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量子技术与军事——革命还是炒作？
Daniel Choi 上尉于 2017 年通过纽约州伊萨卡康奈尔大学海军预备役军官训练团加入海军陆战队，拥有数学学士学位。在担任贝尔波音 MV-22B 鱼鹰倾转旋翼机飞行员后，他进行了横向调动，目前担任第三海军陆战队远征军的情报官。本文仅代表作者的观点。它们不一定反映海军陆战队大学、美国海军陆战队、海军部或美国政府的观点。
拟人化和AI炒作-UCL Discovery
人类对拟人化的天生倾向。我们不禁以独特的人类方式思考非人类，在非人类中“看到”类似人类的特征，并做出相应的反应[1]。，但是这些推论可能会产生误导。推断我们回家时很高兴见到我们是很安慰的，也许很自然。这样的推论对于我们的宠物狗来说似乎是合理的。，但对我们的宠物岩石来说却不太如此。随着复杂的AI的出现，技术人工制品的拟人化已经变得广泛[2，3]。这不是最不重要的，因为这种技术通常被设计为像人类一样。的确，在许多情况下，这就是推动他们成功的原因。流行的基于LLM的Convertion App replika获得了知名度，因为它对用户感到与人交谈的感觉。replika用户认为他们的replika具有某些人类属性，例如情感的能力（例如，爱情，欲望，狂热，善良和悲伤）。这部分是因为聊天机器人伴随着类似人类的头像。，这也是因为它有能力维持人级对话并使用第一人称代词，Ben Schneiderman和Micheal Muller对[4]批评了GPT-4。
2024 年人工智能成熟度曲线
在操作环境不可预测、实时监控和控制不切实际的情况下，它们的灵活性很有价值。在即使没有很好理解的算法（复合人工智能）来实现某项任务，也可以学习该任务的情况下，它们的学习能力很有价值。
人工智能的进化：现实证明了炒作的合理性
然而，Google Brain 于 2017 年发表的论文“Attention is All You Need”提出了一种名为 Transformer 的新型神经网络架构，该架构改进了长短期记忆等循环神经网络架构。5 Transformer 架构采用允许并行处理的自注意力机制，从而实现更高效的数据存储和计算，并减少训练和微调基础模型的时间和成本。6 BofA Global Research 的观点是 3 全面：专家系统的回报 (1989)。专家系统将 if/then 规则应用于数据以产生新的见解，并由德州仪器等公司实施，通过使某些流程快 20 倍并通过减少成本超支和准备费用平均每年减少 200 万美元开支，从而提高了生产力和效率。美国运通将其信贷授权人的效率提高了 45-67%。 4 微调是指使用结构化数据训练预训练模型的过程，以生成相对于原始模型而言性能更佳的专用应用程序，用于特定任务。 5 Transformer 模型还改进了 AI 应用程序的功能，因为神经网络（本质上是基础模型的大脑）能够更好地将语言语境化。例如，“bank”可能表示金融机构或河边，但查看句子中单词前后的上下文以确定含义会很有帮助。Transformer 模型通过使用句子中的所有单词（而不仅仅是之前的单词）来查找上下文，从而确定“bank”的含义。换句话说，该模型双向查找上下文，这就是“BERT”中“B”的含义。BERT 代表 Transformer 的双向编码器表示，是一种神经网络架构。 6 您所需要的只是注意力 (2017)
AEC 中数字技术的炒作因素
摘要目的——本文旨在重点关注未来趋势报告和炒作曲线中描述的 11 项数字技术（即建筑信息模型、人工智能和机器学习、3D 扫描、传感器、机器人/自动化、数字孪生、虚拟现实、3D 打印、无人机、云计算和自动驾驶汽车）。该研究集中于瑞典建筑、工程和建筑 (AEC) 行业目前对数字技术的使用和了解，以深入了解这些数字技术的可能期望和未来发展轨迹。设计/方法/方法——该研究采用了一种基于三种不同方法的溯因方法。这些方法是文献和文档研究，重点关注 11 种数字技术、两次行业研讨会（13 名参与者）和一项在线调查（N = 84）。发现 – 本文对瑞典 AEC 行业有关数字技术的现状进行了分析，并讨论了这些技术在 AEC 行业的发展轨迹。本文确定了炒作因素，其中数字技术的认知与其使用相关。从炒作因素中，我们归纳出四个区域，显示了行业中数字技术使用和成熟度的不同阶段。原创性/价值 – 本文的贡献是双重的。本文深入分析了 AEC 行业不同参与者的机会、当前障碍、数字技术的使用和知识。此外，研究表明，AEC 行业落后于传统的 Gartner 炒作曲线，
philoxenia-酒店的DNA：炒作还是治愈？
稍后，酒店经理在中东的一家酒店工作时，我成为了变革的经理。总是有抵抗力的变化，因此实施通常是有问题的，但至关重要。这也不是无关紧要的对抗。在某个时候，必须像陌生人一样变化（Nouwen，1975）。一种策略可以是合乎逻辑，正确甚至受到启发的，例如，改进的计算机驱动技术和彻底的市场分析的结合，但是在每日的客户互动，流程，食品质量，设施，标准和清洁度的战场上，成功将获得成功。这意味着交付更改的团队必须完全加入。更改只有在伴随成功的情况下才有可能（通常以增加收入和更好的客户反馈来衡量），但是这一成功必须是
炒作周期评估...
随着越来越多的OEM将其策略转移到全电动车队，对电池供电的电动汽车的需求正在迅速增长。在电动汽车的性能，范围和价格方面，锂离子电池被认为是核心组成部分。自从锂离子电池的功能原理的发展以来，产品和相关的生产技术都已经显着发展。OEM，初创企业，设备供应商和汽车行业的其他参与者正在大力投资于各种技术的研究和开发，以改善电池作为产品及其生产。一个重要方面是实现可持续的电池生产。虽然定期宣布电池技术的突破，但技术的实际优点和潜力尚不确定，直到商业部署为止。本文的目的是系统地确定即将到来的突破并宣布创新，以提供有前途的电池技术的概述，公司应该专注于这些技术，以实现弹性和可持续的生产系统的规划。因此，采用Gartner后的炒作周期评估作为评估电池技术进行电动性和质量生产部署的潜在方法。首先，对电池技术领域的各种技术，创新，研究活动和公告进行了筛选，记录和分类，以概述产品和生产水平的当前发展状态。这包括电池设计和配置以及过程技术和生产系统的创新概述。随后，根据预定义的评估标准对这些技术进行评估，以便在炒作周期中对单个技术进行系统分类。结果是对可持续电池生产的新兴电池技术的合并概述，以及针对相关公司和利益相关者的进一步建议。
人工智能并非炒作 - AIS eLibrary
人工智能 (AI) 在全球企业中的应用越来越广泛。尽管该领域已有研究，但人们对采用因素和必要的 AI 规范知之甚少，而这些因素和规范可确保组织成功采用这项技术创新。本研究通过分析 AI 的采用过程填补了文献中的这一空白。本研究的概念框架基于技术-组织-环境 (TOE) 框架和创新传播理论 (DOI)，用于从组织角度评估 AI 的采用过程。通过在澳大利亚对 18 位专家受访者进行半结构化访谈，对该概念框架进行了测试和验证，以了解其对 AI 采用过程的适用性。研究结果表明，相对优势、兼容性、高层管理支持、管理障碍、组织准备情况和政府监管支持是 AI 采用的重要决定因素。在学术贡献方面，本研究从组织的角度更好地理解了与采用 AI 有关的关键因素。实证结果进一步支持在组织层面使用 DOI 和 TOE 框架的适用性，以进一步了解 AI 的采用情况。就实际意义而言，本研究为澳大利亚组织提供了有关如何改进 AI 采用的相关建议。