在确保自由市场体系和高生活水平的同时共享技术知识至关重要,但为此应考虑新的经济和政治框架。Brynjolfsson 和 McAfee(2013)的研究表明,尽管美国公民的生产力提高了,但他们的家庭平均收入却下降了,这违背了微观经济学规律。如何避免生产力提高但工资却没有遵循相同趋势的现象?数字时代的哪些特征导致关键经济驱动力无法同步增长?众所周知,技术在实现经济和社会活动的全球化方面发挥着至关重要的作用。各个国家对新技术的开放性对其实际和潜在的经济发展产生了重大影响(Archibugi & Pietrobelli,2003)。新全球化和新工业革命的综合影响应以有利于整个社会的方式分配。通过分析结构性变化,初步结果认为,无论是以部门层面的开放度、进口渗透率和出口强度为代表的全球化,还是以部门层面的信息和通信技术资本强度为代表的数字化,都与工资差距扩大相关(Berlingieri 等,2017)。
框架。该框架必须具有管理新类型数据的能力 - 包括电子健康记录(EHR),患者和医疗保健专业文本以及语音通信的真实数据。随着临床评估扩展以解决现实世界中医学用途的药物影响,它必须能够处理大量数据。该框架必须为学习操作提供实时可见性,这是有效利益相关者协作和简化操作的关键能力。关键组件包括数字安全性;以云为中心的数据湖;以及数据流和共享技术。全面的数据治理将定义和直接:数据收集策略;数据标准;数据集成方法;以及数据分布,安全性,保护和与法规的整体映射。
生成AI工具的兴起引发了有关AI生成内容的标签的辩论。然而,此类标签的影响仍然不确定。在我们和英国参与者之间进行了两个预先核实的在线实验(n = 4,976),我们表明,尽管参与者并未将“ AI生成”等同于“ false”,但标记为AI生成的标签降低了他们所感知的准确性,并降低了他们的准确性,并且参与者愿意分享他们,无论是在headline是否是由True of True of True of True of True of True of True of True of Flunans或An an Humans或Anii创建的。标签标题为AI生成的影响的影响是将其标记为假的三倍。这种AI的厌恶是由于预期被标记为AI生成的头条的期望完全由AI撰写,没有人为监督。这些发现表明,应谨慎对待AI生成的内容的标签,以避免对无害甚至有益的AI生成的内容的意外负面影响,并且有效的标签部署需要透明度就其含义。
本文中表达的任何观点都是作者的意见,而不是Iza的意见。本系列发表的研究可能包括对政策的看法,但IZA没有任何机构政策立场。IZA研究网络致力于研究完整性的IZA指导原则。IZA劳动经济学研究所是一家独立的经济研究所,在劳动经济学领域进行研究,并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德意志邮政基金会的支持下,伊扎(Iza)拥有世界上最大的经济学家网络,其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究,决策者和社会之间建造桥梁。IZA政策论文通常代表初步工作,并被散发以鼓励讨论。引用这种论文应解释其临时特征。可以直接从作者那里获得修订版。
电缆线束测试系统的设计和自动化摘要凭借测试多样的电缆线束配置的能力的自动电缆线束测试系统(ECHTS)的设计,开发和应用。ECHTS能够通过可互换的连接器测试多达32个导体,可以通过使用扩展板扩展到32个导体,从而检测出开放和短路,并在测试的线束中固定不正确。使用LCD屏幕显示线束状态,可确保在ECHTS中易于理解和显示故障,同时与常规测试和/或测量系统相比,提供了更全面的检测到故障的通信。与常规系统相比,ECHT显示了1:1和一到多型连接器配置的测试时间的改善,分别为73%和15%,以及一个简短的操作员的学习时间。关键字微电子系统设计;电子系统测试;电缆线束;电子电路设计1简介自动化在现代制造业中起着越来越重要的作用,因为它为制造业企业(ME)提供了一种具有成本效益的方式,可在高度全球化的商业环境中保持市场竞争力。mes在很大程度上取决于旨在以高生产率提供高质量产品的自动化过程,同时使生产成本较低[1,2]。电气线束(又名必须在实施之前对所有线束组件进行测试以检测任何缺陷。几个ME,包括生产电缆线束系统的ME,尽管自动化的进步取得了进步,但仍依赖于手动工作的高输入,这在很大程度上是由于电缆线束组装涉及的过程的幅度和复杂性[3,4]。线束,布线线束,电缆组件,接线组件或布线织机),电缆/导线的组装,它们传递信号和/或电力,并在许多行业和应用中使用终端隔离材料并使用终极制造的电缆(例如,飞机或自动化的电子系统)用于连接电缆,并使用终端制造的电缆连接[例如在某些应用中,引脚配置并不总是1:1,其中组件的一端的导体连接到另一端的同一引脚号,并且某些线束在电缆的任一端使用不同的连接器类型终止。有针对电缆和线束可接受性的监管机构和标准,例如IPC/WHMA A-620标准[6],用于质量保证,取决于组件的分类和使用区域。由于主要的手动制造过程,共同的制造缺陷包括开放和短路和错误连接故障,所有这些缺陷都可以通过使用测试板设备来测量线束的电气功能并确保其质量和功能[7],例如Bi et eT报告,所有这些缺陷都可以筛选和消除。al [8,9]对于有限数量的导体,并在艾伦·布拉德利(Allen Bradley)可编程逻辑控制器(PLC)董事会上实施。目前,只有少数ME能够以有限的成功,制造,制造和测试电气安全带的自动化。这是由于手动生产提供了一种制造这些复杂工业产品的更具成本效益的方法,尤其是对于小批量尺寸[1,2,8]。市场上有各种各样的电缆线束测试系统,包括Cami Research的Cableeye®,CirrusSystems®,Molex®,Synor®等,它们符合大量配置并具有广泛的测试方法。这些系统倾向于设计为支持已知的线束架构和较大的电缆线束束。需要单个电缆组件,覆层和电线终端与动态变化的市场中的特定定制电气系统集成在一起 - 这一需求使使用商业解决方案的定制制造线束测试了一个挑战性的小型MES,这通常依赖于机械测试系统,每个测试系统都适用于特定的电缆组件组件终止。ME通常需要适应性的电缆线束测试系统,以减少与手动和机械测试系统相关的维护和测试时间,这要求商业安全带测试制造商通常无法解决。本文介绍了低成本自动电缆线束测试系统(ECHTS)的设计,操作和实施原理,能够测试电缆线束以识别带有空路的组件,短
CNH使用自动化来提高零件仓库巴西尔顿的生产率和可持续性,2025年3月4日,在世界工程日CNH上,CNH发布了最新的“可持续年度”系列中的第一部分。文章“工程师在一个带有许多活动部件的仓库中的工程师策划自动化”,着眼于在我们位于美国印第安纳州黎巴嫩的北美零件仓库之一的AutoStore™自动化计划的影响。这个占地19英亩的仓库每周7天每天运行近24小时,为我们的全球经销商网络服务。作为全球关键仓库,黎巴嫩必须为我们的投资组合中的许多不同型号管理各种备件。每年,当我们推出新机器时,更多的新零件流入其库存中以加入现有股票。了解我们的计划和过程工程师如何设计新的自动化流程来解决此存储问题,并导致停机时间为零,生产率提高,成本节省和可持续性福利。在以下网址阅读我们的故事:https://publications.cnhindustrial.com/a-sustainable-2024-2024-2025/autoStore-Project CNH工业(NYSE:CNH)是世界一流的设备,技术和服务公司。以破坏新的基础为基础,该基础以创新,可持续性和生产力为中心,该公司提供了战略方向,研发能力和投资,从而使其全球和地区品牌的成功。在全球范围内,Case IH和New Holland Supply 360°农业应用程序从机器到工具以及增强它们的数字技术;案例和新荷兰建筑设备提供了完整的建筑产品阵容,使行业更加生产。该公司以地区为重点的品牌包括:Steyr,用于农业拖拉机;乌鸦(Raven),数字农业,精确技术和自治系统发展的领导者;半球,高精度卫星定位的领先设计师和制造商,以及标题技术;弯曲木板,专门从事耕作和播种系统;米勒,制造应用设备;和Eurocomath,为建筑领域(包括电力解决方案)生产了各种各样的迷你和MIDI挖掘机。在两个世纪以上的历史中,CNH一直是其领域的先驱,并继续充满热情地创新并推动客户效率和成功。作为一家真正的全球公司,CNH的40,000多名员工构成了多元化和包容性工作场所的一部分,致力于赋予客户发展和建立更美好的世界。有关更多信息和最新的财务和可持续性报告,请访问:CNH.com CNH及其品牌的新闻访问:Media.cnh.com媒体联系人:
摘要在新闻内容创建中使用自动化正在从书面介绍到视听媒体,包括路透社(Reuters)转向Wibbitz等公司提供的视频自动服务服务。尽管研究人员已经探讨了受众对基于文本的新闻自动化的看法,但迄今为止,尚无公开的研究研究新闻消费者如何看待自动化新闻视频。我们进行了一个受试者间的在线调查实验,以比较英国在英国在线新闻消费者的社会人口代表性样本(n = 4200)如何感知的人类制造,部分自动化和高度自动化的短效率在线新闻视频,涉及14个不同的故事主题。我们的发现表明,尽管差异并不大,但在某些评估变量上,人制造的视频平均收到了更有利的响应。我们还发现在不同单独故事的自动化和人为新闻视频的相对评估中发现了一些显着差异。对于从业者来说,我们的结果表明,可以很好地接收到自动化的新闻视频,以人为编辑后的自动化新闻视频。对于研究人员,我们的结果表明需要使用
数据分析受到熟练专家的短缺的约束,特别是在生物学方面,在这种情况下,详细的数据分析和随后的解释对于理解复杂的生物过程以及开发新的治疗方法和诊断至关重要。专家短缺的一种可能解决方案是利用大型语言模型(LLMS)用于发电数据分析管道。但是,尽管在用于代码生成任务的情况下,LLMS显示出很大的潜力,但是在提示与域专家问题(例如OMICS相关数据分析问题)提示时,有关LLM的准确性的问题仍然有效。为了解决这个问题,我们开发了Mergen,这是一个利用LLMS进行数据分析代码生成和执行的R软件包。我们使用基因组学的各种数据分析任务评估了该数据分析系统的性能。我们的主要目标是使研究人员通过简单地描述其目标和通过清晰文本的特定数据集的所需分析来进行数据分析。我们的方法通过专门的及时工程和错误反馈机制来改善代码生成。此外,我们的系统可以执行LLM规定的数据分析工作流,从而为人类审查提供数据分析工作流程的结果。我们对该系统的评估表明,尽管LLM有效地生成了某些数据分析任务的代码,但在执行代码生成中仍然存在挑战,尤其是对于复杂的数据分析任务。对于复杂性3、4和5的任务,这一增加分别为52.5%,27.5%和15%。通过自我纠正机制可以看到最佳性能,与复杂性任务相比,自我校正能够将可执行代码的百分比增加22.5%。使用卡方检验,显示出使用不同的提示策略可以发现显着差异。我们的研究有助于更好地理解LLM功能和局限性,从而提供软件基础架构和实用见解,以有效地集成到数据分析工作流程中。
由于数字技术的创新可能性,提高自动化程度的问题再次被提上议事日程——不仅在工业领域,而且在当代社会的其他部门和领域也是如此。尽管公众和科学界关于自动化的讨论似乎提出了“旧”辩论的相关问题,例如通过引入新技术来取代人类劳动,但作者在此关注的是这些问题的新背景性质。辩论应该重新思考技术与工作之间的关系,包括工作中的量变和质变。在本文中,我们将以工业自动化的引入为例,这在 Frey 和 Osborne 在 2013 年广受认可的研究中得到了体现。他们估计,未来计算机化对美国劳动力市场结果的预期影响非常大,特别是在面临风险的工作数量方面。令人惊讶的是,这项研究是一场激烈的国际辩论的起点,辩论的主题是技术对未来工作的影响以及技术变革在工作环境中的作用。因此,作者认为,“旧”问题仍然很重要,但应该根据“新”社会需求和对未来工作模式的期望重新诠释它们。
Ano, B. & Bent, R. 2022. 影响多代家族企业数字化转型战略的人为因素:对五家法国增长型家族企业的多案例研究。《家族企业管理杂志》,第 12 卷,876-891。Blustein, DL、Lysova, EI 和 Duuffy, RD 2023. 理解体面工作和有意义的工作。《组织心理学和组织行为学年鉴》,第 10 卷,289-314。Bornet, P.、Barkin, I. 和 Wirtz, J. 2020. 智能自动化 - 学习如何利用人工智能来促进业务并使我们的世界更加人性化。Bruderer, H. 人工智能的诞生:1951 年在巴黎举行的第一届人工智能会议?国际发明与创新社区:IFIP WG 9.7 国际计算机史会议,HC 2016,美国纽约布鲁克林,2016 年 5 月 25-29 日,修订精选论文,2016 年。Springer,181-185。Cameron,D. 2022。机器人提升了我:自动化的未来。IT Now。Ceipek,R.、Hautz,J.、De Massis,A.、Matzler,K. 和 Ardito,L. 2021。通过探索性和利用性的物联网创新实现数字化转型:家庭管理和技术多样化的影响*。产品创新管理杂志,38,142-165。 Chernoffi, A. & Warman, C. 2023. Covid-19 及其对自动化的影响。应用经济学,55,1939-1957。Classen, N.、Carree, M.、Van Gils, A. & Peters, B. 2011. 家族所有权在中小企业研究、创新和生产力中的作用:逐步计量经济学分析。华盛顿:国际小企业理事会 (ICSB)。Conniffi, R. 2011. 卢德分子真正反对的是什么。史密森尼杂志,227-242。