● AI4SIDS:面向小岛屿发展中国家的人工智能驱动气候适应平台。团队负责人:Letetia Addison,特立尼达和多巴哥(获奖) ● Chameleon AI:人工智能驱动的平台,旨在改变马拉维小农户的灌溉方式。团队负责人:Alinafe Kaliwo,马拉维。● 气候智能灌溉器:智能水-食物-能源食物关系效率灌溉。团队负责人:Edmond Ng'walago,坦桑尼亚。● ACBA Energy 的 EmTrack:用于排放跟踪和碳排放量化的人工智能应用。团队负责人:Nair de Sousa,安哥拉。● RAICE:尼泊尔可持续水稻种植的人工智能驱动精准灌溉。团队负责人:Asbina Baral,尼泊尔。
亲自代表 PA Consulting Group Ltd(包括母公司、子公司、合作伙伴和客户)游说英国政府或其任何独立机构;您也不应直接或间接地利用您在政府和/或部长办公室的联系来影响政策、获得业务/资金或以其他不公平的方式使 PA Consulting Group Ltd(包括母公司、子公司、合作伙伴和客户)获得优势;● 自您在部长办公室的最后一天起两年内,您不应提供
“系统、决策和控制研究”系列(SSDC)涵盖了广泛认知的系统、决策和控制各个领域的新发展和进步以及最新技术水平——快速、最新且高质量。旨在涵盖与系统、决策、控制、复杂过程和相关领域相关的最新技术和未来发展的理论、应用和观点,这些领域涉及工程、计算机科学、物理学、经济学、社会和生命科学,以及它们背后的范式和方法。本系列包含系统、决策和控制方面的专著、教科书、讲义和编辑卷,涉及网络物理系统、自主系统、传感器网络、控制系统、能源系统、汽车系统、生物系统、车辆网络和联网汽车、航空航天系统、自动化、制造、智能电网、非线性系统、电力系统、机器人、社会系统、经济系统等领域。对于投稿者和读者来说,特别有价值的是较短的出版周期以及全球范围的分发和曝光,这使得研究成果能够广泛而迅速地传播。
在确保自由市场体系和高生活水平的同时共享技术知识至关重要,但为此应考虑新的经济和政治框架。Brynjolfsson 和 McAfee(2013)的研究表明,尽管美国公民的生产力提高了,但他们的家庭平均收入却下降了,这违背了微观经济学规律。如何避免生产力提高但工资却没有遵循相同趋势的现象?数字时代的哪些特征导致关键经济驱动力无法同步增长?众所周知,技术在实现经济和社会活动的全球化方面发挥着至关重要的作用。各个国家对新技术的开放性对其实际和潜在的经济发展产生了重大影响(Archibugi & Pietrobelli,2003)。新全球化和新工业革命的综合影响应以有利于整个社会的方式分配。通过分析结构性变化,初步结果认为,无论是以部门层面的开放度、进口渗透率和出口强度为代表的全球化,还是以部门层面的信息和通信技术资本强度为代表的数字化,都与工资差距扩大相关(Berlingieri 等,2017)。
• 作为我们致力于在大学内培育创业文化的一部分,我们积极鼓励教职员工建立研究实验室。迄今为止,我们已成功将 42 个研究实验室商业化,分布在 NUCES 的各个校区。有关这些研究实验室的项目和成果的更多详细信息,请访问我们的官方 ORIC 网站 https://www.nu.edu.pk/Oric/ OricResearchLabs。该平台是国内和国际组织与相关研究实验室建立联系以开展合作研究和开发计划的门户。这种合作最终将对大学及其利益相关者有益
过去几年,美国联邦政府对人工智能技术的采购急剧增加。1 基于对各机构在采购尖端人工智能方面面临的挑战的研究,NAIAC 2023 年秋季的建议重点关注各机构在现有采购权限内可以做些什么。即,NAIAC 建议各机构优先考虑人工智能采购,包括在其总统过渡计划中;解决人工智能专业知识差距并培训采购人员;利用新兴人工智能采购实践的非详尽清单——例如质量保证监测计划 (QASP) 和领域内评估;并确保创新人工智能采购方面的专业知识和最佳实践成为机构知识并在整个机构间共享。2 持续的研究和与利益相关者的接触揭示了联邦采购条例 (FAR) 在实践中的实施存在很大局限性。因此,这项建议侧重于机构采购一流、值得信赖的人工智能所必需的变革。
NeurIPS。同样在 2018 年,InstaDeep 团队在 NeurIPS 深度强化学习研讨会上展示了尖端研究成果,论文为 Ranked Reward。“对获得这一认可,我们感到非常自豪和谦卑。自我们作为一家初创公司起步以来的六年里,我们取得的成就超出了我们的想象,但这仍然感觉像是一个开始。我们的人工智能研发团队实力不断增强,现在我们正在通过可扩展的深度强化学习平台为企业客户提供实实在在的价值,这是很少有公司能够实现的。我们迫不及待地想看看未来会怎样”,InstaDeep 联合创始人兼首席执行官 Karim Beguir 说道。非凡的成功“在过去四年中,入选人工智能 100 强的公司取得了非凡的成功。2019 年的人工智能 100 强中有 48 家公司筹集了 49 亿美元的额外融资,9 家被收购”,CB Insights 首席执行官 Anand Sanwal 表示。 “我们很高兴地看到,CB Insights 通过数据驱动的方法,利用专利、客户吸引力、投资者质量、市场规模等来识别顶尖的人工智能公司,并非常有效地挑选出未来的人工智能赢家。我们期待看到 2020 年人工智能 100 强公司在今年及以后取得的成就。” 除了颠覆医疗、零售和金融等核心行业之外,2020 年人工智能 100 强公司还在重塑更广泛的企业技术堆栈。 这些公司遍布全球,包括美国、英国、中国、智利和南非,得到 600 多名投资者的支持。 从 5,000 家公司中选出 CB Insights 研究团队采用基于证据的方法,从近 5,000 家公司中选出了人工智能 100 强,选拔标准包括专利活动、投资者质量、新闻情绪分析、专有 Mosaic 分数、市场潜力、合作伙伴关系、竞争格局、团队实力和技术新颖性。基于 CB Insights 算法的 Mosaic 分数可衡量私营公司的整体健康状况和增长潜力,以帮助预测公司的发展势头。
作者:Oscar G. Wilkins 1,2 *、Max ZYJ Chien 1,2 †、Josette J. Wlaschin 3,4 †、Simone Barattucci 1 、Peter Harley 1 、2