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Agentic AI – GenAI 的新前沿Agentic AI – GenAI 的新前沿
生成式人工智能 (GenAI) 被公认为该地区创新的游戏规则改变者，它通过自动化日常任务、增强客户体验和协助关键决策过程来增强企业能力。我们第 27 次年度 CEO 调查：中东调查结果显示，73% 的中东 CEO 认为 GenAI 将在未来三年内显著改变其公司创造、交付和获取价值的方式 1 。GenAI 有望产生重大的经济影响，据估计，到 2030 年，它每年可为各个行业的全球 GDP 贡献 2.6 万亿至 4.4 万亿美元。在能源等特定领域，对 GenAI 的投资预计将增加两倍，从 2023 年的 400 亿美元增加到本世纪末的 1400 多亿美元。投资激增反映了 GenAI 的变革潜力，特别是在提高生产力、简化业务流程和重塑跨行业价值链方面 2 。
在电信 C 波段附近的金属有机气相外延中通过改进的液滴外延在 InGaAsP/InP(100) 上自组装 InAs 量子点，用于量子光子应用
这些材料在激光中被广泛应用，包括作为激光器中的活性介质[3-5]、作为量子信息技术的纯单光子和纠缠光子对源[6]、以及作为新型纳米存储器件的构建块。[7-9] 特别是 InAs/InP 量子点，由于其与 1.55 μ m 的低损耗电信 C 波段兼容，目前作为单光子发射器非常有吸引力。[10,11] 金属有机气相外延 (MOVPE) 中的液滴外延 (DE) 是一种新近且非常有前途的 QD 制造方法，因为它结合了大规模外延技术和多功能外延方法。[12-15] 这是一种相对较新的工艺，其生长动力学尚未完全了解，特别是对于与电信波长兼容的 III-V 材料系统，例如 InAs/InP。因此，它在制造用于广泛应用的电信 QD 方面具有巨大的发展潜力。此外，使用 InP 作为基质材料可以实现 InAs 量子发射体的生长，而无需任何额外的变质缓冲剂（例如 AlInAs/GaAs）。[16 – 18]
研究性ABBV-RGX-314作为NAMD的基因治疗：
1。luxturna [包装插入]。宾夕法尼亚州费城：Spark Therapeutics，Inc。修订了2022年4月。2024年8月22日访问。2。Maclaren RE等。hum gene ther。2024; 35（15-16）：564-575。3。yiu G等。mol ther方法clin dev。2020; 16：179-191。4。Campochiaro，PA等。《柳叶刀》，第403卷，第10436页，1563 - 1573年。NAMD：新血管相关的黄斑变性； AAV：腺相关病毒：IRD：遗传性视网膜疾病
Microsoft Azure Openai的应用到代码管理
_________________________________________________致谢我要感谢LinköpingUniversity有机会进行我的学士学位论文，作为工程电子学学士学位。我特别感谢我的审查员何塞（Jose）和我的主管迈克尔（Michael）在整个研究中的帮助和支持。我对弗雷德里克（Fredrik）ABB的主管表示感谢。c和弗雷德里克。n，为我提供了对ABB AI的研究的机会。他们在整个项目中的指导和支持是无价的。我也感谢整个ABB团队允许我观察并与他们在全球劳动力中的业务进行互动。特别感谢ABB的IT部门的Andrea在解决该项目和防火墙问题方面的关键帮助，这对于成功完成该项目至关重要。此外，还要感谢Microsoft的Richard，以获取有关使用Microsoft工作空间的专家指导和实用建议。最后，我想对父母在这些年中坚定不移的支持和帮助表示最大的感谢。- 艾滋病
迈向 GenAI 未来的旅程：银行业成功的战略之路
银行业正在展望 GenAI 的未来，将现有的高使用率与几乎普遍希望尽快采用该技术的意图结合起来——并有预算支持。GenAI 已经改变了许多银行的运营方式和服务客户的方式。未来更广泛地使用该技术将要求银行巧妙地平衡 GenAI 的变革力量与谨慎管理它可能带来的风险和挑战。
生成人工智能（Genai）：员工指南
Genai是指根据提示产生内容的一类人工智能算法。非生成AI已经使用了多年，包括在Google搜索，亚马逊，Netflix等的传统搜索功能中。Genai自2018年以来已取得了重大进步，现在可以通过用户友好的接口可以轻松访问。最常见的是聊天机器人，图像发生器和搜索引擎，它们集成了Genai以改善结果。使用自然提示，用户可以产生类似人类的文本响应，图像，代码和设计，以及连接插件以提高专业领域的功能，例如数学和技术问题解决。这些工具越来越能够采用高级推理，这意味着计算机科学技术能力很少的用户可以利用高度发达的Genai工具。但是，最好的工具仅是购买或订阅。
探索 AI 和 GenAI 对各行业的影响
跑赢大盘 (O)：预计 12 个月内业绩将大幅跑赢行业平均水平。行业表现 (SP)：预计 12 个月内回报与行业平均水平一致。跑输大盘 (U)：预计 12 个月内回报将大幅低于行业平均水平。受限 (R)：当 RBC 在某些合并或其他战略交易中以及在某些其他情况下担任顾问时，RBC 政策禁止某些类型的沟通，包括投资建议。未评级 (NR)：由于适用的法律、监管或政策限制，评级、价格目标和估计已被删除，这些限制可能包括 RBC Capital Markets 担任涉及公司的顾问时。
基于本体的检索增强发电（RAG）用于Genai支持的添加剂制造
常规数据分析通常无法捕获添加剂制造（AM）过程的复杂背景，从而导致尖锐的解决方案和次优的分析结果。生成人工智能（Genai）模型（例如大语言模型（LLM））的性能在很大程度上取决于它们整合和背景培训的大量数据的能力。但是，情境化通常是由消耗的数据直接驱动的，而不一定基于基本真理。为了解决这个问题，提出了一种基于本体的检索增强发电（RAG）方法，以增强Genai产生相关提示和答案的能力。Genai通过利用结构的本体论来识别和应用相关背景，从而产生准确而有见地的解释。用例展示了拟议的基于本体的RAG框架如何运作以提供上下文感知的AM数据分析，这些数据分析可以通过执行AM数据分析时通过基本真理来促进分析透明度。
生成人工智能（GenAI）指南
• 风险管理：负责任地使用生成式人工智能，遵守法律标准，优先考虑隐私和安全。提前主动评估风险，以提高效率、沟通和服务。 • 隐私和安全：考虑每个 GenAI 工具对安全和客户隐私的影响。机密信息绝不能输入公开的 GenAI 工具中，因为这些信息可能会被纳入 GenAI 工具中供他人使用。 • 赋能以提高效率：使用 GenAI 应使我们的员工能够为客户提供更好、更高效的服务，这取决于员工是否遵守有关使用 GenAI 工具的这些准则。 • 道德使用：识别和解决偏见，以公平、透明和问责为目标，避免意外后果，并坚持道德的 GenAI 使用实践。 • 透明度和问责制：负责任地共享信息，适当披露 GenAI 的使用情况，并验证 GenAI 创建内容的准确性。
分析人类围栏相互作用的方法：一项针对需求开发和验证的试点研究
被定义为能够通过利用生成模型来生产各种格式和不同任务的新内容”（Garc´ıa-pe〜nalvo and v´azquez-ingelmo，2023年），对话性Genai（Cgenai）已经启发了他们在系统中的启发研究人员（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau），2024年）在受到要求工程估值之后（例如; Arora等。，2023）。从先前的研究中看，对人类 - 哥伦斯相互作用的研究（H-cgenai.i）似乎因缺乏适合其特定生成性质的方法学工具而受到影响，从而增加了其研究和测试的困难。此外，主要是理论工作或自我示威的集中度表明，与最终用户的经验证明少数，表示没有验证拟议的准则或模板（Rapp etal。，2023）。为了减少这一知识差距，这项试验研究的重点是开发和试验一种支持基于过程评估的混合方法。研究方法是在案例研究中评估的，该案例研究旨在分析提示有条不紊的建议对要求定义的影响，这是研究问题的一部分：促使指南和模板如何影响需求定义的质量？这项研究旨在提出H-Cgenai的新方法。I分析与人类科学观点和实践的整合。据作者所知，以前没有研究为系统工程环境提出了这种方法。据作者所知，以前没有研究为系统工程环境提出了这种方法。希望在用例中的方法应用的结果和观察值希望支持由系统工程师和Cgenai组成的启用系统的规范，设计和评估。