分析和开发与人工智能、机器人、3D 打印物联网、雾计算和边缘计算、大数据分析、区块链、人工智能支持的网络安全和网络相关的计算机系统,以高效设计不同复杂程度的计算机系统。最后指定、设计、开发、测试和维护运行可靠且高效的可用系统。
一份新报告称,NDIA 正迅速成长为战略领导者,在云计算、量子计算和人工智能超级计算领域取得了令人兴奋的创新。这并不奇怪,因为超过 90% 的印度企业已经在使用 AI/GenAI 技术。然而,挑战在于实施水平,因为只有 2% 的公司正在广泛整合这些技术,德勤技术趋势 2024:印度视角报告指出。GenAI 确实有潜力加速印度的数字化转型,企业纷纷战略性地投资新时代技术,通过适应不断变化的市场动态来实现利益最大化。如果 2023 年对 GenAI 的需求和兴趣显著,那么今年预计将专注于确定最佳投资领域和评估过去的投资。
摘要 技术进步正在以极快的速度发展,尤其是人工智能 (AI),这导致商业对自动化和机器人技术的兴趣激增。“技术现在正将我们带入一个神奇的时代,”Alphabet(谷歌)董事长埃里克施密特在 2017 年 1 月引用道。在第四次工业革命的推动下,许多行业使用机器人技术来执行广泛的任务,而人工智能现在能够在越来越多的应用中协助做出复杂的决策。人工智能的概念意味着提高效率和增强一致性的潜力。使用模拟人工神经元和算法,人工智能系统正逐渐被许多行业采用,因为它们的性能优于人类系统。然而,据许多研究人员称,人工智能的使用增加导致人力劳动成比例减少,同时在组织内的不同层面造成差距。因此,适应这种进化转变并管理人类与机器人或 huros 0F 1 劳动力之间的转型平衡已成为当今领导层面临的日益严峻的挑战。本文概述了管理领导者在其组织中采用人工智能技术时必须面对的主要挑战。通过定性研究,我们确定了向人工智能时代管理转型的关键关注领域。关键词 领导力;人工智能;管理;治理;数字化转型;工业 4.0。简介 根据人工智能之父约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 的说法,人工智能是“制造智能机器,特别是智能计算机程序的科学和工程”。 (Childs,2011)。人工智能是计算机系统的发展,它可以执行反映人类智能的任务,这种智能源于“计算机可以思考吗?”的想法。它指的是具有表现出智能和执行人类认知功能能力的机器。尽管 McCarthy 有这样的解释,但目前还没有对人工智能达成一致的具体标准定义;由于人类智能无法完全理解,因此很难定义人工智能 (Nilsson,2009)。它是计算机科学的一个分支,其目标是使计算机、计算机控制的机器人或软件具有智能思考能力,类似于人类的智能和思维方法。
GPS卫星系统由24颗卫星组成,卫星高度约为2万公里,以6个等间隔轨道分布。轨道平面相对于赤道夹角为55度,每个轨道平面有4颗卫星。卫星的轨道平面近似圆形,公转周期约为11小时58分。这样的卫星分布可以保证在全球任何地点、任何时刻,都有至少4颗卫星可供观测。同样,格洛纳斯系统也将部署24颗卫星。格洛纳斯卫星位于三个轨道平面上,间隔120度,轨道高度约19000公里,轨道倾角约65度,公转周期为12小时。
摘要本章重点介绍了ASCON加密算法,该算法是一种轻巧的加密协议,专门设计用于适合具有限制资源的环境,例如物联网设备和嵌入式系统。该分析是在Ascon-128,Ascon-128a和Ascon-80PQ变体上进行的,突出了它们对不同安全和运营必需品的适当性。在各种数据尺寸(1KB,10KB,100KB和1000KB)上测量了诸如加密和解密时间,记忆消耗和吞吐量之类的主要性能指标。通过此分析,很明显,无论数据大小如何,Ascon在加密和解密中都非常稳定,有效地表现,因此,在一致的处理时间是一个重要考虑因素的系统中,可以轻松地依靠它。研究还发现,解密过程中的记忆使用量始终高于加密过程中的记忆使用情况。对于记忆敏感的应用,需要考虑此因素。至于吞吐量,该算法在解密较小的文件和较大文件的加密方面表现出了更好的结果。得出结论,Ascon算法轻巧且非常有效,这使其成为受约束环境的合适选择。关键字:时代,密码学,算法。
莱特兄弟中的一位讲述了自己对抗阵风的亲身经历,他写道:“利用自动机器克服这些干扰的问题吸引了许多聪明才智的注意力,但对我和我兄弟来说,完全依靠智能控制似乎更可取”[1, 2]。莱特兄弟的驾驶行为依赖于对视觉和惯性线索的正确解读,展现了生物智能控制。过去,人类飞行员通过手动灵活性、知情规划和任务协调来驾驶飞机。随着飞机特性和技术的发展,飞机操作越来越依赖于机电传感器、计算机和执行器。面板显示器增强了决策能力,稳定性增强系统提高了飞行质量,制导逻辑将机器智能带到了现代飞机大部分任务中“无人值守”飞行的地步。
开发算法,以帮助雇主评估,评估和做出有关工作申请人和雇员的其他决定。尽管该术语的公开用法正在发展,但国会将“ AI”定义为“基于机器的系统,该系统可以为给定的一组人为定义的目标,做出影响实际或虚拟环境的预测,建议或决定。” 2020年的《国家人工智能倡议法》第5002条(3)。在就业环境中,使用AI通常意味着开发人员部分依赖计算机自己的数据分析,以确定做出决策时要使用的标准。AI可能包括机器学习,计算机视觉,自然语言处理和理解,智能决策支持系统和自治系统。。。。(从某些问题中:评估在1964年《民权法》第VII条第VII标题中使用的软件,算法和人工智能的不利影响|美国平等就业机会委员会(EEOC.GOV)。)
1.1.日常生活中的人工智能例证 1 1.2.未来人工智能 8 2.1。工业革命 4.0 12 2.2.电话银行 14 2.3.工业革命的时代发展 15 3.1.图灵机 19 3.2.图灵机演示 21 3.3.图灵机 22 3.4。图灵机可视化 23 3.5.图灵机转换图 26 4.1.机器学习 29 4.2.黑箱数据处理 32 4.3. Alpha Go 33 4.4。机器学习 34 5.1.深度神经网络 36 5.2.神经元如何工作 37 5.3.神经元数学方程 37 5.4.线性激活函数 38 5.5. Sigmoid 和 Tanh(非线性) 39 5.6。整流线性 39 5.7。具有隐藏层的神经网络架构 40 5.8.具有 2 个隐藏层的神经网络架构 40 6.1。 Matlab 45 7.1。模糊推理系统 52 7.2。清晰集图 54 7.3.模糊集图 55 7.4。脆皮逻辑 56 7.5。模糊逻辑 56 7.5。脆皮逻辑 56 7.6。酥脆套餐 58 7.7.模糊集 59 7.8。三角隶属函数 59 7.9.梯形隶属度 60 7.10 与集合隶属度相关的模糊值。 61 7.11。 1 型模糊逻辑系统结构 63