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Adoption of AI, Blockchain and other emerging technologies within the European public sector
Figure 1. Virtual Worlds' continuum Figure 2. Evolution of the PSTW database from previous publication Figure 3. PSTW composition by technology type Figure 4. Distribution of cases according to their starting date Figure 5. Distribution of cases according to administrative level of application Figure 6. Cases across levels of administration, by technology Figure 7. Distribution of cases according to administrative level and e-government interaction Figure 8. Distribution of cases according to level of administration and status of development Figure 9 . Public value assessment of the cases Figure 10. Public value assessment by type of technology Figure 11. Public assessment subcategories for Improved Public Services Figure 12. Public assessment subcategories for Improved administrative efficiency Figure 13. Public assessment value for Open government capabilities Figure 14. Distribution of AI cases by status of development Figure 15. Distribution of cases by type of e-government service and level of administration Figure 16. Distribution of AI cases by process type and level of administration. Figure 17. Distribution of cases across type of services and functions of government Figure 18. Distribution of AI cases according to application type and function of government. Figure 19. Distribution of AI cases according to technology subdomain. Figure 20. Distribution of Generative AI cases by status of development Figure 21. Geographic distribution of the Generative AI cases and their responsible organisations Figure 22. Distribution of Blockchain-based cases by status of development. Figure 23. Distribution of Blockchain-based cases by level of administration. Figure 24. Blockchain-based cases by e-government type of interaction and level of administration. Figure 25. Blockchain-based cases across type of interaction and function of government. Figure 26. Blockchain-based cases by type of application and function of government. Figure 27. Distribution of AI and Blockchain cases by cross border sector feature Figure 28. Distribution of AI and Blockchain cases by cross sector border feature Figure 29. Distribution of cases of other emerging technologies across functions of government. Figure 30. Cases of emerging technologies by type of service and level of administration.
DECIMER.ai - 用于科学出版物中自动光学化学结构识别、分割和识别的开放平台
在过去的几十年中，描述化学结构的出版物数量稳步增加。然而，目前大多数已发表的化学信息在公共数据库中都无法以机器可读的形式获得。以更少的人工干预方式实现信息提取过程的自动化仍然是一个挑战——尤其是化学结构描述的挖掘。作为一个利用深度学习、计算机视觉和自然语言处理方面的最新进展的开源平台，DECIMER.ai（化学图像识别深度学习）致力于自动分割、分类和翻译印刷文献中的化学结构描述。分割和分类工具是同类中唯一公开可用的软件包，光学化学结构识别 (OCSR) 核心应用程序在所有基准数据集上都表现出色。这项工作中开发的源代码、训练模型和数据集均已在许可下发布。DECIMER Web 应用程序的一个实例可在 https://decimer.ai 获得。
ai-schai-safety-in-spring-2024-Report-public.pdf
Dan Hendrycks等人的论文。和Dan Hendrycks的AI安全，道德和社会介绍。■对齐：控制AI系统的倾向并使AI的行为对社会有益。■鲁棒性：对外部扰动的韧性。■系统性安全：解决涉及AI系统的更广泛风险，包括网络攻击，科学
委员会成员：Ing. Ondrej Mokry，Ing. Jan Kufa 博士Martin Fajkus (Vitesco Technologies Czech Republic sro) Vojtěch Míček (赛默飞世尔科技
委员会成员：Ing.沃伊泰克·瓦瑟鲍尔，Ing. Viktor Jurák Petr Chmelíček（Garrett Motion 捷克共和国 sro） Tomáš Bajánek（ABB sro）、Jiří Pikula（Garrett Motion 捷克共和国 sro） Denisa Bajánková（E.ON 捷克共和国 sro）
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21922659，JA，从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.202304118下载，由Wiley在线图书馆，wiley在线图书馆[28/02/2024]。 有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可管辖21922659，JA，从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.202304118下载，由Wiley在线图书馆，wiley在线图书馆[28/02/2024]。有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可
健康合作：通过公私合作伙伴关系改变马来西亚的医疗保健
注：*财务分析假设运营期/合同协议为 25 年。财务分析基于以下原则：设施所有者和运营商之间签订简单的“准入协议”，将授予后者运营权并向用户收取费用，而无需支付场地费用或支付象征性费用。**虽然假设的服务费水平因设施中的床位数量而异，但财务分析使用的假设如下：一级护理 - 每张床每月 28 美元，二级护理 - 每张床每月 138 美元，三级护理 - 每张床每月 207 美元。更多详细信息可在此处找到：亚洲城市发展倡议和宜昌市政府的预可行性研究。
在公共部门使用人工智能
• 指导意见，包括可用于开发和使用人工智能解决方案的模板和范例。通过这种方式，丹麦数据保护局将试图阐明，目前已经适用于个人数据处理的大量要求必须如何应用于人工智能的使用。 • 绘制整个公共部门人工智能解决方案的使用情况，以便丹麦数据保护局最终能够跟踪人工智能使用时数据保护要求的遵守情况。 丹麦数据保护局之所以关注丹麦的公共部门，是因为公共行政部门处理的数据数量和类型，就像公民在选择公共当局如何处理他们的个人数据方面没有自由一样，私营公司也是如此。最后，公共当局通常会履行对公民至关重要的职能，例如支付公共福利和提供家庭和医疗保健服务。