物理学位为毕业生打开了广阔的职业选择之门。AP毕业生服务于社会的重要职位,为香港的发展作出了重大贡献。 科技相关:数据科学家、人工智能软件工程师、系统架构师、系统分析员、分析程序员、IT顾问 行业相关:技术顾问、工程师、系统开发人员 医疗服务相关:医学物理学家、实验室经理、量化研究员 研究及开发相关:研究员、材料工程师、研发工程师、科学/技术官员 金融服务相关:量化研究员、数据科学家、量化开发人员 教育相关:教师、讲师、教学助理 毕业生亦可选择继续深造,在本地或海外大学攻读研究生课程。 校友分享
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为促进该领域专业人才的培养,IPN 将从 2025 年起提供人工智能和数据科学科学与技术硕士和博士课程 2025 年研究生课程申请公告现已在 IPN 计算研究中心 (CIC) 的网站上公布。 国立理工学院 (IPN) 人工智能和数据科学科学与技术硕士和博士课程协调员 Ponciano Jorge Escamilla Ambrosio 表示:“人工智能 (AI) 有可能带来前所未有的教育可能性。正如联合国教育、科学及文化组织 (UNESCO) 所承认的,人工智能 (AI) 提供了解决当今教育领域一些最大挑战的工具。”埃斯卡米拉博士强调,人工智能的发展(机器学习基于大量数据集生成响应)现已渗透到生活的方方面面,从搜索引擎、社交媒体、语音助手到移动设备上的导航应用。CIC 研究人员指出,人工智能至关重要,因为它影响着全球日常生活的几乎每个方面。它还支撑着无数解决方案,例如咨询系统、聊天机器人、自动驾驶汽车、预测系统和各种流程的控制。“人工智能将继续存在,”他强调道。埃斯卡米拉博士进一步解释说,人工智能可以成为释放教育潜力的催化剂。目前,学生和教师将其用于各种目的,包括咨询、写作、编程和设计。然而,人工智能在教育领域的全部潜力仍在探索中,包容性和个性化学习等优势正在不断分析中。在教育领域,教师可以使用人工智能来自动执行管理任务、跟踪出勤情况、实时监控学生表现、管理课程和成绩,并识别辍学风险以便进行早期干预。 “对于教育工作者来说,数据分析可以洞悉学生的进步,支持做出明智的教学策略决策。虚拟助手还可以帮助教师和学生进行任务管理和信息检索。然而,在教学过程中,优先考虑人类的作用至关重要,”国家研究人员系统 (SNII) 二级成员 Escamilla 博士解释道。
挑战:位于英国南安普敦附近的一个消防中心在经常使用水性膜形成泡沫(AFFF)后,PFAS污染很高。地下水和近地表土壤的PFA污染水平超过100 ppb(零件十亿),具有长链化合物,PFO和PFOA。此外,消防训练fa cility已用于汽油和柴油大火,导致了明显的TPH(总石油碳氢化合物)污染,从而造成了共污染的情况。
“作为一家负责任的保险公司,我们非常自豪能够为员工开发一个安全的平台,使其能够大规模使用人工智能,并利用创新解决方案更好地服务客户。AXA Secure GPT 很快将成为我们日常工作的工具。使用开放工具可能会导致严重问题,包括数据泄露、安全漏洞和知识产权损失。AXA 再次展示了其利用基于云的基础设施快速创新的能力。通过这样做,AXA 正在成为首批在管理潜在风险的同时大规模开发此类平台的全球保险公司之一”,集团首席运营官兼 AXA 集团运营首席执行官 Alexander Vollert 表示。
摘要 Zillow 成立于 2006 年,是领先的在线房地产交易市场。2018 年,Zillow 推出了 Zillow Offers,这是一项买卖房屋的新业务。Zillow Offers 通过在线收集卖家的数据并立即提供报价,为房屋卖家提供了比传统房地产经纪人更快的购买流程,这一流程称为“iBuying”(即“即时购买”)。尽管 Zillow 在 iBuying 方面还是新手,但它很快就确立了在三到五年内创造 200 亿美元年收入的目标。Zillow 认为,其用于预测房屋价值的人工智能/机器学习 (AI/ML) 平台(又名“Zestimate”)可以成为其在 iBuying 市场的竞争优势。然而,在 2021 年第三季度 iBuying 业务亏损 4.21 亿美元后,该公司关闭了这个曾经前景光明的业务部门,而不是冒进一步亏损的风险。首席执行官 Rich Barton 断言,人工智能无法准确预测房价是其 iBuying 业务失败的原因。本案例研究考察了 Zillow Offers 的发展轨迹,并讨论了导致其倒闭的几个因素。在探讨了 iBuying 中房价预测算法的挑战后,我们认为 Zillow Offers 的失败超出了其最初的 AI/ML 系统的局限性。Zillow Offers 专注于超增长而非盈利能力,导致运营变化未能平衡预估价格预测和运营购买价格决策。通过此分析,我们向学生和从业者提出了关于适当和有效地使用数据驱动的 AI/ML 模型进行运营决策的重要问题。关键词:Zillow Offers、人工智能、机器学习、iBuying、Zestimate
条件可以模拟。开发时间和测试时间大大减少并得到控制,因为我们不再需要进入赛道或试验场,也不再需要等到气候条件合适。例如,可以避免或反复下雨天。• 允许修改组件:通常,最好研究车辆对一种特定道路条件的响应。使用这些技术,可以反复重播相同的路段,同时进行细微的系统更改,从而实现快速、可重复的 A-B-A 测试。• 提高测试驾驶员的安全性:可以在更安全、更受控制的环境中测试危险的道路条件。驾驶员将不会受到危险的道路或环境条件的影响,因为他们将操作模拟器。赛道场景可能会在新设计上达到性能极限,但模拟器中的安全限制将保护驾驶员甚至测试部件免受不受控制或失控的响应。• 精确可复制性:可以部署驾驶辅助设备来提高驾驶员的表现或训练驾驶员执行特定操作。可以记录每圈的表现。随着车辆硬件的修改或更换,可以观察到该圈速表现的偏差。圈速可以叠加在屏幕上,以便驾驶员可以
货运量增加。747-8F 的机身比 747-400F 长 18.4 英尺(5.6 米),载货量增加 16%。它保留了 747-400 的鼻门装载能力、行业标准的 10 英尺高(3 米)托盘,以及 10.3 磅/立方英尺(165 千克/立方米)的货物密度能力。747-8F 的最大结构有效载荷能力为 148 吨(134 公吨),体积比 747-400F 大 4,245 立方英尺(120 立方米),飞机可容纳四个额外的主甲板托盘和三个额外的下舱托盘(见图 5)。
乍一看,AOTG 的最大持股与成长型投资组合中常见的大盘股公司相同,包括 Alphabet、微软和亚马逊。但该基金的最大持股还包括高通 (QCOM) 和超微半导体 (AMD)——这些公司的年增长率为 35% 至 80%。他们每年的收入已经达到数十亿到数百亿美元,考虑到他们的盈利能力和增长率,他们的估值相对较低。按照名单往下看,还有一些独特的中型和小型股,使 AOTG 有别于其他成长型基金。其中包括 Sterling Check (STER)、Toast (TOST)、LendingClub (LC) 和 DLocal (DLO)。
在水下声学中,环境噪声和水下音景之间的关键区别在于,环境噪声是所有背景噪声,这些噪声是无法读取的所有背景噪声,而音景则包括环境中的所有声音(Cato,2018)。在水下声学社区中,正在进行的讨论,即将听众的感知纳入水下音景的定义,尤其是在行为生态学和不同音景下物种行为的变化的背景下。感知仅仅是特定动物可以收到的信号,我们从数学上从声源穿过SeawaTer传播的能力来达到听觉机制的能力以及从听觉机制的性质上进行生理学来计算。还是我们迈出了另一步骤,包括海洋动物对这些听觉信号的反应?前者与声景的空中定义保持一致(Grinfeder等,2022,以及内部的参考文献)。后者着重于人为声音对海洋环境的贡献,从而改变了海洋动物的行为。