能源系统的发展不是一个技术官僚的过程,而是由社会和文化力量共同塑造的。这一过程中的关键工具是描述未来能源系统的基于模型的情景。应用社会经济学中的虚构期望概念,我们展示了能源情景如何成为将政治、经济和学术努力引导到共同方向的工具。为了影响决策,情景不必准确——但要可信,并唤起不同利益相关者的一致期望。为了获得信誉,情景的作者与利益相关者互动,并诉诸机构或定量方法的权威。从这些关于能源情景的见解中,我们得出了开发和应用规划模型的后果,这是能源情景所依赖的定量工具。规划模型应该是开放的和可访问的,以促进利益相关者的参与,避免不必要的复杂方法以最大限度地减少专家偏见,并力求在大范围内与政策相关。情景开发不应试图在工程模型中模拟社会偏好和信念,而应追求所有利益相关者(包括公民)的广泛和积极参与。
致力于医疗人工智能 (AI) 技术开发的专业人员以及将受其影响的患者的期望受到的关注有限。本文报告了与涉及肺动脉高压 (PH) 的专业人员一起举行的前瞻性研讨会以及与 PH 患者组成员一起举行的焦点小组,以讨论对 AI 开发和实施的期望。我们表明,虽然专业人员和患者对 AI 的期望相似,但就早期诊断的优先级、隐私和重用的数据风险以及责任而言,其他期望有所不同。一个重要的区别点是对使用 AI 指出其他潜在健康问题(除 PH 之外)的态度。第二个差异是对临床专业人员应该对 AI 在诊断中的作用了解多少的期望。这些发现使我们能够对人工智能发展的复杂性和主要利益相关者的焦虑进行坦率的评估,从而更好地为未来做好准备。
本文使用一系列通胀预期指标和方法,评估了欧元区长期通胀预期的锚定情况,这是货币政策角度的一个关键问题。总体来看,在近期能源价格飙升和持续的供应侧瓶颈导致通胀压力上升的背景下,欧元区的长期通胀预期已迅速回升至接近欧洲央行 2021 年 7 月宣布的新的 2% 对称通胀目标的水平。尽管如此,长期通胀预期上行脱锚的风险值得密切和持续监测。在评估欧洲央行货币政策立场正常化的适当速度时,必须考虑到这一风险,承认通胀前景充满高度不确定性,正如各种预期所表明的那样。
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。
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid,mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响:物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系,阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系,阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院,埃及开罗 摘要:分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此,本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月,对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示,PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用,并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出,缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心,通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识,可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段,人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词:人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响:物理治疗师愿意和准备情况的研究
尽管对心理工作负荷的客观评估一直是人为因素研究的重点,但很少有研究调查利益相关者对其在实际工作场所实施的态度。本研究通过调查三个欧洲国家(德国、英国、西班牙)的 702 名管理人员,了解他们对基于传感器的员工心理工作负荷监测的期望和担忧,解决了这一研究空白。数据证实了对工作场所设计和员工福祉改善的期望,以及对员工隐私和主权限制的担忧,对于实施工作负荷监测的相关性。此外,贝叶斯回归模型表明,所考察的期望与管理者支持公司工作负荷监测的意愿呈显著的正相关。隐私问题被认为是接受工作负荷监测的重大障碍,无论是从管理者中的普遍性还是与监测支持之间的强烈负相关来看。
尽管对心理工作负荷的客观评估一直是人为因素研究的重点,但很少有研究调查利益相关者对其在实际工作场所实施的态度。本研究通过调查三个欧洲国家(德国、英国、西班牙)的 702 名管理人员,了解他们对基于传感器的员工心理工作负荷监测的期望和担忧,解决了这一研究空白。数据证实了对工作场所设计和员工福祉改善的期望,以及对员工隐私和主权限制的担忧,对于实施工作负荷监测的相关性。此外,贝叶斯回归模型表明,所考察的期望与管理者支持公司工作负荷监测的意愿呈显著的正相关。隐私问题被认为是接受工作负荷监测的重大障碍,无论是从管理者中的普遍性还是与监测支持之间的强烈负相关来看。
2021 年联合国气候变化大会 (COP26) 上共设定了 74 个国家的净零排放目标(共涵盖 81 个国家和全球国内生产总值的 90% [3]),其中大多数都设定了 2050 年或更早的目标 [4]。这对那些效仿的投资者来说是一个市场信号。净零投资者倡议正在获得大量支持,包括截至 2021 年 12 月的联合国召集的净零资产所有者联盟 (NZAOA) [5](61 个签署方和 10 万亿美元的资产管理规模 [AUM])、净零资产管理者倡议 [6](220 个签署方和 57 万亿美元的资产管理规模)和巴黎协调投资倡议 [7](51 个签署方和 2.9 万亿美元的资产管理规模)。格拉斯哥净零排放金融联盟 (GFANZ) 倡议在 COP26 上启动,确保到 2050 年有 130 万亿美元的私人资本致力于实现净零排放,并将变暖控制在 1.5°C [8]。
