本报告的实地工作于 2024 年 6 月至 10 月完成。我们之前在《2021 年减少汽车碳排放》报告中研究了政府为支持基础设施建设所做的努力。1 该报告还研究了 DfT 为鼓励人们使用电动汽车所做的更广泛努力,例如为驾驶员购买电动汽车提供补贴,但我们未在本报告中研究这些努力。使用的充电点数量是指公共、开放式充电设备,无需特定品牌的车辆即可使用。设备可以提供一个或多个连接插座。除非另有说明,否则与安装的充电点数量有关的数据由 Zapmap (www.zap-map.com) 提供,他们报告称他们已经覆盖了超过 95% 的网络,这意味着总数可能更高。
CAIRS:用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel,博士 a;Victor An a,Ian B. Hickie a,医学博士,Sally Cripps b,c,博士,Roman Marchant b,c,博士,Jan Scott d,博士,Jacob J. Crouse a,博士,Adam Poulsen a,博士,Bridianne O'Dea e,博士,Frank Iorfino a,博士 a 悉尼大学大脑与思维中心,澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所,澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院,澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学,英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所,弗林德斯大学,南澳大利亚阿德莱德,澳大利亚。 * 通讯作者:Mathew Varidel,5 楼,1 King Street,Newtown,新南威尔士州 2042,mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议,通常使用简单的静态规则系统(例如,if-else 语句)或结合预测性人工智能。然而,干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定,这需要考虑因果关系。在这里,我们开发了 CAIRS,这是一个因果人工智能推荐系统,它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议,以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点(从基线开始 1 周 - 6 个月)的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中,心理困扰被发现是影响多个领域(例如个人功能、社会联系)的关键影响领域,因此在多个领域不健康的复杂情况下,心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境,并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词:因果关系;人工智能;决策理论;幸福感;心理困扰;功能;睡眠;社会支持
I wish to draw the attention of Parties and relevant organizations to two notifications issued by the Secretariat of the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES), inviting nominations of experts and fellows for the methodological assessment of integrated biodiversity-inclusive spatial planning and ecological connectivity (IPBES notifications EM/2024/45 and EM/2024/46)。各方和观察者被鼓励通过相关网络共享这些通知。
在实施AI等技术时会获得优先级优先降低成本优先于长期战略收益。例如,任何简单地使用计算机愿景代替专家人类检查员来削减成本的组织都缺少机会利用这项基于AI的强大技术来进行战略性质量改进和最小化故障产品。质量改进比削减成本更具促进公司价值的提高,因为它们提高了声誉和市场份额,从而导致更大的竞争力,而不是简单地降低缺陷的直接成本。在2025年,领先的制造商将表现出不同的思维方式,将注意力转移到更全面的数字转型视图上,其中涵盖了质量增强,风险管理和供应链弹性将是至关重要的。
逻辑推理功能将是一个改变游戏规则的人,使AI能够充当反应性工具和业务策略的主动合作伙伴。AI将能够发展出导致结论的多个假设,提出一个验证它们的过程,并提出结论的有效性。传统的AI在逻辑上从观察到的现象和已知法律,追溯推理中得出了正确的“结论”,这种思维方式得出了一种最能解释观察到的现象的“假设”的思维方式,也将成为可能。从各种可能性中汲取创造性的“假设”将使人们能够发现人类无法想象的新规则。对推理和可解释的AI的这一运动对于做出越来越复杂的企业决策至关重要,并将有助于建立对AI系统作为可靠,负责任的助手的信任。
逻辑推理功能将是一个改变游戏规则的人,使AI能够充当反应性工具和业务策略的主动合作伙伴。AI将能够发展出导致结论的多个假设,提出一个验证它们的过程,并提出结论的有效性。传统的AI在逻辑上从观察到的现象和已知法律,追溯推理中得出了正确的“结论”,这种思维方式得出了一种最能解释观察到的现象的“假设”的思维方式,也将成为可能。从各种可能性中汲取创造性的“假设”将使人们能够发现人类无法想象的新规则。对推理和可解释的AI的这一运动对于做出越来越复杂的企业决策至关重要,并将有助于建立对AI系统作为可靠,负责任的助手的信任。
CV技术是5GSA加速如此之快的原因之一。这并不是什么新鲜事,但是视频质量的进步现在使得在私有5G网络上部署AI驱动的简历是可能的,并在监视和管理自动化系统时实现了前所未有的精度。是监督运输场中的起重机的运动还是在仓库中跟踪商品的确切位置,基于简历的解决方案都提供了确保平稳,无错误操作所需的实时数据。随着AI模型变得更加高效和负担得起,成本将下降,因此将这些解决方案集成到5G网络中不再仅限于大型企业。
我还期待在高速解码器的研究和开发方面取得进一步进展,这是 QEC 方案的另一个关键组成部分。高速解码器是算法,并且越来越多地成为专门设计用于快速执行纠错的硬件。高速解码器处理辅助测量并有效确定最可能的原始量子态。解码速度至关重要,因为该过程花费的时间越长,在应用校正之前积累额外错误的风险就越大,这可能导致校正无效。解码速度直接影响量子计算机的整体吞吐量和可扩展性,使其成为寻求实用量子计算的核心挑战。
零售商面临着一个根本性的选择:要么适应,要么在利润率下降和竞争加剧的环境下面临灭亡。零售商无需追求高价奢侈品或低价折扣,还有第三条道路,那就是投资数字化工具,打造全新的购物体验。转型所需的技术已经存在;统一商务、微服务和人工智能对于运营效率和差异化至关重要。我们必须迅速采取行动——零售业的中间地带正在消失,只有那些愿意适应变化的企业才能生存。