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GenAI 战略——从构思到实施
调查的另一个有趣结果是，约 60% 的首席执行官预计生成式人工智能 (GenAI) 能够带来效率效益，从而帮助他们优化一些日常任务。这表明这项新技术现在正接近变革的节点，似乎准备改变商业模式、重新定义工作流程并重塑我们今天所熟知的企业。调查受访者还预计 GenAI 将在短期内为企业带来许多积极影响，包括增加收入（例如通过提高产品质量和客户信任度）和提高效率。这些发现与普华永道 2023 年全球风险调查结果一致，其中 60% 的受访者倾向于将 GenAI 视为机遇而非风险。2
杰出思想家和非杰出思想家在产生创造性想法时的大脑活动模式差异
创造性思维的神经机制影响模型表明，创造力体现在默认模式网络 (DMN；内侧 PFC、外侧和内侧顶叶皮层以及内侧颞叶中的一组区域) 和背外侧 PFC 内的执行网络的共同作用中。一些实证报告通过表明这些大脑系统之间的复杂相互作用可以解释创造力表现的个体差异，为该模型提供了支持。本研究旨在检验这些区域在想法生成中的参与是否受到一个人在创造力相关领域的杰出地位的调节。20 位 (n = 20) 来自不同专业领域的健康杰出创造者和一个由 16 位 (n = 16) 年龄和教育程度匹配的非杰出思想家组成的“聪明”对照组在接受功能性磁共振成像 (fMRI) 的同时，被要求执行一项创造力生成任务（替代用途任务的改编）和一项控制感知任务。参与者的口头回答通过降噪麦克风记录下来，随后进行编码，以保证流畅性和准确性。行为和 fMRI 分析揭示了各组之间的共同点，但也揭示了杰出和非杰出参与者在创造性思维过程中默认模式和执行大脑区域的激活模式不同。我们根据这些区域在创造性想法产生过程中的贡献来解释这些发现，在本研究中，这些区域受到参与者的创造性卓越性的调节。
案例研究 Orbit Financial Technology 将非结构化数据转化为交易理念
Orbit Financial Technology 是一家总部位于伦敦的数据分析公司，成立于 2015 年。Orbit 利用机器学习算法来预测交易市场的价格。Orbit 以订阅方式销售，并以名为 Orbit QuantLab 的白盒解决方案套件的形式提供，其独特的价值主张是能够利用和分析新闻、文件和报告中发布的文本中的非结构化数据，从而提供定制的交易“信号”，以便做出更明智的决策。自成立以来，Orbit 已扩展为交易业务的买方和卖方提供服务，以模拟股票、大宗商品、外汇、政府债券、非上市公司的公司债券和衍生品。
2024 年美好构想 - 推动加拿大能源转型
劳动力和 4000 亿加元的散装系统投资。安大略省政府对此作出了回应，制定了“清洁能源未来：推动安大略省增长”计划，承诺获取经济增长和提高电气化所需的电力资源。相关行动包括推进重大项目和采购，包括在休伦湖畔建设新核电站、加拿大首个电网规模小型模块化核反应堆 (SMR)、在达灵顿建设另外三座小型模块化反应堆、耗资 3.42 亿加元的能效扩建项目、加拿大历史上最大规模的储能采购，以及对输电系统的新投资，以满足日益增长的电力需求。上述举措旨在确保安大略省能够保持并巩固其清洁电力优势，帮助满足企业在未来 30 年内寻求的经济增长和电气化需求。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
使用文本转图像的人工智能工具探索设计构思中的元认知过程
1. 引言 人工智能这个主题一直受到各个学科的广泛关注。2022年，随着科技的快速进步，AIGC（人工智能生成内容）的出现不仅导致了各个行业结构的变化，而且还成为不同领域非常有前途的工具。在设计方面，文本到图像人工智能的出现可以通过简单的指令生成相应的图像。此外，它还可以增强视觉交流和创意构思效率（刘等人，2023 年）。因此，已经有多项研究调查了人工智能的使用及其应用（Ploennigs 和 Berger，2022 年；Vartiainen 和 Tedre，2023 年）。然而，设计不仅被视为一门生产作品的学科，而且还被视为一个涉及思考、分析和决策的复杂过程（Kavousi 等人，2020a 年）。在心理学中，我们将其称为“元认知”。它不仅在设计教育和设计构思中发挥着重要作用（Ball and Christensen 2019），创造力的提高也是通过元认知思维的训练过程实现的。因此，本文不讨论人工智能在设计中的应用，而是旨在更深入地了解其对设计领域的影响。
生物多样性保护和无价值理想的指标
摘要本文研究了《保守科学》中无价值理想的遗产的一个方面：测量和指标是与意识形态，道德，社会，通常是非普遍考虑的意识形态上的无价认识的工具的观点。Contrary to this view, I will argue that traditional measurement practices entrenchedinconservationareinfactpermeatedwithnon-epistemicvalues.Ichallenge the received view by revealing three non-epistemic assumptions underlying traditional metrics: (1) a human-environment demarcation, (2) the desirability of a people-free landscape, and (3) the exclusion of cultural diversity from生物多样性。i还与要堡垒保护模型的典范将传统指标保留到“科学的共同主义”之间的论据之间建立了联系。我提倡放弃测量实践的内在价值 - 自由的神话，并拥抱与社会和科学目标一致的指标。
Chern Mosaic and Ideass Pland Bands in均等三层石墨烯
我们研究以相等的连续扭角排列在楼梯堆叠配置中排列的三层石墨烯。在Moiré晶体模式的顶部，出现了我们绝热处理的超莫雷长波长调制。对于每个山谷，我们发现两个中央频带是拓扑，Chern数字C =±1在Supermoiré尺度上形成Chern Mosaic。Chern域围绕高对称性堆叠点ABA或BAB，并通过连接频谱完全连接的AAA点的无间隙线将它们分开。在手性极限中，以θ〜1的魔法角度为单位。69◦，我们证明了中央频带在ABA和BAB处的理想量子曲率完全弯曲。此外，我们将它们分析为具有±2的固有颜色键入状态的叠加，而Chern Number normume∓1。为了与实验性配置联系起来，我们还以有限的波纹探索了非手续极限，并发现拓扑结实的Chern Mosaic模式确实很健壮，并且中央频带仍然与偏远频段分开。
第九届全球创新指数峰会的最佳创意
2. 可复制性至关重要。充分加速可再生能源和绿色大型项目以实现可持续发展目标的关键在于复制资产：稳定一种设计，然后以“工厂即产品”的方式扩大规模。与会者讨论了氢工厂的概念，该工厂出厂时是预制的，尺寸单一，可运输，并能够在六个月或更短的时间内现场组装。这种工厂可以降低现场工程、采购和施工 (EPC) 成本，提高质量，并允许模块化扩大规模。同样，与会者讨论了“项目开发和建设引擎”的潜在价值，它可以一次建设数百个项目，而不是一个项目。同时，它可以支持相关流程、绩效文化、工具和人才需求。