体现的人工智能(EAI)系统本质上是网络物理系统(CPS),因为它们整合了计算算法和物理组件。这些系统可以通过传感器和执行器感知并与环境互动,从而实现实时,上下文感知的决策。通过整合这些元素,EAI系统可以在不同的设置中执行复杂的任务,从而使计算模型与物理世界动态保持一致。这种集成是机器人,自动驾驶汽车和其他在物理空间内运行的AI驱动技术的基础。EAI CP的一种突出的应用是机器人技术,因为EAI涉及将人工智能嵌入物理实体,尤其是机器人,使这些物理实体具有感知,学习和与周围环境动态的能力。这种方法有助于机器人发展和适应环境变化。一个值得注意的例子是AI人类人物,它利用了Openai的尖端技术。它展示了人形生物的高级能力,可以理解其环境并恰当地响应各种刺激,这标志着智能,互动机器的发展大步迈进。EAI CP必须整合各种功能,从环境感知和从事物理互动到执行复杂的任务。此集成涉及协调各种组件,例如传感器数据分析,复杂有关EAI背景的更多信息,请参阅以下文档:https://cacm.acm.acm.org/blogcacm/the-role-o-of-autonicous-machine-machine-computing-inhape--inhaping-the-ahaping-the-apoping-the-autonomy- https://cacm.acm.org/blogcacm/a-brief-history-of-embodied-artificial-intelligence-and-its-future-outlook/ https://cacm.acm.org/blogcacm/building-computing-systems-for-embodied-artificial-intelligence/ https://cacm.acm.org/blogcacm/the-value-of-data-in-embodied-artificial-intelligence/ https://cacm.acm.org/blogcacm/building-foundation-models-for-embodied-artificial-intelligence/ Nonetheless, EAI CPS is extremely demanding on computing to achieve flexibility, computing efficiency, and可伸缩性,我们总结了下面构建EAI CP的当前技术挑战:•复杂的软件堆栈挑战:复杂性会滋生僵化。
保险公司在准备2025年时面临着变革时期,迅速发展的趋势重塑了承保,分销和运营策略。商业保险市场已经变得越来越活跃,这是由于新兴风险,转移客户期望以及对专业解决方案的需求不断增长的驱动。对于许多载体,适应这个复杂的环境不再是可选的,这对于长期成功至关重要。来自自然灾难,诉讼压力不断升级的索赔成本和经济波动正在测试携带者的弹性。对整个行业量身定制的覆盖范围的需求,再加上E&S和专业市场的增长,这是挑战传统的承销和分销方法。同时,自主技术的进步,人工智能的兴起以及劳动力期望的转变为创新和差异化提供了新的机会。同时,经纪人和批发商正在巩固市场能力,重塑获得分销渠道并驱动市场动态变化。经济因素,例如通货膨胀,供应链中断和地缘政治紧张局势,进一步影响了承保盈利能力和客户行为。在这种环境中,创新和适应的能力将确定哪些载体会导致路线和遗留下来。几个关键趋势将塑造商业线路保险的未来,需要决定性行动来应对挑战和捕获机会。更广泛的经济和技术趋势也将在定义行业的未来方面发挥关键作用。从利用AI提高效率和增强承保,到适应自然灾难的不断增长的影响到解决诉讼和转移责任框架的复杂性,承运人必须接受创新以繁荣发展。分销模型正在迅速发展,随着MGA,批发商和数字工具的兴起,可以改变保险公司的到达客户并管理风险。本报告研究了这些趋势,提供了可行的策略,以帮助保险公司在不断变化的市场中驾驶不断变化的景观并将自己定位为领导者。
增量进度的时间已经结束。接下来的十年将定义全球人工智能领导力,印度有一个曾经的机会成为创新者和公平AI开发领域的领导者。DeepSeek的崛起证明,干扰不再保留给最富有的球员,它属于那些更快,更聪明且影响力更大的人。通过果断地行事,我们可以将自己定位为主权和道德AI的拥护者,推动有利于其经济和社会的进步。行动的紧迫性从未有所更大。目标不仅是建立AI,还包括拥有破坏。通过促进世界一流的AI生态系统,推动垂直AI应用以及领导道德和负责人的AI,印度不仅可以保护其技术未来,而且可以为世界的利益而塑造AI。
计算智能教授SC Nayak,韩国延世大学教授HlaingHtake Khaung Tin,UIT,缅甸博士AK Maji,NEHU,梅加拉亚邦博士。 Keshab Nath,印度理工学院科塔亚姆分校,喀拉拉邦生物医学和生物信息学博士。美国北卡罗来纳大学 L. Rachakonda 博士Manashjit Gogoi,NEHU,梅加拉亚邦博士。 Abhishek Gupta,CSIR-CSIO 昌迪加尔,旁遮普博士Mustafizur Rohman,凯捷公司,德国计算设备和系统教授Michał Jasiński,波兰武吉免登科技大学教授V Dhilip Kumar,Vel Tech 大学,钦奈博士。 Lalhmingliana,米佐拉姆大学,米佐拉姆博士。 Banriskhem K. Khonglah,NIO Gmbh,德国安全和密码学博士Monowar Bhuyan 博士,瑞典 UMEA 大学。 SC Sahana,NIT Durgapur,加尔各答博士。 Fabiola Hazel Pohrmen,班加罗尔基督大学博士。 Amitabha Nath,NEHU,梅加拉亚邦计算机通信和网络博士。 AL Imoize,尼日利亚拉各斯大学博士美国 DDPS 中心的 Nurzaman Ahmed 博士。 Kunwar Pal,旁遮普省贾朗达尔 NIT 博士。 Sufal Das,NEHU,梅加拉亚邦量子计算博士Sunita Warjri,捷克南波西米亚大学博士。 Rohit Kumar Das,安得拉邦 VIT 大学博士。 K. Amitabh,NEHU,梅加拉亚邦博士。 Nitin Gupta,亚马逊公司,美国
披露有关性别薪酬差距的信息旨在确保薪酬实践中的透明度,公平性和平等。但是,在人员配备行业的业务模型和运营的背景下,这种披露可能较少。作为人员和招聘公司,我们根据客户的需求和市场条件将人才置于各种职务,行业,位置和持续时间。在每种情况下,人员配备和招聘公司都遵守规定性的本地法规,这些法规在作业中为合伙人规定了薪酬率,但是可以指出的是,超出这样的阈值,同事薪酬水平由客户或集体协议确定。这种环境会导致各个地区和部门的薪酬差异很大,因此对性别工资差距的标准化披露降低了有意义。分配的复杂性和可变性意味着性别薪酬差距数据不会准确地捕获各个角色和部门的赔偿细微差别。
结论:关税对加拿大的基础设施部门及其既定的 P3 模式构成了重大挑战。供应链中断、成本上升和市场不确定性的连锁效应要求公共和私人利益相关者采取积极主动的策略来减轻潜在影响。这包括重新审视合同框架、倡导政策明确性、准备缓解方案(例如从不适用关税的其他国家采购供应品(机械、电气、铝等)),以及探索保护基础设施部门免受长期经济波动影响的措施。这包括确保每个管辖区内参与 P3 的政府利益相关者协调他们的方法。如果不及时干预,这些关税可能会损害提供高质量、具有成本效益的基础设施的能力,而这些基础设施可支持加拿大的经济增长和竞争力。
b.疾病。炭疽病是一种由炭疽杆菌杆状细菌引起的传染病,这种细菌自然存在于土壤中,通常影响家养和野生食草动物(牛、羊、山羊、鹿和其他食草动物)。炭疽病不具有传染性,但据报道,人与人之间传播的病例很少,并伴有渗出性皮肤炭疽病灶。受感染动物的产品(即肉或皮)是人类疾病的储存器。当炭疽孢子通过呼吸、食用受污染的食物/水或孢子进入皮肤割伤/擦伤以及通过注射进入人体时,人类就会被感染(见下文)。炭疽病最常见于中美洲和南美洲、撒哈拉以南非洲、中亚和西南亚、南欧和东欧以及加勒比地区的农业地区。一般而言,任何形式的炭疽病症状通常在接触后 7 天内开始出现。大规模接触的证据表明,由于吸入孢子的激活延迟,肺炭疽的潜伏期可能长达 60 天。
•美国西北大学SEDA OGRENCI•美国AMD的Stephen Neuendorffer•NHAN TRAN,美国费米拉布,美国•弗雷德里克·克乔尔斯塔德(Fredrik Kjolstad),美国斯坦福大学,美国•英国剑桥,德比亚斯·格罗瑟(Tobias Grosser)开源软件的流行率,以及对开源硬件的兴趣越来越多,可重新配置的技术在很大程度上是由专有的,封闭的工具提供的,这些工具与专有硬件架构紧密相关。鉴于这些工具和体系结构的复杂性,缺乏开放源解决方案历史上为该地区的教育,研究和创新带来了重大障碍。但是,最近,新的开源工具和方法涵盖了高水平合成和物理设计流的整个范围。在新型加速器体系结构支持机器学习的最新爆炸中,似乎正在重复类似的模式。尽管CPU和GPU体系结构的汇编通过大量开源项目(例如GCC和Clang/LLVM)支持了对新型Accelerator Architectures的支持,但尚未上游。本期特刊的目的是强调与可重构设备有关的开源软件和硬件技术的最新研究和开发,例如FPGA和CGRA,以及其他新型的加速器架构。它将包含涵盖广泛主题的文章,包括用于设计,优化,调试和机器学习的开源工具,针对从单个设备到分布式系统以及开源硬件和系统设计的广泛设计范围。本期特刊将成为嵌入式系统,计算机架构,设计自动化,特定领域的加速度和其他相关领域领域的研究人员,工程师和从业人员的宝贵资源,而感兴趣的主题包括但不限于以下开源解决方案:
* Barwick:UW-Madison,NBER和CEPR,pbarwick@wisc.edu;权:芝加哥大学,hskwon@uchicago.edu;李:康奈尔大学,NBER和RFF,sl2448@cornell.edu; Zahur:皇后大学,nahim.zahur@queensu.ca。我们感谢在奥尔巴尼,亚利桑那州,布法罗,芝加哥,康奈尔州,达特·嘴,密苏里州,麻省理工学院,俄亥俄州,俄亥俄州,北京,宾夕法尼亚州,宾夕法尼亚州,普林斯顿,皇后皇后,皇后po,stan- ford,stan- ford,stan- ford,stan- ford,stan- ford,stan- Hunt All- cott, Abhi Ananth, Steve Berry, Chris Conlon, Ying Fan, Ken Gillingham, Penny Goldberg, Larry Goulder, Gautam Gowrisankaran, Phil Haile, Keith Head, Ken Hendricks, Kate Ho, JF Houde, Mark Jacobsen, Matt Kahn, Adam Ka- por, Jakub Kastl, Michael Keane, Chris Knittel, Ashley Langer, Jing Li, James MacKinnon, Thierry Mayer, Eugenio Miravete, Salvador Navarro, Aviv Nevo, Matthew Osborne, Jacquelyn Pless, Dave Rapson, Jon Scott, Alex Shcherba- chov, Jim Stock, Rich Sweeney, Chris Timmins, Bob Town, Min Wang, Matthijs Wildenbeest, Catherine Wolfram和Daniel Xu有用的评论。Yangsai Chen,Yulian Chen,Jack Collison,Chenyan Gong,Jason Huang,Binglin Wang,Feiyu Wang,Yucheng Wang,Yuerong Wang,Haohan Wenyan和Xin Zheng提供了出色的研究Ascancesance。Barwick和Li致谢国家科学基金会的资金支持(奖项2417173); Zahur承认社会科学与人文研究委员会的资助支持;权感谢芝加哥大学能源政策研究所 - 中国的资金支持。