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生成式人工智能将重塑（而非取代）劳动力
生成式人工智能将像机器人改变工厂和仓库一样改变办公室。行政职责、数据分析、编程、通信和内容创建都将受到这一创新的影响。例如，生成式人工智能可用于分析公司的销售数据，以预测未来可能流行的产品，为业务战略和决策提供信息。一些生成式人工智能解决方案已经可以根据自然语言指令编写代码，这些解决方案可用于减少开发人员的工作量并加速整个开发过程。生成式人工智能还可以分析通信情绪，以主动识别潜在问题，起草对电子邮件和其他消息的回复，并自动生成报告，从而让员工腾出时间去执行其他更具战略性的任务。
华威 2030 重塑、更新、革新
在过去的五年里，华威大学发生了翻天覆地的变化，无论是在校内还是在世界范围内。我们取得了卓越的成就，包括被《泰晤士报》和《星期日泰晤士报》评为首届罗素集团“2022 年度教学质量最佳大学”，在 2023 年教学卓越框架 (TEF) 中获得金奖，并收到了创纪录的学生申请数量。与此同时，我们还应对了新冠疫情、英国脱欧和动荡的全球局势等挑战。
越南如何利用AI重塑医疗保健
公司正在将AI和基因组学结合起来，以推动整个地区更具个性化，高效和可访问的医疗解决方案。一个突出的例子是Gene Solutions，这是一家开创性的基因测试公司，已成为亚洲精密医学领域的领导者。重点关注生殖健康，临床肿瘤学和高级基因组学，Gene Solutions提供了诸如非侵入性产前测试（NIPT），多癌早期检测（MCED）和综合基因组分析（CGP）等服务。公司使用尖端技术，包括循环肿瘤DNA（CTDNA）跟踪，提供个性化的数据驱动护理。经过超过150万次测试，Gene Solutions正在扩大越南，将其总部迁至新加坡，并与东南亚的领先医院团体和癌症研究所建立伙伴关系，包括印度尼西亚，泰国，菲律宾和马来西亚。
Oryzon在即将到来的上重塑其董事会Oryzon在即将到来的
Konstantinos Alataris博士是一位在美国拥有30多年经验的企业家。他专门研究创新的医疗技术公司并成功地将新颖的治疗学商业化。Alataris博士在医疗设备行业的创始人，首席执行官，投资者和董事会成员中具有强大的背景，为他的努力带来了宝贵的专业知识。在他职业生涯中的显着职位包括担任Nevro Corp（NYSE：NVRO）的创始人，总裁兼首席执行官，以及Nēsos的首席执行官兼联合创始人以及Zosano Pharma（Nasdaq：Zsan）的总裁兼首席执行官。此外，Alataris博士还担任了IOTA Biosciences科学顾问委员会主席，该咨询委员会由Astellas Pharma收购。他曾在各个领域工作，包括自身免疫性，神经外科，神经系统，神经精神病学，骨科和心脏疾病，包括手术角色和董事会成员。Alataris博士拥有学士学位雅典大学电气和电子工程学，南加州大学的生物工程与生物医学工程博士学位和南加州大学的MBA Finance博士学位。雅典大学电气和电子工程学，南加州大学的生物工程与生物医学工程博士学位和南加州大学的MBA Finance博士学位。
人工智能趋势将重塑房地产和抵押贷款行业
从内容创作的角度来看，个性化将实现巨大飞跃。技术将能够模仿您的声音、文字和外表。人工智能工具将能够按照您的方式书写，生成听起来像您的自定义声音，并使用您的人工智能化身创建视频内容，这将使您难以区分您的真实自我和人工智能自我。请参阅本白皮书后面的工具部分，了解如何执行此操作。
商用航空的未来将如何重塑价值链
放眼更远的未来，您可以开始看到飞行汽车——不，真的——这一概念被称为先进空中机动 (AAM)。电动汽车和自动驾驶汽车的进步重新激发了人们对电池动力在航空领域的整合的兴趣，数十亿美元的投资用于开发高度机动的电动垂直起降飞机，以及支持它们所需的辅助系统。如今，集成人工智能的无人机就是垫脚石。全面的监管和运营框架以及地面基础设施规划是解锁 AAM 广泛商业应用的关键。由于有如此多种类的飞机和商业模式在争夺新兴市场的主导地位，因此需要时间
“美国第一投资政策”旨在重塑CFIUS ...
美国技术，关键基础设施，医疗保健，农业，能源，原材料或其他尚待定义的战略部门。限制可能包括扩大针对CFIUS可寻求的“新兴和基础”技术的其他类别的强制性文件，超出了当前的定义。尽管CFIUS已经对这些领域的中国投资进行了积极反对，但投资政策意味着委员会可能会将其中一些做法巩固为监管。请注意，CFIUS已经需要针对涉及商务部定义的“新兴和基础” Technolo GIE的许多交易进行强制性申请。商业在识别和控制此类技术方面的批评太慢而受到国会的批评。一种可能性是，CFIUS将寻求国会修正案，以使其能够创建自己对“新兴和敌人”技术的更广泛的定义，以确保CFIUS对美国人工智能（AI）和其他技术领域的投资进行审查。
生成设计如何重塑产品的未来...
如今生成设计算法最常见的用途是结构优化：用最少的材料创建具有足够强度、刚度和抗疲劳性的零件。只要重量是首要考虑因素，此类应用就很常见，例如手持工具（以改善人体工程学）、运动器材（以提高性能）、车辆和飞机（以减少燃油消耗或增加有效载荷）的内部结构部件的设计，或任何运输重量是重要成本驱动因素的产品。当材料是主要成本驱动因素时，从成本和可持续性角度来看，更高的结构效率可以带来大量节省。