● 导航到工具 > 全局选项 > Copilot。 ● 勾选“启用 GitHub Copilot”。 ● 下载并安装 Copilot Agent 组件。 ● 单击“登录”按钮。 ● 在“GitHub Copilot:登录”对话框中,复制验证码。 ● GitHub Copilot:登录 ● 导航到或单击链接 https://github.com/login/device,粘贴验证码并单击“继续”。 ● GitHub 将请求 GitHub Copilot 必要的权限。要批准这些权限,请单击“授权 GitHub Copilot 插件”。 ● 权限获得批准后,您的 RStudio IDE 将显示当前登录的用户。 ● 关闭全局选项对话框,打开源文件(.R、.py、.qmd 等)并开始使用 Copilot 编码!
在当今瞬息万变的商业环境中,那些想要保持竞争力的公司也必须具有创新精神。创新不仅仅是将新技术开发成新产品或服务,在许多情况下,它还意味着在变化中寻找新的经营模式。它往往需要改变游戏规则。从 20 世纪 90 年代末到今天,战略文献中的主要主题一直是战略创新、信息和通信技术对商业的影响以及全球化。主要问题一直是并且仍然是如何通过使用新游戏策略的战略创新获得竞争优势,以及如何在技术快速变化和全球化日益发展的世界中竞争。战略创新向学生展示了如何使用这些“新游戏”策略创造和分配价值。从总结战略创新起源的主要战略框架开始,Afuah 从创新的角度对当代战略进行了彻底的分析,并提出了几个关键优势:
Vivek Rao自2018年以来一直是UC-Berkeley Haas商学院的讲师,教授三个MBA课程的设计,创新,企业家精神和前瞻性方法。除了在HAAS的工作外,他还在UC-Berkeley的机械工程系上领导着关于设计理论和方法论的研究,并在UC-Berkeley的雅各布斯雅各布斯设计创新研究所的新型设计大师计划的录取和教育委员会任职,并在其中共同开发并建立了技术设计,'他的研究得到了国家科学基金会,长期网络安全中心和Odebrecht基金会的支持,并获得了多个奖项,包括设计理论和方法论中的2020年ASME IDETC最佳纸质奖。他的行业学术合作包括在Figma的就职教育顾问委员会(2021-22)上与Autodesk Research and Service的出版物。他定期与行业和政府客户进行咨询,从早期初创公司到领导SaaS公司到美国国防部。
过去几年,美国联邦政府对人工智能技术的采购急剧增加。1 基于对各机构在采购尖端人工智能方面面临的挑战的研究,NAIAC 2023 年秋季的建议重点关注各机构在现有采购权限内可以做些什么。即,NAIAC 建议各机构优先考虑人工智能采购,包括在其总统过渡计划中;解决人工智能专业知识差距并培训采购人员;利用新兴人工智能采购实践的非详尽清单——例如质量保证监测计划 (QASP) 和领域内评估;并确保创新人工智能采购方面的专业知识和最佳实践成为机构知识并在整个机构间共享。2 持续的研究和与利益相关者的接触揭示了联邦采购条例 (FAR) 在实践中的实施存在很大局限性。因此,这项建议侧重于机构采购一流、值得信赖的人工智能所必需的变革。
1. 简介 1 1.1 背景 1 1.1.1 电动汽车 1 1.1.2 公司 A 3 1.2 问题表述 3 1.3 目的 4 1.4 研究问题 4 1.5 界限 4 1.6 研究贡献 5 1.7 论文赞助商 5 1.8 处置 5 2. 燃料零售商 7 2.1 运营流程 7 3. 文献综述 9 3.1 市场环境 9 3.2 数字化转型 11 3.2.1 业务流程 11 3.2.2 数字化计划 13 3.3 变革管理 15 3.3.1 技术变革 16 3.4 商业模式 17 3.4.1 燃料零售商业模式的四个要素 19 3.4.2 移动商业模式 21 3.4.3 以客户为中心的模式 23 4. 方法26 4.1 研究策略 26 4.2 研究设计 27 4.2.1 案例研究 28 4.3 数据收集 29 4.3.1 半结构化访谈 29 4.4 数据分析 32 4.5 有效性和可靠性 32 4.6 伦理考虑 33 4.7 实证设置 35 4.7.1 参与者人口统计和选择 35 4.7.2 类别选择 35 5. 调查结果和分析 38 5.1 充电基础设施 38 5.1.1 充电点的发展 38 5.1.2 家庭和工作场所充电箱零售 39 5.1.3 充电基础设施发展中的瓶颈 40 5.2 数字化举措 42
毫无疑问,俄罗斯在乌克兰的战争已经成为了解未来无人机战争如何形成的最重要的冲突。本研究报告通过对乌克兰战场上经过实战检验的实践的全面分析,确定了九个关键要点。这些经验教训涵盖技术、理论和政策。报告的四个章节探讨了在各个功能和作战领域中提高无人机能力的主要机会。它们还强调了在开发、集成和部署新型无人系统过程中面临的持续挑战。但重要的是,无人机并不是取得战略胜利或打赢战争的灵丹妙药。因此,本报告努力管理对无人机能力的期望,同时强调人力资本的核心作用。事实上,当与新的使能技术相结合时,熟练的专家可以创造出有效的无人机性能。
第一个创新区将允许针对UAS用例的专注实验。此操作是及时的。在2020年初,我参观了内华达州自治系统研究所(NIAS),该研究所是拉斯维加斯以外的FAA指定的UAS测试地点。在这次访问中,我了解了NIAS如何帮助孵化新的UAS公司并开发新的应用,技术和技术,以促进UAS整合到国家空间中。UA具有巨大的潜力,对公共安全应用程序有好处,例如关键基础设施检查,消防以及保护和监测我们在农村地区或部落土地上广泛的自然资源。UAS还通过创新的交付服务,运输和电信为消费者和其他行业提供潜在的利益。授权该新区域将为研究人员提供宝贵的实验和开发方法的宝贵数据。
在量子计算机上可验证的较低复杂度。然而,量子电路 (QC) 的 QIP 体现仍不清楚,更不用说对 QIP 电路的 (彻底) 评估,特别是在 NISQ 时代的实际环境中,通过混合量子经典管道将 QIP 应用于 ML。在本文中,我们从头开始精心设计 QIP 电路,其复杂性与理论复杂性一致。为了使模拟在经典计算机上易于处理,特别是当它集成在基于梯度的混合 ML 管道中时,我们进一步设计了一种高效的模拟方案,直接模拟输出状态。实验表明,与之前的电路模拟器相比,该方案将模拟速度提高了 68k 倍以上。这使我们能够对典型的机器学习任务进行实证评估,从通过神经网络的监督和自监督学习到 K 均值聚类。结果表明,在量子比特足够的情况下,典型量子机制带来的计算误差一般不会对最终的数值结果产生太大影响。然而,某些任务(例如 K-Means 中的排序)可能对量子噪声更加敏感。
面向创新者和制造者的计算机科学课程教导学生,编程不仅限于虚拟世界,还涉及物理世界。学生需要创造性地使用传感器和执行器来开发与环境交互的系统。通过设计算法和使用计算思维实践,他们编写程序并将其上传到执行各种真实任务的微控制器。该单元通过有意义的应用拓宽学生对计算机科学概念的理解。团队选择并解决与可穿戴技术、交互式艺术或机械设备相关的个人相关问题。在整个单元中,学生通过融合硬件设计和软件开发来学习物理世界的编程,让学生通过创建个人相关、有形且可共享的项目来发现计算机科学概念和技能。
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