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释放新竞争优势的关键
任何战略的目标都是实现可持续的竞争优势，即在长期内创造比竞争对手更多利润的能力。品牌、专利、人才、基础设施等独特资源以及产品设计、客户服务或制造等独特能力是实现这一优势的基础。建立这些资源和能力的过程很漫长。然而，环境的变化（法规、技术等）经常会使一些资源和能力变得多余，并改变竞争的基础。人工智能 (AI) 就是这样一种驱动力。它正在迅速改变商业格局，各家公司都在争先恐后地适应这一新模式 (Ransbotham 等人，2020 年)。人工智能有可能通过降低某些传统因素的重要性并引入新因素从根本上改变竞争优势的来源。例如，Chat-GPT 和 DALL-E 等生成式人工智能工具在收到提示时利用大量数据来生成原创内容。此类工具可能会影响许多依赖人才完成某些流程的行业的关键成功因素（Chui 等人，2022 年）。关于人工智能相关的技术资源（例如专有数据、特定算法或技术基础设施）如何成为竞争优势的来源，已经有很多文章和言论。在本文中，我们将专门研究人工智能如何影响现有的以人为基础的优势来源并创造新的优势来源。本文首先讨论人工智能如何降低以人为基础的特定资源的价值，并强调技术优势是多么短暂。然后，它描述了人工智能如何使公司能够将他们的人力专业知识与机器学习算法相结合，以创造新的竞争优势。本文认为，人工智能的变革力量不仅限于自动化，还扩展到工作和流程的重新定义。在最后一部分，我们为决策者提出了接受这种转变的指导方针，强调人工智能与人类的融合不仅涉及技术的采用，还涉及组织文化和思维方式的根本转变。
论文的生物学家计划和执行定量生物成像实验指南
这项研究的目的是检查项目管理咨询行业的组织项目管理及其在合同招标时为企业提供任何竞争优势。，我们从专业澳大利亚项目管理协会的成员和前成员收集了150个回复，以检查和了解项目管理成熟度对工具和组织的任何潜在影响。使用统计软件SPSS用于分析以5％的置信区间（Alpha）的数据集合。这项研究的结果表明，如项目经理所指出的那样，组织项目管理成熟度对竞争优势有影响（p <.0001; 99.99％; H 0 - 拒绝）。该研究还表明，对组织项目管理的竞争优势的感知基于到达的成熟度。还表明，由于其他各种能力，尤其是诸如客户关系，利益相关者管理，沟通技巧和客户参与模式之类的软技能，组织正在赢得合同/工作。
统一深度学习技术的优势
一种替代方法是使用一种称为神经形态计算的方法来精确模拟大脑，即人类已知的最有效的“计算机”。神经形态计算的性能源于其独特的组织结构。据《自然计算科学》杂志 [1] 上的一篇文章称，与高性能计算相比，它的性能提高了 1,000 倍，效率提高了 10,000 倍。其概念是在与所有其他细胞相连但并行运行的硬件电路中实现 ACH 脑细胞（即神经元）。这种计算类型的软件模型称为脉冲神经网络 (SNN)，这是一种人工神经网络，其灵感来自大脑中神经元的全有或全无通信方式。与使用连续值信号的传统神经网络相比，SNN 使用离散的二进制信号。
医疗保健和医学领域的人工智能革命以及老龄化人口不平等和劣势的（重新）出现
医学和医疗保健领域的人工智能系统正在被广泛探索用于预防、诊断、新药设计和后期护理。人工智能技术在医疗保健系统中的应用有望带来令人印象深刻的成果，例如均衡医疗保健、降低死亡率和人为错误、降低医疗成本以及减少对社会服务的依赖。鉴于世界卫生组织的“健康老龄化十年”，人工智能应用被设计为数字创新，以支持老年人的生活质量。然而，人工智能应用中不同类型的算法偏见、使用数字设备和平台的年龄歧视以及数字数据中的年龄偏见的证据表明，人工智能的使用可能会对老年人口产生歧视性影响，甚至造成伤害。本文探讨了医学和医疗保健系统中人工智能应用中的年龄偏见和年龄歧视问题，并试图确定该领域的主要挑战。它将通过讨论可能观察到人工智能对年龄不平等产生潜在负面影响的两个层面，反映人工智能应用放大现有健康不平等的潜力。首先，我们将解决算法和数字数据集（尤其是健康数据）中年龄偏见的技术层面。其次，我们将讨论医疗保健中使用的自动决策系统 (ADM) 对老年人口可能产生的不同结果。这些例子将展示人工智能系统如何在医疗保健和医学中创造新的年龄不平等结构和新的排斥维度，尽管只是部分展示。
量子博弈论的优势及应用
1.1 背景信息。随着量子计算的发展，David A. Meyer 于 1999 年首次将其与博弈论相结合 [Mey99]。为了找到一种更好的策略来提高个人的预期收益，Meyer 应用了通用量子算法并生成了一种量子策略，并证明该策略始终至少与经典策略一样好。这一发现的结果为博弈论的新篇章——量子博弈论奠定了基础。从那时起，许多数学家、物理学家和经济学家通过构建经典博弈论模型的量子版本来探索这一领域，例如最著名的博弈论模型：囚徒困境 [EWL99]。经典博弈论和量子博弈论的主要区别在于建模中使用了纠缠机制。与传统博弈论不同，量子博弈论并不采用纯策略或混合策略，而是假设博弈者共享一个（或多个，尽管这类模型不在本研究范围内）量子比特，并且他们的策略基于在两个不同基础上对该量子比特的测量进行评估。自从量子博弈论诞生以来，它就备受赞誉和批评，对它的探索也面临挑战。由于量子博弈论的性质复杂，涉及多个知识领域，因此需要物理学、计算机科学、数学和经济学方面的背景，这为想要进入该领域的研究人员设定了很高的门槛。另一个重要的批评是，到目前为止，量子博弈论的研究还局限于经济学现有的知识范围，因此未能为其带来新的投入 [Lev05]。然而，有理由怀疑这种情况将会改变 [DJL05]，因此量子博弈论在现实生活中的适用性是一个持续讨论的话题。
酒店业的语音助理：使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中，颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望，并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈，采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法，全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明，酒店和客人两方终端用户的需求，探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明，VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段，但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术，而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献，并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务，并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益，以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案，以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理，同时为旅行者的体验增加价值。
酒店业的语音助理：使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中，颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望，并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈，采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法，全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明，酒店和客人两方终端用户的需求，探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明，VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段，但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术，而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献，并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务，并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益，以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案，以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理，同时为旅行者的体验增加价值。
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
人工智能在现代战场上的五大优势
最后，我们必须认识到收集和使用作战数据所带来的挑战。如果我们要确保人工智能算法能够做出最有效的决策，那么其开发必须包括获取必要数量的有效相关数据，而不仅仅是商业上可用的数据。此外，军队必须收集和存储作战数据，以确保未来的人工智能能力基于最佳数据进行开发。只有通过合作，工业界和军方才能确保人工智能解决方案在现代战场上发挥作战优势。
太阳能光伏能源：优点和缺点
太阳能光伏能源就是利用基于光伏效应的概念将阳光直接转化为电能。光伏效应用于发电和光传感器。当太阳辐射照射到光电电池（称为太阳能电池板）的表面上时。当被称为光子的微小光能包被电子捕获时，它们会释放出足够的能量将电子从其宿主原子中解放出来。在电池的上表面附近有一个单向膜，称为 pn 结。太阳能电池板有三种类型：光伏电池、热能电池和热力学电池。光伏电池有三种类型：晶体硅电池、薄膜电池、有机电池和钙钛矿电池。晶体硅电池是从二氧化硅中提取的，它们会产生后一种形式，其中还包括从沙子中提取的石英。
对人类细胞模型的观点：基于CRISPR-CAS与患者衍生的IPSC模型的优势和缺点
摘要：神经遗传疾病代表具有遗传原因和临床表现差的广泛疾病。在其中，聚合酶 - γ（POLG） - 谱系疾病相对较常见，估计的疾病频率约为1：10.000。同样，POLG基因中的突变是迄今为止线粒体病的最重要原因。polg-spectrum疾病通常会导致脑功能的逐渐丧失，并且可能涉及严重和致命的脑病，癫痫发作和神经肌肉疾病，以及在某些情况下的心脏和肝衰竭。疾病的发作可能从成年到成年后期，疾病持续时间从严重病例到几十年的数周不等。 没有治疗方法；当前的动物模型不会忠实地概括Human疾病，从而使临床前治疗研究变得复杂。 必须采取基于人类的临床前模型系统来理解人类疾病机制并开发治疗方法。 在这篇综述中，我们概述了当前在人类细胞和神经元中进行神经遗传疾病的方法，重点是Polg-Spectrum疾病。 我们讨论了使用神经元细胞以及当前可用的细胞模型的影响和陷阱，即基于（i）CRISPR（i）（i。e。，遗传上有能力）并引起多能干细胞（IPSC）（I。e。e。，类似）的神经元模型（i。衍生的神经元。疾病的发作可能从成年到成年后期，疾病持续时间从严重病例到几十年的数周不等。没有治疗方法；当前的动物模型不会忠实地概括Human疾病，从而使临床前治疗研究变得复杂。必须采取基于人类的临床前模型系统来理解人类疾病机制并开发治疗方法。在这篇综述中，我们概述了当前在人类细胞和神经元中进行神经遗传疾病的方法，重点是Polg-Spectrum疾病。我们讨论了使用神经元细胞以及当前可用的细胞模型的影响和陷阱，即基于（i）CRISPR（i）（i。e。，遗传上有能力）并引起多能干细胞（IPSC）（I。e。e。，类似）的神经元模型（i。衍生的神经元。尽管根据定义，细胞模型无法概括人类疾病的各个方面，但它们仍然是发现疾病机制并开发治疗神经发生疾病的方法的合理点。