简介 2 ● 2021 年第四季度瑞士人工智能概况思维导图 3 ● 方法论和方法 4 ● 主要发现 5 瑞士人工智能概况 6 ● 瑞士作为人工智能生态系统 8 ● 瑞士各地区人工智能公司分布 10 ● 瑞士人工智能投资者 14 ● 瑞士各地区人工智能非营利组织、研发中心和枢纽分布 18 人工智能影响者 28 人工智能实施的商业案例 33 ● AT Swiss Ventures 34 ● Daedalean 37 ● DeepTechConsult 39 ● ICOS Capital 41 ● InterAx Biotech AG 44 ● livealytics 46 ● Mindfire 48 ● Mindset Technologies 50 ● Switzerland Innovation 52 ● SIB 瑞士生物信息学研究所 54 ● Uplyfe 56 人工智能与瑞士政府:关键声明和发展战略 58 瑞士在新冠疫情期间的人工智能使用情况 64 人工智能与人口寿命瑞士 69 瑞士人工智能的发展趋势和障碍 78 人工智能预测和结论 83 免责声明 95
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⮚ 建设:● Flughafen Zurich Ag 已在印度投资 6.5 亿瑞士法郎,用于开发诺伊达国际机场,该机场正在开发为绿地机场。● Geobrugg India 是印度首家供应和安装 ETA(欧洲技术认证)认可的落石屏障的先驱。该公司已在通往 Vaishno Devi 的 15 个地点安装了落石和斜坡防护系统,目前正在参与建设印度第一条绿色隧道。● Fässler Engineering 负责建设 Chenab 桥,这是一座位于查谟和克什米尔 Reasi 区 Bakkal 和 Kauri 之间的铁路钢拱桥。这座桥建成后将成为世界上最高的铁路桥,高出 Chenab 河 359 米。
本文提出了一个技术经济优化模型,用于分析光伏电池 (PVB) 系统对瑞士不同住宅客户群的经济可行性,这些客户群根据其年用电量、屋顶面积、年辐射量和位置进行分组。对 2020-2050 年的静态投资模型进行了模拟,并进行了全面的敏感性分析,以调查成本、负荷曲线、电价和关税等各个参数的影响。结果表明,虽然目前对于某些住宅客户群来说,将光伏 (PV) 与电池相结合已经比单独使用光伏产生了更好的净现值,但由于政策变化、成本和电价发展的混合影响,投资回收期在 2020 年至 2035 年之间波动。最佳光伏和电池尺寸随着时间的推移而增加,到 2050 年,光伏投资主要受屋顶面积的限制。 PVB 系统投资的经济可行性因不同的住宅客户群而异,最具吸引力的投资(即投资回收期最短的投资)大多适用于年辐射量和电力需求较高的住宅客户群。此外,投资决策对投资回收期、未来成本、电价和关税发展高度敏感。
考虑到发达国家老龄人口比例的增加(又称银色海啸),基于现代医疗保健进步以及创新方法和技术的长寿和精准医疗概念变得比以往任何时候都更加重要。其最终目标是减缓衰老过程,延长人类活跃而健康的寿命。在方法论和概念上相似,长寿和精准医疗是抗衰老医学不可或缺的一部分。抗衰老医学是医学科学的一个不断发展的分支,它治疗衰老的根本原因并旨在缓解与年龄相关的疾病。其最终目标是延长人类的健康寿命。在瑞士,如果诊所拥有相关产品和服务,例如通过排毒恢复活力、使用生物同质激素恢复激素水平、测量生物标志物等,我们就会将其视为专注于长寿和精准医疗的诊所。预期寿命指数是瑞士长寿和精准医疗表现优异的明显指标之一。 2020年,瑞士的预期寿命在欧洲排名第一(超过83.8岁)。抗衰老医学对人类来说既有风险也有机遇,因此有必要对其进行规范并谨慎地融入临床和社会。
结果:总体而言,239名患者接受了移植。其中包括第1季度的96个,Q2中的56个,Q3中的25个,第4季度为34和Q5中的28。患者特征随着时间的流逝而变化:最近的患者年龄较大,并且由于酪氨酸激酶的治疗,从诊断到移植的间隔更长。然而,早期相对于晚期疾病阶段中接受移植的患者的比例差异很小。移植技术也发生了变化。患者因年龄较高而少的频率较少,并且通常患有骨髓移植物。但是,所选的干细胞供体的类型没有区别。在单变量的分析中,五种
虽然世界上许多国家都在推进他们过渡到更可持续的经济体的努力,但重要的是要意识到这些过渡过程可以引起的目标冲突。在本文中,我们专注于土地使用,尤其是森林间隙,以提供其他部门过渡的空间。我们在瑞士的经验案例研究的关键问题是:1)在多大程度上清理森林以促进其他部门的维持能力过渡,以及2)中部高原上对森林地区的压力是否高于该国其他地区。我们建立了一个基于现有文献的概念框架,使我们能够确定三个可持续经济过渡概念之间的重叠和差异(即绿色,生物和循环经济),并将框架应用于我们的森林清理数据。我们的分析是对瑞士国家森林清除数据库的首次经验评估。在本文中,我们在2001年至2017年中包括了瑞士所有森林清除的记录。分析表明,总体而言,数据库中的清除量的14.5%归因于我们框架定义的可持续经济类别。“运输”,“能源和线路”以及“废物处理和回收固定”是具有最可持续经济相关的三个清除类别。随着时间的流逝,我们确定了朝着高原和阿尔卑斯山中更多绿色经济相关的间隙原因的趋势。随着时间的推移,无法确定清除区域方面的趋势。与我们的第二个问题有关,数据分析表明,高原的压力(以绝对清除率区域(确定性和临时)为绝对清除率区域(确定性和临时)以及相对于地区森林区域的清除面积高于其他地区。我们的结果应该使对森林清理的未来讨论更加细微,尤其是考虑到对可持续经济过渡的区域贡献。
2025年2月12日,瑞士联邦委员会在瑞士发表了监管人工智能(AI)的方法。它将不采用一般跨部门AI法律,而是将维持瑞士特定部门的监管框架。此外,联邦理事会已决定批准欧洲AI理事会的公约,并建议议会对瑞士法律进行必要的修正案。根据这种方法,管理AI的总体规定将仅限于有关基本权利的领域,例如数据保护。预计将为2026年提供相应的法律草案。
定居区正在以中欧人口稠密地区的农业土地为代价扩大。这种发展也影响了森林。由于例如,森林清理交通和能源基础结构的发展,需要在其他地方进行造林,但是提供适当土壤的表面越来越稀缺。瑞士是一个重要的例子。它的人口稠密,表现出大量森林(也在低地),尽管它具有强大的森林保护法,但最近它允许与非森林相关的偏移量补偿森林清理。基于在利益相关者研讨会期间进行的Q-方法学调查的结果,我们表明,更灵活的森林特定规则的压力主要来自“外部”森林部门,即农业和发展部门。只有一小群演员旨在重新安装更限制的政权,而最大的演员群体则采用了现状。该小组拒绝扩展更灵活的规则,并遵守加强缓解层次结构的顶部,即优先考虑由发展引起的栖息地损失的优先级。这种对生物多样性的解释抵消了与发展需要尊重增长局限的信念。优先考虑缓解措施层次结构需要计划而不是市场协调方法。我们表明,在具有多功能森林制度以及高土地利用竞争之后,在具有僵化的生物多样性偏离范围的情况下,利益相关者偏爱阻碍栖息地银行方法的整合到计划补偿性相关性和生物多样性的规划中。