generative AI是能够生成文本，图像或其他媒体类型的AI模型。他们了解其输入训练数据的模式和结构，并生成具有相似特征的新数据。基于变压器的深神经网络的进步使生成AI能够接受自然语言提示作为输入，包括大型语言模型（LLM），例如GPT-4，Gemini，Claude和Llama。4讨论文件是由新加坡Infocomm媒体发展局（IMDA），AICADIUM和AI验证基金会共同发表的。请参阅https://aiverifyfoundation.sg/downloads/discussion_paper.pdf
生成ai
1传统AI是指通过利用历史数据获得的见解来进行预测的AI模型。典型的传统AI模型包括逻辑回归，决策树和条件随机字段。其他用于描述此的术语包括“歧视性AI”。2模型AI治理框架的重点是为开发和部署传统AI解决方案制定最佳实践。这已被纳入并扩展到Modelative AI模型AI治理框架的可信赖开发和部署维度下。3 Generative AI是能够生成文本，图像或其他媒体类型的AI模型。他们了解其输入训练数据的模式和结构，并生成具有相似特征的新数据。基于变压器的深神经网络的进步使生成AI能够接受自然语言提示作为输入，包括大型语言模型（LLM），例如GPT-4，Gemini，Claude和Llama。4讨论文件是由新加坡Infocomm媒体发展局（IMDA），AICADIUM和AI验证基金会共同发表的。请参阅https://aiverifyfoundation.sg/downloads/discussion_paper.pdf
智慧国家 (SN) 2.0 公告摘要
深度伪造 1. 该法案提议禁止发布数字生成或操纵的在线选举广告，这些广告真实地描述了选举候选人在从发布令状到投票日投票结束期间所说或所做的事，但实际上他们并没有说过或做过。 • 除了选举之外，深度伪造和其他形式的操纵内容可能会对网络用户造成严重危害。人工智能生成内容的创作者和分发者有责任在选举期间和选举之外营造一个安全的信息空间。 信息通信媒体发展局 (IMDA) 将推出一项新的行为准则，要求指定的社交媒体服务采取措施，防止和打击其服务中数字操纵内容的滥用。 IMDA 将在未来几个月与社交媒体服务合作，制定准则的细节。 2. 增长——一个帮助我们成长的智慧国家
成为人工智能学徒
人工智能学徒计划 (AIAP)™ 是一个为期 9 个月的计划，由新加坡人工智能协会 (AISG) 与新加坡资讯通信媒体发展局 (IMDA) 合作运行，旨在为行业培养一批本地人工智能工程师。这是一个深度技能培训计划，选拔过程非常严格。申请人应已具备人工智能和机器学习 (ML) 领域扎实的基础技能和知识，尽管在实际数据和生产环境中的实际经验和接触有限。本指南可满足多种需求。它提供了一个结构化的 12 个月学习途径，以达到被 AIAP™ 录取所需的水平。新申请人可以在提交申请之前根据所列要求检查自己。不成功的申请人也可以评估自己的技能，并激励自己改进并再次尝试。最后，它定义了成为 AISG 人工智能认证途径中的人工智能助理工程师的最低标准。
1 NSCC 新加坡作为
新加坡国家计算中心在创新节期间举办了一场 HPC-AI 小组会议，题为“利用 HPC 突破人工智能的界限 - 人工智能技术的用例和应用”。来自新加坡人工智能和 A*STAR 的三位主要发言人齐聚一堂，探讨新加坡人工智能技术的潜力以及 HPC 资源在人工智能研究发展中发挥的关键作用。新加坡人工智能产品工程主管 David Ong 先生主持了“新加坡国家计算中心的 LM 数据工程”讨论，随后 ASTAR 信息通信研究所 (I2R) 高级科学家吴奎博士分享了“大型语言模型 (LLM) 的应用 - 将 LLM 应用于 NLP 任务”。A*STAR 前沿人工智能研究中心 (CFAR) 主任 Ivor Tsang 教授就“驯服幻觉：生成式人工智能和传统人工智能的融合”发表了见解。