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物联网对于经济增长意味着什么？
虽然移动技术已经连接了数十亿人，但物联网 (IoT) 现在正在将各种设备添加到数字生态系统中。将物理世界连接到互联网的潜在好处是巨大的，但尚未得到很好的理解。这项研究为量化物联网对经济增长的贡献做出了贡献。通过利用一个独特的数据集，该数据集衡量了 2010 年至 2022 年期间 163 个国家/地区按垂直行业划分的物联网连接，我们发现物联网对 GDP 增长做出了重大贡献。平均而言，人均物联网连接数增加 10 个百分点，中低收入国家的 GDP 增长 0.7%，高收入国家的 GDP 增长 0.5%。我们发现这种影响主要是由企业物联网推动的，占总效应的 80%，而消费者物联网贡献了 20%。
人工智能在风湿病学中意味着什么？
摘要 智能是人类从经验中学习的能力，将有意识的权重和无意识的偏见归因于给定输入以调节其输出。将这种能力转移到计算机就是人工智能 (AI)。计算机以智能方式理解数据的能力就是机器学习。当这种学习涉及图像和视频时，涉及更深层的人工神经网络，它被描述为深度学习。大型语言模型是人工智能的最新发展，它通过转换器将自学融入深度学习。风湿病学中的人工智能具有彻底改变医疗保健和研究的巨大潜力。机器学习可以帮助临床诊断和决策，而深度学习可以将其扩展到分析放射学或正电子发射断层扫描或组织病理学图像，以帮助临床医生进行诊断。分析常规获得的患者数据或从可穿戴设备持续收集的信息可以预测疾病爆发。分析来自患者的大量基因组学、转录组学、蛋白质组学或代谢组学数据可以帮助识别疾病预后的新标记。AI 可能基于组学数据的计算机模拟建模识别新的治疗目标。AI 可以帮助实现医疗管理工作的自动化，例如将信息输入电子健康记录或转录诊所笔记。AI 可以帮助实现患者教育和咨询的自动化。除了诊所，AI 还有潜力帮助医学教育。AI 模型不断扩展的功能带来了相当大的道德挑战，特别是与滥用风险相关的挑战。尽管如此，AI 在风湿病学中的广泛应用是不可避免的，并且是一项具有巨大潜力的进步。
人工智能会进行市场操纵吗......
人工智能发生事故和/或做出违法行为时谁应该承担责任的问题一直存在争议。在金融领域，人工智能操纵市场时谁应该承担责任的问题一直存在争议。市场操纵是指一些交易员人为地提高或降低市场价格以获取利润，在许多国家，这种行为被视为不公平交易而被禁止。Scopino 指出，当人类在无意进行市场操纵的情况下构建了人工智能交易员，而该人工智能交易员实际上自行决定进行了市场操纵时，根据美国现行法规，人类可能不会承担责任 [1]。这意味着，即使市场价格被操纵，也没有人承担责任。这对监管者来说是一个大问题。
ChatGPT 对劳动和就业意味着什么？
本博客文章由 LARC @ Cardozo Law 的期刊博客免费提供给您，供您开放访问。LARC @ Cardozo Law 的授权管理员已接受本博客文章并将其收录到 CICLR Online 中。如需更多信息，请联系 larc@yu.edu。
人工智能不必太复杂或昂贵
需要AI进行学习。这就需要关注涵盖重要案例且带有一致标签的数据，以便AI可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的AI系统的关键在于我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。 为什么在科技领域之外采用AI如此困难 为什么AI没有在消费互联网公司之外得到广泛应用？ 其他行业采用AI面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的AI可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，你能否构建一个AI系统，在仅查看50个示例后学会检测有缺陷的汽车部件？或者在仅从100个诊断中学习后检测出罕见疾病？当你只有50个数据点时，为5000万个数据点构建的技术不起作用。 2.定制成本。消费互联网公司雇佣数十或数百名技术熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的庞大的人工智能系统——比如，一个每年创造超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多价值 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要一个定制的人工智能系统。例如，每家生产不同类型产品的工厂可能需要一个定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的人工智能来处理患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型的、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，这进一步推高了这些成本。3. 概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署
生成式人工智能如何创建情绪板？
第一个神经网络——感知器——是模拟大脑行为的尝试（Rosenblatt，1958 年）。这些网络能够提供记忆和学习如何工作的简单复制，但在简单的非线性逻辑函数方面却失败了。当这些感知器被组织成多层并以新的方式训练时——这样一层的学习信息和错误就可以传递到下一层——它们的“理解力”和表达能力得到了改善（Rumelhart 等人，1986 年）。当这些多层网络在几个连续的步骤中被用来创建更深层次的人工神经网络时，深度学习（LeCun 等人，2015 年）就出现了。深度学习使上下文识别成为可能。由于这种上下文分层，这些深度网络现在能够识别和理解更高层次的概念，
折叠是否能提高交互式界面的可用性...
近年来，许多飞机制造商都提出了基于触摸屏的创新驾驶舱概念。尽管具有大量优势，但此类解决方案在操作使用方面受到严重限制，特别是几乎不可能实现无需注视的交互，而且在湍流条件下使用触摸屏非常复杂。我们通过引入一种形状可变的触摸屏来研究物理特性对克服这些弱点的贡献，这种触摸屏提供了可供用户手部休息的褶皱。在模拟器中，在湍流和脑力负荷各不相同的驾驶条件下，对该表面进行了评估。结果表明，褶皱有助于通过稳定手臂和手部来减少体力消耗。这种物理特性还与驾驶任务中的更好表现以及对飞机系统状态的更好态势感知有关，这肯定是因为折叠提供的形状具有更好的视觉特性（显著性），使得对它们的监控在注意力资源方面成本更低。
什么是 JADC2？它与训练有何关系？
虽然跨域作战的概念并不新鲜，但随着战争的变化，新的支持概念必须得到很好的定义和明确。陆海军事行动的协调已持续了数千年，虽然最近扩展到空中、太空和网络等其他领域，扩大了范围，但总体前提是基础性的。话虽如此，在过去十年中，跨域作战在理论和实践上都变得更加复杂。这不仅是因为相关领域的数量增加了，也是因为新兴技术为连接、控制、提高速度和整合这些领域的行动提供了新的机会。每个军种和整个美国国防部 (DoD) 都在努力为多域战描绘出一种新的指挥与控制 (C2) 概念——现在称为联合全域指挥与控制 (JADC2)。虽然偶尔会讨论一些较新的术语，如联合 JADC2，尽管有些人将 JADC2 与
在国际上是否存在进行身体听证的权利...
ISBN 978-94-92405-31-9 保留所有权利。© 2022 国际商事仲裁委员会 © 国际商事仲裁委员会 (ICCA)。保留所有权利。国际商事仲裁委员会 (ICCA) 希望鼓励使用本报告来促进仲裁。因此，允许复制或复印本报告，前提是准确复制指南，未经修改且在非误导性上下文中，并且明确承认 ICCA 的作者和版权。如需更多信息，请通过 icca@pca-cpa.org 与我们联系
什么是 JADC2，它与训练有何关系？
虽然跨域战争的概念并不新鲜，但随着战争的变化，新的支持概念必须定义明确。陆海军事行动的协调已持续数千年，虽然最近扩展到空中、太空和网络等其他领域，扩大了范围，但总体前提是基础性的。话虽如此，在过去十年中，跨域战争在理论和实践上都变得更加复杂。这不仅是因为相关领域的数量增加，也是新兴技术的结果，这些技术为连接、控制、提高速度和整合这些领域的行动提供了新的机会。各军种和整个美国国防部 (DoD) 都在努力为多域战勾勒出一种新的指挥与控制 (C2) 概念——现在称为联合全域指挥与控制 (JADC2)。虽然偶尔会讨论联合 JADC2 等较新的术语，尽管有些人将 JADC2 与