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探索崎岖的技术前沿
我们感谢 Michael Bervell、John Cheng、Pallavi Deshpande、Maxim Ledovskiy、John Kalil、Kelly Kung、Rick Lacerda、MarcAntonio Awada、Paula Marin Sariego、Rafael Noriega、Alejandro Ortega、Rahul Phanse、Quoc-Anh Nguyen、Nitya Rajgopal、Ogbemi Rewane、Kyle Schirmann、Andrew Seo、Tanay Tiwari、Elliot Tobin、Lebo Nthoiwa、Patrick Healy、Saud Almutairi、Steven Randazzo、Anahita Sahu、Aaron Cheng 和 Yogesh Kumaar 提供了有益的研究帮助。我们感谢 Kevin Dai 在数据和可视化方面的出色支持。对于有用的反馈，我们感谢 Maxime Courtaux、Clement Dumas、Gaurav Jha、Jesse Li、Max Männig、Michael Menietti、Rachel Mural、Zahra Rasouli、Esther Yoon、Leonid Zhukov 和 David Zuluaga Martínez。Lakhani 要感谢 Martha Wells、Anne Leckie、Iain Banks 和 Alastair Reynolds 启发了 AI 的未来。我们使用 Poe、Claude 和 ChatGPT 进行简单的文字编辑和图形创作。Lakhani 是波士顿咨询集团的 AI 战略和学习参与顾问。
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2021 年后的阿富汗：新的增长政治经济
2021 年 8 月塔利班建立事实上的政府后，双重收入征收制度被整合为统一的税收制度。在此之前，塔利班征收市政税；对货运和货物征收运输税；从非法采矿作业中勒索钱财；对走私进出口商品征收消费税；对建筑项目征收特许权使用费；征收宗教税（'ushr 和 zakat）；并在其控制区收取电费（Clark；2022，Azami；2021，Thomas；2021，UNSC；2021，Biruni Institute；2020，SIGAR；2020，Latif；2019，Lakhani & Corboz；2017，EASO；2016）。这些非法收入征收构成了一个平行的税收制度，在塔利班推翻伊斯兰共和国政府之前，这缩小了伊斯兰共和国政府的正式税基。
昆士兰州癌症研究与翻译能力概述2023
•布里斯班乳房（BBB）BBB最初是由UQ/Pathology昆士兰（PQ）的Lakhani教授于2005年建立的，目的是从皇家布里斯班和妇女医院（RBWH）的每位接受治疗的患者中收集冷冻肿瘤样本。现在，这是澳大利亚和国外乳腺癌研究的宝贵资源。BBB的独特之处在于它提供了银行组织样品的高度详细策划，截至2017年4月，它包括来自2167名同意捐助者的标本（Bioresources Open Journal of Bioresources，2015年）。BBB已与澳大利亚乳腺癌组织库，澳大利亚生物含量网络协会，脑癌生物群体和国际癌症基因组联盟（ICGC）建立了合作，并为180多家出版物做出了贡献。
升级 - 德克萨斯州房地产研究中心
CRE中的技术破坏一直逐渐，近年来随着互联网使用的增加而逐渐变化。在线列表，虚拟旅行和移动应用程序已经改善了各种CRE参与者之间的沟通，但是AI仍然需要人类的方向和输入。将需要工人来定义正确的目标和指标，确定适当的数据源，确保数据质量并选择用于解决给定问题的适当AI工具。人类也将有必要测试，分析，验证和调整AI产生的结果，以确保其正确解决给定的问题。哈佛商学院教授卡里姆·拉卡尼（Karim Lakhani）总结了面前的现实：“人工智能不会取代人类，但与人工智能的人类将取代没有AI的人类。”
使用卷积进行泌尿科图像的深度学习...
机器学习 (ML) 算法已应用于医学成像，其在医学领域的使用日益增多。尤其是深度学习 (DL)，已证明在图像评估和处理方面更为有效。深度学习算法可能有助于并简化其在泌尿科成像中的使用。本文介绍了如何创建用于泌尿科图像分析的卷积神经网络 (CNN) 算法。深度学习是 ML 的一个分支，包括多层神经网络。卷积神经网络已广泛应用于图像分类和数据处理。1 它首先由 Krizhevsky 等人应用于图像分类。2 他们在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 中凭借名为 AlexNet 的深度 CNN 赢得了比赛，该比赛由 120 万张日常彩色图像组成。3 在另一个 CNN 模型中，Lakhani 等人 4 证明他们
在……背景下建设气候适应型电力行业
在加勒比小岛屿发展中国家 (SIDS)，重大天气事件过后，电力中断的情况很常见。虽然当地服务中断通常会在这些事件发生后持续几天，但全国电网故障持续数周或数月，造成了巨大的社会和经济影响。2017 年，飓风玛丽亚导致多米尼加 90% 的人口在四个多月内无法用电（多米尼加联邦，2020 年），并导致波多黎各电网全系统崩溃，花了 11 个月才完全恢复（Campbell，2018 年）（见地图 1）。2022 年，飓风菲奥娜登陆后，波多黎各再次陷入黑暗数周（Lakhani，2022 年）。这些事件凸显了该次区域电力部门的脆弱性，并表明极端气候灾害对加勒比小岛屿发展中国家的影响持久、复杂且日益频繁。
人工智能、人类认知和决策
† 与本文相关的论证已在博科尼大学、哈佛商学院、阿尔托大学和伊利诺伊大学香槟分校举办的战略科学“基于理论的观点”会议上提出。我们非常感谢众多参与者和听众的反馈，这些反馈帮助我们改进了论证。我们非常感谢 Gopesh Anand、Arnaldo Camuffo、George Ellis、Alfonso Gambardella、Pranav Gupta、Jared Hansen、Rosco Hunter、Sharad Jones、Stuart Kauffman、Jan Koenderink、Matt Kraatz、Karim Lakhani、Natalia Levina、Hila Lifshitz-Assaf、Jeff Loewenstein、Geoff Love、Jukka Luoma、Frank Martela、Mariano Mastrogiorgio、Joe Mahoney、Willie Ocasio、Samuli Reijula、Chris Rytting、Mari Sako、Jens Schmidt、Cirrus Shakeri、Olivier Sibony、Deepak Somaya 和 Todd Zenger 的反馈（或相关对话）。由于编辑和同行评审的反馈，本文也得到了很大的改进。
生成式人工智能飞轮的创新动力
12 Sébastien Bubeck 等人，通用人工智能的火花：GPT-4 的早期实验。arXiv (2023)。在对定义进行大量争论之后，NSCAI 的委员们将当今与 AGI 之间的某种东西解释为“更通用的人工智能”。这一术语抓住了狭义人工智能与 AGI 理论概念之间的创新状态。请参阅国家人工智能安全委员会最终报告，第 35-36 页 (2021)。13 例如，请参阅 Linda Geddes，DeepMind 在《科学大跃进》中揭示 2 亿种蛋白质的结构，卫报 (2022)。有关创新的定义，请参阅 Fred Gault，《定义和衡量所有经济部门的创新》，研究政策 (2018)。14 Marco Ianisiti 和 Karim R. Lakhani，《人工智能时代的竞争：算法和网络统治世界时的战略与领导力》，哈佛商学院出版社 (2020)。 15 Madhumita Murgia，《为什么计算机生成的数据被用来训练人工智能模型》，《金融时报》（2023 年）。16 Michael Chui 等人，《生成式人工智能的经济潜力：下一个生产力前沿》，麦肯锡公司（2023 年）；另请参阅 Vildana Hajric 和 Lu Wang，《人工智能比美联储更能影响与经济脱节的股票》，彭博社（2023 年）。17 Eric Schmidt，《人工智能将如何改变科学研究的方式》，《麻省理工技术评论》（2023 年）。