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Deloitte-2024-SDV-Global-Manufacturer-Resrinessency-tudy。 ...
对SDV准备就绪的看法是从德勤全球调查点出现的最引人注目的差异之一，即技术和商业部门在SDV方面看待公司的竞争性位置的方式。在技术角色中，有十分之一的OEM执行人员认为他们的公司已经成为SDV开发和实施的领导者。相比之下，不到一半的商业角色受访者也这样说。像研发这样的技术部门以激光专注于其SDVS解决方案的开发和实施。另一方面，战略或产品管理等商业部门将重点放在SDV实施的计划和财务方面，这可能使它们更加广泛地了解了现有景观的现状。跨职能集合可以是促进知识和见解的交流，有助于更快地过渡到新的方法和工具，从而增强公司的竞争优势。
准备情况报告执行摘要 - 2024。...
Kyndryl 准备情况报告结合了来自 18 个国家和 25 个行业的 3,200 名商业和技术领袖的观点，以及该公司人工智能驱动的数字业务平台 Kyndryl Bridge 的见解。
印度尼西亚 - 电动汽车准备情况 - 消费者洞察 - ...
“加速未来”是我们深入洞察印度尼西亚电动汽车 (EV) 市场现状的计划，并准备聚焦其当前活动以分析其未来发展方向。在普华永道，我们了解到行业利益相关者了解影响该行业的因素是多么重要，消费者对可持续交通选择的了解程度越来越高。在自然灾害和气候异常频发的时代，深化消费者对电动汽车的认识至关重要。本报告为读者概述了印度尼西亚电动汽车业务短期发展的最新观点，并与亚太地区 (APAC)、拉丁美洲 (LATAM)、北美 (NA)、欧洲、中东和非洲 (EMEA) 的其他市场进行了比较。
加拿大保险服务监管组织在使用生成人工智能时的网络安全准备情况
例如，由于与公开开放解决方案共享的信息是在不受组织控制的服务器上处理的，因此不应与此类 AI 解决方案共享任何机密信息。由于组织负责外包给第三方服务提供商的服务，因此在将其集成到组织的计算机系统和网络之前，它应该识别与使用第三方服务提供商的 AI 解决方案相关的风险并评估其网络安全实践。
推荐引用 推荐引用 Cruz, Jonas Preposi；Sembekova, Anara；Omirzakova, Dinara；Bolla, Srinivasa Rao；和 Balay-odao, Ejercito Mangawa (2024) “医学和健康科学学生对医学人工智能的态度和准备程度”，《健康职业教育》：第 10 卷：第 3 期，第 15 篇文章。DOI：10.55890/2452-3011.1296 可从以下网址获取：https://hpe.researchcommons.org/journal/vol10/iss3/15
目的：本研究评估了医学和健康科学专业学生对人工智能的总体态度和医学人工智能准备情况，并研究了影响学生医学人工智能准备情况的因素。方法：对医学和健康科学专业学生进行了描述性横断面定量在线调查。我们使用“人工智能总体态度量表”（GAAIS）来评估学生的人工智能态度，并使用“医学生医学人工智能准备量表”（MAIRS-MS）来衡量学生对医学人工智能的准备情况。结果：几乎所有学生都没有接受过/参加过医学院（95.3%）或医学院以外（85.0%）的任何人工智能教育经历，他们中的大多数人从媒体（74.8%）获得有关人工智能的信息。学生们报告说他们对人工智能及其在医疗保健中的应用了解甚少。学生对人工智能表现出消极到中立的总体态度，对医学人工智能的总体准备程度较差。对医疗保健中人工智能应用的了解和对人工智能的普遍积极态度与学生对医学人工智能的准备程度提高有关。结论：研究结果可以为教育政策制定者和医学与健康科学教授提供有关在医学院创建、引入和整合涉及人工智能的新课程内容的信息。在医学和健康科学课程中加入医学人工智能内容将提高学生的准备程度，并提高其在更高级患者护理中的应用。
生成式人工智能时代的数据准备
“代理生成式 AI 工作流程与负责任的 AI 框架和集中式数据管理和治理相结合，是通往成功的道路，能够与企业数据无缝交互，通过点击或语音命令提供洞察和下一步最佳行动。百事可乐正在实现这一愿景的道路上前进，在生成式 AI 时代打造数据管理的下一个黄金标准。”
人工智能变革准备状态（电子书
引领一场正在迅速重新定义我们工作方式的变革，既需要付出艰辛的努力，又需要获得令人兴奋的回报。通过加倍努力实现变革基础、进行实验，并且不忽视员工体验的重要性，我们将从被动参与者转变为组织 AI 转型愿景的积极共同创造者。请将此作为您的指南，有意识且有效地踏上 AI 转型之旅。
人工智能驱动转型的 G20 准备情况报告
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人工智能数据准备 (AIDR)
一旦确定了业务需求，确定适当的算法或技术是实施 AI 解决方案的另一个关键步骤。这涉及考虑可扩展性、可解释性和计算效率等因素。因此，此步骤有助于为模型开发的后续阶段奠定基础，包括数据预处理、特征工程和模型评估，以合理确保 AI 模型能够有效应对目标业务挑战。