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CCS的技术准备和成本
•全球碳捕获与储存研究所首席执行官Brad Page先生（联合主席）•艾哈迈德·阿尔·科特尔先生，CTO，SAUDI ARAMCO（联合主席）•Stephen Bohlen博士Stephen Bohlen博士，加利福尼亚州保护局代理州地质学家，海德·海特卡姆女士•海特·海特卡姆女士，北达克特·伊斯曼·海特卡姆（Heiti Heitkamp）。纽约州能源研究与发展局（NYSERDA）•Ardinall投资管理首席执行官Maria Jelescu Dreyfus女士•Arun Majumdar博士，PROCOURT能源学院和斯坦福大学•Nebojsa Nakicenovic博士•Nebojsa Nakicenovic博士石油研究与研究中心（Kapsarc）•国际能源局（IEA）前执行董事兼杰出能源经济学研究所的杰出研究所日本塔纳卡教授
女性的准备和经验和...
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问h t p p：//c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y-n c-n c-n c-n d/4。0/。
优化联合作战准备：
21参见：David A. Deptula，Heather R. Penney，Lawrence A. Stutzriem和Mark Gunzinger，恢复美国的军事竞争力：马赛克战（Mosaic Warfare）（弗吉尼亚州阿灵顿：米切尔空中力量研究所，2019年）。; Bryan Clark，Daniel Patt和Harrison Schramm，Mosaic Warfare：利用人工智能和自治系统实施以决策为中心的运营（华盛顿特区：战略和预算评估中心，2020年）。For comparison of the ideas by DARPA, Mitchell Institute of Airpower Studies, and CSBA, see: Hideyuki Takahashi, “gunjiteki ishiketteigainennno sinkyuuhikakubunseki: beikokuno “mozaikusen” gainennno kantenkara [A Comparative Analysis of Old and New Concepts of Military Decision-Making: From the Perspective of the U.S. “摩西战”概念]，” Kaikankousenryakukukenkyuu [JMSDF命令和参谋学院评论] 10，第1期。2（2020年12月）。22 John R. Hoeh，“联合全域指挥与控制：恭喜的背景和问题”，（华盛顿特区：国会研究服务局，2022年）。p。 1。
增强建筑物的明智准备
摘要。这项研究介绍了一种新型的能源管理方法，名为Cirlem，旨在通过专注于技术系统操作，环境变化和乘员的需求来增强建筑物的智能。使用建筑绩效模拟和Python集成部署在模拟环境中，该研究采用了一系列代表性的气候数据，评估了CIRLEM在未来的极端寒冷天气情况下的表现。试点案例，瑞典的两个构建块，对能源需求，峰值功率和热舒适度进行了评估。结果表明，尤其是在需求和价格信号驱动的情况下，有效地降低了能源需求和成本，表明对极端天气状况的适应性强大。在温度限制和变化方面，保持热舒适度。正在进行的发展试图完善奖励功能和信号产生，以增强热舒适度和现实世界的实现。
思科人工智能就绪指数
人工智能 (AI) 的加速普及是千载难逢的技术变革，几乎影响着商业和日常生活的每个领域。尽管人工智能的普及已经缓慢发展了几十年，但过去一年的进步（尤其是生成式人工智能）以及这些工具的公开使用，正在引起人们对人工智能时代将带来的变化和新可能性的更多关注。
人工智能数据准备 (AIDR)
一旦确定了业务需求，确定适当的算法或技术是实施 AI 解决方案的另一个关键步骤。这涉及考虑可扩展性、可解释性和计算效率等因素。因此，此步骤有助于为模型开发的后续阶段奠定基础，包括数据预处理、特征工程和模型评估，以合理确保 AI 模型能够有效应对目标业务挑战。
2024 年人工智能就绪报告
人类专家将在模型改进和评估中发挥越来越重要的作用。随着模型开始耗尽互联网上广泛可用的一般信息库，模型将需要更多数据来提高其功能。虽然一些组织可能希望用合成数据代替人工生成的数据进行训练，但依赖于合成数据的模型容易出现模型崩溃。混合人工和合成数据方法可以减轻合成数据的偏差，同时仍然反映人类的细微偏好。专家的领域特定知识使他们能够提供捕捉细微差别、复杂性和多样性的数据来补充模型训练。专家对于测试和评估以及从人类反馈中进行强化学习也至关重要，他们拥有识别细微错误、不一致或偏差的知识，从而为首选模型输出提供可靠指导。
企业 AI 就绪雷达
尽管公司至少从 21 世纪初就开始尝试人工智能 (AI)，但 2023 年生成式 AI 的推出证明了领导者关注 AI 潜力的分水岭。正如我们在生成式 AI 雷达报告中发现的那样，公司正在尝试使用案例来了解该技术如何使他们的业务受益。在我们为这项研究采访的高管中，大多数 (80%) 现在预计当前的 AI 项目将提高生产力（图 1）。事实上，一些人认为当前项目带来的生产力效益将是巨大的（对于一些受访者来说，高达 30% 至 40%）。平均而言，我们的受访者预计增长 15%。
企业 AI 准备情况评估
许多组织已将 AI 列入其战略路线图，C 级领导通常将知识 AI 列为其最大优先事项之一。然而，许多组织已经遇到挑战，因为绝大多数 AI 计划都未能取得成果、满足预期并提供真正的商业价值。对于这些组织而言，挫折通常源于缺乏构建 AI 能力的基础。企业 AI 项目往往最终成为孤立的努力，缺乏支持整个组织的业务实践和运营的必要基础。那么，您的组织如何避免这些陷阱？在制定企业 AI 战略时，有三个关键问题需要问：您是否有明确的业务应用程序，您是否了解我们信息的状态，以及您拥有哪些内部能力？凭借我们在知识、数据和信息管理方面的专注和专业知识，Enterprise Knowledge (EK) 开发了这项专有的企业人工智能 (AI) 准备情况评估，以使组织能够了解他们目前的位置以及他们需要达到什么水平，以便开始利用当今的技术和 AI 能力进行知识和数据管理。