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CP24/27：建议指导边界审查——针对养老金的定向支持改革提案
1.6 我们正在就如何在养老金中推进这些新主张进行磋商。我们提出了一种新模式——有针对性的支持。这将使人们收到针对一组类似消费者制定的建议，而不是像整体建议那样基于个人的具体情况。这意味着建议不是针对个人优化的；我们认为，如果养老金支持要可扩展，就需要进行权衡。如果更多的人要获得更多他们需要的支持，我们需要市场来提供它。这就是为什么我们还为提供有针对性支持的公司提出了相应的标准。
高空平台量子密钥分发的可行性
摘要 本文介绍了从高空平台 (HAP) 部署量子密钥分发 (QKD) 的可行性研究，以此作为保护未来通信应用和服务的一种方式。本文全面回顾了最先进的 HAP 技术，并总结了 HAP 可以为 QKD 服务带来的好处。本文提供了详细的链路预算分析，以评估从飞行高度为 20 公里的平流层 HAP 提供 QKD 的可行性。结果显示，在大多数操作条件下都有充足的链路预算，这带来了使用发散光束的可能性，从而简化了 HAP 和地面上光学系统的指向、采集和跟踪，有可能扩大 QKD 可能成为可行解决方案的未来用例范围。
建议引用：Mucha, Tomasz；Seppälä, Timo (2020)：人工智能平台——数字平台经济的新研究议程，ETLA 工作论文，第 76 号，芬兰经济研究所 (ETLA)，赫尔辛基
1.人工智能技术的兴起及其在数字平台中的应用 早在移动平台争夺战爆发之前，许多数字平台公司就已经在其内部业务流程或客户服务中使用机器学习算法。iPhone AppStore 于 2008 年中期推出（Ghazawneh & Henfridsson，2013 年）。微软于 2003 年推出了基于机器学习的垃圾邮件过滤功能（Buderi，2005 年）。eBay 至少从 2006 年开始利用机器学习对产品进行分类和搜索 1 。在现代人工智能 (AI) 取得一系列突破和深度神经网络性能改进之后，这些技术变得无处不在，平台公司成为主要提供商（例如，参见 Nilsson，2009 年，第 33 章；Schmidhuber，2017 年）。正如 (Brock & Von Wangenheim, 2019) 所指出的，似乎没有普遍接受的 AI 定义。尽管如此，以下包容性定义，“人工智能。..旨在让计算机做一些事情，当由人完成时，被描述为具有指示智能”（Brooks，1991，第 1 页）不仅涵盖了当今的深度神经网络和更广泛的机器学习，而且还涵盖了 AI 讨论中存在的许多不同观点。尽管定义不明确，但广泛属于人工智能范畴的符号和概率技术已成为实质性发展的目标
超越人工智能、区块链系统和数字平台
经济和社会的不断数字化开辟了新的机遇，特别是对于提供服务的组织而言。我们正处于服务业的转型之中，这种转型甚至可以与20世纪40年代大规模生产的出现相媲美。基于人工智能、数字平台和区块链系统的最新进展和发展，我们正在见证新的数字化现象的出现，例如元个人系统、人工智能平台和元组织。无论是现在还是在不久的将来，这些数字现象正在共同塑造世界各地组织的服务运营。它们实现了大规模超个性化服务和大规模服务化，即新型高度多样化和大容量的服务流程。搜索和推荐引擎等人工智能应用以及谷歌地图、Chat GPT、BloombergGPT和Stable Diffusion等人工智能平台可以看作是这一持续变革的早期表现。此类应用和平台已经可以运用在很多服务处理任务中，实现每个人的个性化服务体验。大规模超个性化和大规模服务化不仅增加了服务产品的价值，还可能提高服务运营和整个服务业的生产力，特别是作为知识密集型工作的一部分。本文根据我们目前的研究，反映并提供了数字化、服务转型和研究方向的关键新兴概念的最新摘要。
ChatGPT-4 在医疗 AI 模型比较中表现优于其他模型
简单问题需要基础知识，而难题则需要详细了解，并能够识别相似医学概念之间的细微差异。中等难度的问题需要稍微多一点的基本信息。研究人员使用现有的临床数据标准来评估临床代码，使他们能够区分医学概念，以完成诸如医学编码实践、总结、自动计费等任务。
数字平台和人工智能上的电子市场
《电子市场》上篇社论中提到人工智能 (AI) 是一项关键的使能技术，它正在与分布式账本或扩展现实技术等其他技术融合 (Alt, 2021)。融合的概念意味着技术的演变，事实上，人工智能已经出现在学术界和从业人员的讨论范围内有一段时间了。同时，它包含相当广泛的方法和技术范围。对学术界和报纸来源中提及内容的分析显示，人工智能自 1984 年以来一直保持稳步增长，自 2012 年以来经历了更强劲的增长 (Katz, 2017)。同一消息来源报道称：“人工智能代表着一些令人困惑的术语组合，例如‘大数据’、‘机器学习’或‘深度学习’，其共同点是使用昂贵的计算能力来分析海量集中数据。”（Katz, 2017, 第 2 页）。可以将其他属性（例如“智能”）添加到此列表中，从而引起人们对信息系统何时有资格成为“智能”的合理担忧。它为不同学科的多样化讨论开辟了舞台。为了遏制目前的争论，智能应被视为与人类的技能和互动密切相关。它遵循 Lu（2019 年，第 1 页）进行的一项调查的定义，该调查将人工智能定义为“任何帮助机器（尤其是计算机）分析、模拟、利用和探索人类思维过程和行为的理论、方法和技术”。沿着同样的思路，并基于认知心理学的文献，感知、处理、行动和学习的功能被发现适合构建人工智能在商业中的潜在应用（Dietzmann & Alt，2020 年）。人工智能的其他属性包括感知拟人化、感知智能以及感知生命力（Balakrishnan & Dwivedi，2021 年）。具体来说，与人类智能相匹配的目标体现在人工智能系统的各层次上，包括智能信息系统和反应系统
2025 年为国防军改革年
还应制定赢得未来战争所需的相关战术、技术和程序。通过改善国防和民用部门之间的业务往来便利性，促进技术转让、知识共享和公私合作。简化采购：采购程序应精简并有时间限制，以加速和加强能力发展。国防出口国：将印度定位为可靠的国防产品出口国，促进印度工业和外国原始设备制造商之间的研发和合作。
数字平台中的佣金费用结构和创新
本文量化了数字平台中监管佣金费用的福利效应，重点是第三方应用程序开发人员的创新和定价决策。我从2018年10月至2024年2月在美国的Apple App Store中采用了音乐应用程序的全面数据集，以估算应用程序用户的需求和应用程序开发人员的成本参数。本文通过三个政策反事实模拟揭示了关键发现，我依次求解了最佳的创新和定价决策。首先，佣金的上限促进了第三方应用程序开发人员的创新努力，并改善了社会福利。第二，当平台在费用上限下添加单位费用计划时，开发人员通过提高应用内购买价格将部分将单位费用传递给应用程序用户。第三，平台对流媒体应用程序的假设收购导致了被收购应用程序的创新工作和市场份额的显着下降。值得注意的是，与全阶段模型估计相比，预计没有质量调整的福利分析将低估了费用上限对社会福利的影响0.91％-2.06％。这项研究强调了在评估数字平台中的监管干预时考虑质量变化以及价格波动的重要性。
人工智能平台的比较分析
ChatGPT-4o 和 Google Gemini 对与避孕相关的查询提供了高质量的回答，总分平均分别为 4.38 ± 0.58 和 4.37 ± 0.52，均被归类为“非常好”到“优秀”。根据描述性统计数据，ChatGPT-4o 在缺乏虚假信息方面表现出更高的分数（4.70 ± 0.60 vs. 4.47 ± 0.73），而 Google Gemini 在相关性方面表现更佳，具有统计学上的显着差异（4.53 ± 0.57 vs. 4.30 ± 0.70，p = 0.035，效果大小大）。完整性得分相当（p = 0.655）。统计分析显示总体表现没有显着差异（p = 0.548），但 Google Gemini 在“其他主题”类别中表现出更强的表现趋势。模型内变异性表明，ChatGPT-4o 在指标之间的差异更明显（中等效应大小，Kendall 的 W = 0.357），而 Google Gemini 的变异性较小（Kendall 的 W = 0.165）。这些发现表明，这两个平台都提供了可靠且互补的工具来解决避孕方面的知识差距，其细微的优势值得进一步探索。
