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利用人工智能的潜力 - NRB
数据科学和人工智能 (AI) 已经发展到组织和机构积极尝试并将其使用整合到日常业务管理中的地步。然而，确定正确的业务案例以及收集所需的技能和工具仍然是一项挑战。通过简化、加速和指导 AI 实践，NRB 帮助其客户确保 AI 为他们的业务或组织创造具体的附加值。这可能涉及利用 AI 微服务、机器学习、深度学习、决策优化和/或其他 AI 方法和技术。NRB 的 AI 生态系统包含高科技分析软件、专用计算能力以及来自企业和学术专家的专业知识，以从数据中创造价值。
在石油和天然气领域利用人工智能
结合人工智能、机器学习和云计算能力，可以经济高效地分析、关联和解释这些大数据集，将模式和异常转化为有意义的地质见解和潜在的油藏钻探机会。基于人工智能的应用程序可以快速统一和交叉匹配不同的数据源，加速发现有意义的学习成果以及查询和验证新油田预测的能力。机器学习算法可以分析测井数据，识别数据科学家难以甚至不可能发现的模式。这些技术可以帮助公司更好地了解某个地区的地质情况，以确定潜在的钻井位置，最大限度地减少勘探钻井的需要和干井的风险。
利用人工智能增强网络安全
摘要：人工智能将通过注入更先进的威胁检测、响应和预防机制，重新定义数据安全的概念和运作。本文将具体讨论基于人工智能的系统在数据安全强化领域发挥的关键作用，并介绍人工智能在网络安全领域的创新方法。在数字化时代，连接和数据交换水平已达到前所未有的高度，在此过程中，数据系统从未如此容易受到网络威胁的打击。数据泄露、勒索软件攻击和其他形式的攻击（包括复杂的网络钓鱼计划）日益复杂，使得安全措施必须同样现代和创新、响应迅速，甚至能够预测快速实时检测和响应。在这方面，人工智能有望从经验中学习。在此基础上，本文对当前文献进行了全面回顾，旨在评估人工智能应对现代安全威胁的潜力，以及将其进一步融入网络安全领域的方式。该研究提供了人工智能有效适应动态安全挑战的案例的定量说明，大大缩短了响应时间并提高了检测准确性。该研究还提出了将人工智能融入网络安全基础设施、道德问题、个人数据隐私和永无止境的算法更新的一些困难和局限性。结果显示，人工智能可以通过改变威胁检测和响应能力，将误报率降低 30%，为网络安全带来巨大的成就。威胁识别变得确定，误报减少了。与传统方式相比，这将响应已识别威胁所花费的时间减少了一半，并提高了人工智能处理数据和实时识别模式的能力。此外，通过自动化日常任务，将人力资源分配到更具战略性的职能，AI 集成显著降低了长期运营成本。然而，在众多好处中，该研究还确定了成功实施 AI 需要应对的主要挑战：巨大的技术投资、对精通 AI 和数据科学的劳动力的需求以及数据隐私和道德问题。具有充分的 AI 问责制的透明决策是避免偏见和保持信任的因素。因此，组织必须开发强大的数据治理框架来保护敏感数据，确保全球法规的实施。从中可以看出，人工智能有望彻底改变网络安全，但在人工智能实施过程中需要仔细和战略规划、道德考虑和持续监控。为了实现平衡的支持，技术创新和有效的战略管理，通过道德和持续教育和培训，是至关重要的；这些将有助于充分发挥人工智能在网络安全中的潜力。更多的研究应该关注人工智能的长期影响、道德后果以及人工智能与网络安全的跨学科整合，以在不冒风险的情况下获得最高水平的利益。关键词：人工智能、数据安全、网络安全、威胁检测、机器学习、异常检测 1.介绍 1.1 背景 技术的快速发展带来了巨大的发展，但也为复杂的安全问题打开了大门。数据泄露、网络攻击和其他形式的未经授权的访问变得越来越复杂；因此，需要提出创新的解决方案来保护敏感信息。高级威胁大多绕过传统安全措施。需要先进的安全机制来实时预测、检测和响应安全事件。基于人工智能的系统对这些挑战有希望的解决方案。1.2 目标 研究的目标是： 1）研究人工智能在增强数据安全方面的作用。2）研究基于人工智能的新型威胁检测和响应技术。
利用人工智能进行学员教育
作者注：本文作者在美国军事学院系统工程系进行了为期一年的研究项目，由乔纳森·梅隆博士（副教授）指导。本文表达的观点为作者的观点，不代表美国陆军、美国军事学院或系统工程系的观点。摘要：本文为将人工智能 (AI) 技术融入教育环境同时应对军事机构内部挑战的持续讨论做出了贡献。具体来说，我们研究了美国军事学院 (USMA) 如何在坚持核心军事价值观的同时将新兴技术融入课堂。我们对 USMA 的潜在 AI 应用进行了全面评估，最终制定了用于教育目的的用例可行性指数。我们开发了一个 AI 驱动的平台，使学员和教师能够创建可定制的聊天机器人，旨在增强学习体验。我们设计了符合标准葡萄牙语 (LP204) 课程目标的葡萄牙语 AI 聊天和反馈机器人，促进自然对话并向用户提供个性化反馈。通过对 LP204 所有部分进行系统测试，随后进行应用后调查，我们检查了人工智能对语言学习程序的有效性。调查结果显示积极的反馈，表明人工智能驱动的教育工具具有潜在的实用性。
利用航空售后市场的数字化 - AviTrader
罗尔斯·罗伊斯已与菲律宾航空签署 TotalCare 服务协议，为 9 架空客 A350-1000 飞机提供罗尔斯·罗伊斯 Trent XWB-97 发动机。该协议将为该航空公司提供新机队服务和维护的可预测性和已知成本。TotalCare 旨在通过将机翼时间和维护成本风险转移回罗尔斯·罗伊斯，为客户提供运营确定性。这项行业领先的优质服务由罗尔斯·罗伊斯先进的发动机健康监测系统提供的数据支持，该系统有助于为客户提供更高的运营可用性、可靠性和效率。Trent XWB 不仅功能多样，而且可靠，已经证明它在为短途和长途航班提供动力方面同样高效，这使其成为拥有多样化网络的客运和货运运营商的理想解决方案。作为全球最高效的在役大型航空发动机，Trent XWB 还将助力菲律宾航空加快可持续发展步伐。与第一代 Trent 发动机相比，Trent XWB 的燃油消耗降低了 15%，能够以更少的燃料行驶更远，并提供领先的性能和噪音水平。它还可以使用 50% 的可持续航空燃料混合物运行。
利用人工智能实现员工体验转型
人才招聘是最耗时的人力资源职能之一，因为招聘人员必须手动筛选申请，筛选简历、筛选候选人并分析候选人是否合适。招聘人员必须与内部团队和外部候选人联络，以便从入围人才库中面试和选出合适的人才。借助人工智能，他们可以加快人才招聘的大部分方面。例如，人工智能可以帮助招聘人员撰写更好的招聘信息，从多个求职门户网站招募顶尖候选人，并发现最佳人才。
利用人工智能打造可持续软件
摘要：在技术快速发展的时代，软件维护已成为一项重大挑战，尤其是在效率和可持续性方面。许多公司需要帮助有效地管理软件生命周期，同时考虑环境影响和使用的资源。本研究探讨了如何利用人工智能 (AI) 来提高软件维护过程的可持续性。通过案例研究方法，本研究考察了人工智能在几个技术组织中在软件维护中的实施情况。研究方法结合了定性和定量方法，通过深入访谈、观察和文档分析收集数据，并通过使用人工智能算法进行效率测量。结果表明，人工智能在软件维护中的应用不仅提高了识别和修复错误的效率，而且显著降低了能源消耗和计算资源使用率。案例研究还表明，人工智能可以帮助主动预测维护需求，从而减少需要更多能源的人为干预的频率。因此，本研究得出结论，人工智能在软件维护中的集成对经济和环境方面的可持续性做出了积极贡献。建议软件开发人员在维护过程中进一步采用人工智能技术，以提高长期运营的可持续性。介绍
— ABB Adaptive Execution™ 利用人力...
为什么这很重要？• 由于 800xA 模拟器的非仿真性质，操作员培训课程和控制应用研究是在与生产系统完全相同的环境中进行的 • 结合 ABB Ability™ 过程电力模拟器，最终用户可以模拟整个工厂（即使在设计阶段），并评估过程和电网系统之间的影响 • 决策者可以在规划阶段运行模拟场景以优化设备设计和控制策略 • 生命周期模拟器可用于虚拟调试并在调试之前培训工厂人员 • 操作员和决策者可以研究他们的设备在预期条件和场景下的行为，而不会影响工厂