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cx 革命：关于生成式人工智能领导力的采访
凯捷是全球领先的企业合作伙伴，通过利用技术的力量帮助企业转型和管理业务。集团每天都在以“通过技术释放人类能量，实现包容和可持续的未来”为目标。凯捷是一家负责任的多元化组织，拥有来自 50 多个国家的近 35 万名团队成员。凭借 55 年的悠久历史和深厚的行业专业知识，凯捷深受客户信赖，能够满足客户从战略、设计到运营的全方位业务需求，而云、数据、人工智能、连接、软件、数字工程和平台等快速发展和创新的世界正是其推动力。集团 2022 年的全球营收为 220 亿欧元。
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行业技术4.0的下一个时尚革命
摘要 - 随着时间的流逝，随着时间的推移，随着时间的推移发生了重大变化，这是由于世界各地客户的感知，紧急情况和活动的差异。由于波动和需求不断增长，相关活动的主要关注点之一是污染，尤其是水和空气污染。对此，一些工业4.0技术的技术可能有助于减轻时装行业的负面影响。基于这一挑战，本文旨在确定行业4.0最相关的技术应用，以增强生产和服务过程中的可持续性。为实现这一目标，使用了两种方法（PICOC和PRISMA）来搜索和选择研究文章。通过包含和排除标准，选择了Scopus数据库中的30个开放式文章。如今，众所周知，时尚行业的活动约占全球碳排放量的8％至10％，这会导致工业废水污染（20％），并产生大量材料和能源的浪费。因此，可以合并各种行业4.0技术，以改善时装行业不同流程的可持续性（纺织制造，供应链管理，商店管理，用户体验）。在分析后，得出结论，属于工业4.0的虚拟现实，数字双胞胎和人工智能等技术提供了一种潜在的解决方案，以减轻时尚行业的负面环境影响，从而丰富了客户企业企业的交互。进一步的工作必须探讨这些技术的收益和局限性，重点是中小型企业（SME）。
爱尔兰的分治、革命和另类未来
本文在跨学科和全岛框架内讨论了爱尔兰女性的分治小说。通过仔细阅读经历过爱尔兰分治的女性创作的小说，本文追溯了她们如何记录这一时期并展望替代的未来。将她们的作品置于更广泛的机构记忆关系中，本文旨在增进我们对持久创伤及其后记忆的理解。在百年纪念十年（2012-2023）之后，突出女性的分治叙事如何改变或取代关于爱尔兰革命的主导元叙事？2023 年是《贝尔法斯特/耶稣受难日协议》签署 25 周年。在英国脱欧和爱尔兰边界争议持续不断的背景下，这些重要纪念日的交汇引发了关于如何从爱尔兰的角度处理这段紧张历史的问题。
Seeloz和Digital Enterprises建立了一种变革性的AI合作伙伴关系，以彻底改变卡塔尔的能源领域
这种合作标志着卡塔尔数字化转型之旅的关键步骤，利用Seeloz的强化学习自动化（RLA）平台和Microsoft的尖端云和AI基础架构创造了自主优化引擎来创建能量价值链，资产管理和生产工作流程。Energizeai旨在通过在每个决策层部署AI驱动的智能来消除效率低下，降低运营成本和防止未来的卡塔尔能源生态系统。
在第四次工业革命中抢购专利
论文应作为pdf或Word文件提交给swps@sussex.ac.uk。首页应包括：标题，摘要，关键字和作者的名称和分支机构。副编辑将考虑该论文出版，后者可能会要求两名裁判提供审查。我们的目标是在提交后三周内发送裁判报告。可以要求作者提交该论文的修订版，并回复裁判的评论，向swps@sussex.ac.uk。编辑们就本系列中包含该论文的最终决定做出了最终决定。提交时，作者应指示论文是否已经进行了同行评审（在其他系列，期刊或书籍中），在这种情况下，编辑人员可以决定跳过审核过程。一旦将纸包含在SWP中，作者就会维护版权。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
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药物诱导的抗性进化需要较少的侵略性治疗
越来越多的实验证据表明，抗癌和抗菌药物本身可能通过提高可突变性来促进耐药性的获取。成功控制不断发展的人群要求将这种控制的生物学成本识别，量化并包括在进化知情的治疗方案中。在这里，我们确定，表征和利用降低目标人口大小和产生治疗引起的救援突变的盈余之间的权衡。我们表明，在中间剂量下，治愈的可能性最大，低于药物浓度产生最大种群衰减，这表明在某些情况下，通过较少积极的治疗策略可以大大改善治疗结果。我们还提供了一般性的分析关系，该关系将生长速率，药效学和依赖性突变率与最佳控制定律联系起来。我们的结果强调了基本生态进化成本的重要但经常被忽略的作用。这些成本通常会导致情况，即使治疗的目的是消除而不是遏制，累积药物剂量也可能是可取的。综上所述，我们的结果加剧了对管理侵略性，高剂量疗法的标准做法的持续批评，并激发了对诱变性和其他隐性疗法的其他隐性抵押成本的进一步实验和临床投资。
