人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中,时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式,在金融,医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4],该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中,我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是,我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型,该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
租赁公司(由银行或汽车制造商拥有)是实现这一目标的关键利益相关者。今天租赁占新车注册的一半以上3。最大的租赁公司拥有数百万辆汽车的车队。这意味着它们在定义欧盟向零发射运输系统的过渡的速度方面起着关键作用。由于其较大的车队规模,但他们的短期所有权期(三到四年)也对进入二手车市场的汽车类型产生了至关重要的影响。,但最近的一项T&E研究表明,这些租赁公司并没有充当他们声称的绿色领导人。他们只是在吸收电动汽车时跟随市场。4同时,研究表明他们正在促进假绿色解决方案。5
1“在一个键AI.I.指标,中国领先于美国:人才”,《纽约时报》,访问,2024年5月25日,https://www.nytimes.com/2024/03/03/22/technology/china-ai-ai-talent.htalent.html。2艾伦,托马斯。“人工智能和国家安全”。哈佛肯尼迪学校贝尔弗科学与国际事务中心,2020年4月。3 Kania,Elsa B. “战场奇点:人工智能,军事革命和中国未来的军事力量。” 新美国安全中心,2019年11月。 4中国国务院。 “新一代人工智能发展计划”。 2017年7月20日。3 Kania,Elsa B.“战场奇点:人工智能,军事革命和中国未来的军事力量。”新美国安全中心,2019年11月。4中国国务院。 “新一代人工智能发展计划”。 2017年7月20日。4中国国务院。“新一代人工智能发展计划”。2017年7月20日。
人工智力现在存在于我们日常生活的许多领域中。它有望领导新的和有效的业务模型,以在私营和公共部门中有效和以用户为中心的服务。在深度学习,(深度)增强学习和神经进化技术方面的AI进步可以为人工通用智能(AGI)铺平道路。但是,AI的开发和使用也带来了挑战。数据语料库中普遍存在用于训练AI和机器学习系统的固有偏见归因于大多数这些挑战。此外,多个实例强调了在基于动力的决策中需要隐私,公平性和透明度的必要性。本书系列将为研究人员,领导者,决策者和决策者提供一条途径,以分享AI最前沿的研究和见解,包括其在道德,可解释的,可解释的,隐私的,可信赖的,可信赖的和可持续的方式中的使用。
aabstr abtract Act ..在这项研究中,开发了一种数据驱动的深度学习模型,以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下,许多沉积层(以上30)通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析(FEA)能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络(FFNN)方法,以重现由FEA产生的温度场。因此,训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量,节点坐标和时间外,还认为五个相关的层数,激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明,FFNN可以很好地预测温度演化,在12秒内精度为99%。
摘要 数字经济已成为全球旅游业发展的驱动力,利用2011—2019年数据研究数字经济对英国旅游业的影响,发现各国家(地区)数字经济对英国旅游业均产生驱动作用,且呈边际上升趋势。异质性检验表明,数字经济对旅游商务与度假市场产生正向作用,欧洲及OECD国家数字经济水平的提升也促进了英国旅游业的发展。根据影响机制,各国(地区)数字经济可通过改善制度质量、加强市场管控能力、增加贸易自由度等方式促进旅游业发展。最后,从政府监管、数字基础设施建设、数字技术应用等角度提出了相关建议。
图3。(a)MCF7_ESR1 WT,MCF7_ESR1 Y537S和MCF7_ESR1 D538G细胞用9浓度的palbociclib±雌激素剥夺(E2-)或1 nm fulvesterant处理。治疗6天后,通过曲面测定法测量细胞活力。(b)MCF7_ESR1 WT的肿瘤生长(n = 12),MCF7_ESR1 Y537S(n = 8)或MCF7_ESR1 D538G(N = 8)异种移植物在卵巢肌切除术中。小鼠用车辆或50mg/kg Palbociclib P.O.持续4周。(c)在(b)中描述的肿瘤处理结束时肿瘤体积的折叠变化的比较。(d)(b)中肿瘤的IHC染色定量。数据代表平均值±SD;使用Dunnett的事后测试使用单向方差分析进行统计分析。
1简介汽车行业已成为电动驱动器和电力产品的主要市场。准确的交流电流(AC)和直流电流(DC)电动机在电源转换器供电的广泛的功率和速度上,基于隔热栅极双极晶体管,具有复杂的监控和管理系统已成为现代车辆的固有部分[1]。在这种情况下,探索和测试平台的电池驾驶电动汽车(BEV)完全由电动机推动,如今已引起人们的极大关注。他们允许学习并优化车辆性能,减少真实机器的测试次数并提供安全性。许多研究机构和越来越多的工程学校在其实验室中引入了测试工作台[2]。严重的参考文献描述了在不同的
咸水滴灌是解决干旱地区淡水短缺问题的一个潜在解决方案。然而,长期使用会使土壤盐分积累并降低磷 (P) 的有效性。生物炭和秸秆改良剂已被证明可以减轻这些影响,但它们在调节长期咸水灌溉下参与磷转化的微生物基因方面的机制仍不清楚。本研究旨在评估生物炭和秸秆掺入对盐灌棉田土壤微生物群落结构和磷有效性的影响。基于 14 年的田间试验,开发了三种处理方法:仅咸水灌溉 (CK)、咸水灌溉加生物炭 (BC) 和咸水灌溉加秸秆 (ST)。结果表明,这两种改良剂都显著提高了土壤含水量、有机碳、总磷、有效磷和无机磷组分 (Ca 10 -P、Al-P、Fe-P 和 OP),同时降低了土壤电导率和 Ca 2 -P 和 Ca 8 -P 组分。生物炭增加了 Chloro flexi、Gemmatimonadetes 和 Verrucomicrobia 的相对丰度,而秸秆则促进了 Proteobacteria 和 Planctomycetota 的丰度。两种处理均降低了几种 P 矿化基因(例如 phoD、phoA)的丰度并增加了与 P 溶解相关的基因(例如 gcd)。相关性研究表明,微生物种群和 P 循环基因与土壤特性紧密相关,其中 Ca 2 -P 和 Al-P 是重要的介质。通常,在长期含盐灌溉下,生物炭和秸秆改良剂可降低土壤盐分,提高土壤 P 的有效性,降低磷循环相关微生物基因的表达并改善土壤特性。这些结果使它们成为可持续土壤管理的绝佳技术。
