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科技与通信领域的挑战、机遇和预测 2023 机遇和预测 2023科技与通信领域的挑战、机遇和预测 2023
我们已经看到一些外科医生戴着虚拟现实耳机进行手术，这些耳机可以在他们的视野中显示患者的X光片，以帮助他们进行手术。该领域的创新数量只会成倍增加。现在《人工智能法案》已于2023年底达成政治协议，很明显，人工智能日益增长的力量及其在医疗保健领域的日益渗透无疑是未来的挑战，而且必须在未来几年内应对。人工智能和医疗保健部门之间的这种相互渗透意味着该领域的任何项目开发商都必须考虑各种法规，特别是健康监管、健康法和个人数据保护
2024 年技术预测
2024 年，技术格局将迎来重大变革，变革趋势和监管发展将共同推动变革。今年的一个中心主题是人工智能 (AI) 的监管，全球各地区将采取不同的方法。欧盟优先考虑以人为本的人工智能，而美国则倾向于以市场为导向的框架。与此同时，中国寻求人工智能领导地位，沙特阿拉伯则推出了人工智能道德框架。各国政府正在与垂直人工智能战略保持一致，以促进各行业的创新，强调人工智能应用的合成数据和精确性。人工智能与边缘云基础设施的整合将重新定义网络、网络安全和创新，因此需要平衡其在网络安全中的作用。2024 年的主题包括先进技术的采用、运营转型和人工智能货币化，包括生成式人工智能、无服务器计算、金融运营和以客户为中心的参与。今年是一个关键时刻，既带来机遇，也带来挑战。本文全面概述了塑造未来的关键技术趋势。
技术预测2025
Abedi，Mohamed Amin，Amirat的Cerif，Athavale，Mary Baker，Greg Byrd，Kyle Chard，Tom Coughlin，Izzat the Haj， Habl Goldman Alfredo，Mike Ignatowski，Lizy K. John。 Khed Mokhtar，Parro的暴民，Pasricha Sudeep，瑞典，Alexandra Polands，Marina Ruggieri，Tomy Sebastian，Farzin Shadpour，Shiabhh，Sinhahha。浴缸，Velicic Gordana，John Berth，Vana的Irene，Jeffrey Goas，Rod Waterhouse，Stefano Zanero，Ying Zhang。
自动感官预测
人类大脑具有惊人的能力，可以整合来自环境的感官信息流，并自动对未来事件做出预测。尽管最初是为视觉处理而开发的，但大部分预测编码研究后来都集中在听觉处理上，著名的失配负性信号可能是最受研究的意外或预测误差 (PE) 信号特征。听觉 PE 存在于各种意识状态中。有趣的是，它们的存在和特征与意识的残留水平和意识的恢复有关。在这篇综述中，我们首先概述了听觉模态中预测过程的神经基础及其与意识的关系。然后，我们关注不同的意识状态——清醒、睡眠、麻醉、昏迷、冥想和催眠——以及预测处理能够揭示大脑在这些状态下运作的奥秘。我们回顾了研究听觉预测的神经特征如何受到意识减弱或缺乏状态的调节的研究。作为未来的展望，我们提出将电生理学和计算技术结合起来，以便研究当意识消失时哪些感觉预测过程能够得以维持。
2025 年预测报告
全球范围内，67% 的人预计移民数量将增加，比去年下降了 4 个百分点，尽管这种看法往往与实际移民趋势不一致。土耳其 (84%) 和西班牙 (80%) 等国家表现出的预期高于历史上移民水平较高的国家，如美国 (56%) 和加拿大 (55%)。这表明，焦虑情绪，而非经验数据，可能是这些看法的驱动因素。
2025 年网络威胁预测
APT 组织适应性极强，这已不是什么秘密。例如，2010 年臭名昭著的 Stuxnet 攻击标志着网络战争复杂程度的转折点，国家支持的 APT 展示了其破坏物理基础设施的能力。后来，与俄罗斯情报部门有关的 APT28（Fancy Bear）展示了 APT 组织如何针对政治实体，例如 2016 年备受瞩目的民主党全国委员会入侵事件。这些实例表明，尽管安全防御不断发展，APT 仍不断改变其方法、利用新的漏洞并保持活跃。此外，我们继续观察到，MITRE 发现的 APT 组织中约有三分之一处于活跃状态。根据 FortiRecon 的情报，我们发现在 143 个已识别的 APT 组织中，有 38 个（27%）在 2023 年下半年处于活跃状态，其中包括 Lazarus Group、Kimusky、APT28、APT29、Andariel 和 OilRig。1
2022 年 TMT 预测
[i] https://thefederal.com/entertainment/ott-market-expected-to-grow-to-us13-15-billion-over-next-decade- report/
时间依赖的机器学习预测
逆问题继续引起对物理科学的巨大兴趣，特别是在控制非平衡系统中所需现象的背景下。在这项工作中，我们利用一系列深神经网络来预测时间依赖性的最佳控制场E（t），该领域可以在降低的量子量子动力学系统中实现所需的电子过渡。为了解决这个反问题，我们研究了两种独立的机器学习方法：（1）一种馈电神经网络，用于预测频域中功率谱的频率和振幅含量（即E（t））和（2）在时间域中预测E（T）的交叉校正神经网络方法（T）。这两种机器学习方法均提供了探测潜在量子动力学的互补方法，并且在准确预测最佳控制场的频率和强度方面表现出了令人印象深刻的性能。我们为这些深层神经网络提供详细的体系结构和超参数，以及每个机器学习模型的性能指标。从这些结果中，我们表明机器学习方法，尤其是深层神经网络，可以用作设计电磁场的一种经济高效的统计方法，以在这些量子动力学系统中实现所需的过渡。
精神病的预后预测
Prognostic preditions in psychosis: exploring the complementary rolls or machine learning models Violet of Dee 1.2 , Seyed Mosafa Kia 1.3.4 , Caterina Fregosi 5 , Wilma E. Switch 6.7 , Anne Alkema 1 , Albert Akema 1 , Albert Batal 1 Coen of the Berg 1 , Thank you Coctic 8 , Edwin of Dellen 1.9 , Lotte G. Thirdstra 1 , Arvia S. Dominicus 1，John Enterman 10，Border 11的Frank L.，Charlotte S. Koch 1，Lisanne E.M. Koomen 1，Mary Crome 12，Michelle Lance 1，Brian E. Euntan 1，Rappard 1的Diane F.Salette 1，Mets Somber 1，Jorgen Stralman 6，Marjolein H.T.FET 13，Judith Feought 6，Engine Winsum 1，14，RenéS。Kahn 14，Wept Cahn 1.6，Hugo G. Schnack 1.15
2024 年安全与监管预测
Michel Denarié 是 IQVIA 监管事务和药物开发解决方案的高级负责人，该部门帮助全球新兴生物技术赞助商制定早期临床开发战略和监管流程。Denarié 在制药行业的经验超过三十年，涉及咨询、销售、营销、市场研究和产品开发等职位，既包括制药方面，也包括供应商方面。Denarié 是一位经常发表文章和演讲的人，其作品曾出现在多家行业出版物中。Denarié 拥有弗吉尼亚大学达顿商学院的工商管理硕士学位，以及华盛顿特区美国大学的金融学士学位。