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科技巨头是否正在囤积人工智能专业知识？
从大学转投科技公司的研究人员多达 100 人，而从工业界转投学术界的研究人员仅有 200 余人。作者正在修改论文，计划提交同行评审。论文主要作者、丹麦奥尔堡大学数据科学家 Roman Jurowetzki 表示，转投工业界的研究人员往往是该领域特别高效和有影响力的领导者。研究发现，转投工业界的研究人员在离开前每篇论文的引用量（4.2）是留在工业界的研究人员（1.3）的三倍多。Jurowetzki 说：“人们可以推测，工业实验室瞄准的是具有影响力的人，并在他们事业巅峰时将他们挖走。”一旦这些研究人员离开学术界，他们以论文引用量衡量的影响力往往会稳定下来或略有下降。平均而言，他们在学术界以外每从事一年研究，相对于同行的引用量就会下降约 1% — — Jurowetzki 和合著者认为，这一趋势反映了这两个领域的不同优先事项。 Jurowetzki 解释道，大型科技公司的研究人员通常会继续发表论文，但论文往往更加谨慎，旨在保护知识产权，包括用于分析数据集的具体方法。论文作者表示，结果就是知识的潜在“私有化”。在《自然》指数追踪的 82 种领先自然科学期刊中，商业组织发表的人工智能论文往往比学术组织少得多。2015 年至 2021 年期间，只有谷歌的母公司 Alphabet 的份额（该指数中作者隶属关系的分数）使其跻身前 100 名机构之列。这引发了人们对企业部门研究进入公共领域的频率的质疑。Jurowetzki 表示，人工智能研究人员在转投大型科技公司时也可能会失去一些知识自由。在论文中，他和合著者指出，维持人工智能研究的“公共领域”是“关键要求”，而不必“平衡学术诚信和商业利益”。他们警告说，这一公共领域的规模和影响力可能会“受到研究人员从学术界向工业界持续流动的威胁”。Jurowetzki 说：“当这些大型组织定义标准时，从伦理角度来看是有问题的。”然而，他指出，学术自由困境并不局限于工业界；例如，在学术界，研究人员可能必须在智力探究与确保他们能够为他们的项目寻求资金之间取得平衡。还有人质疑，失去学术自由是否会对学术界造成长期损害。
全球竞争背景下的俄罗斯技术政策和专业知识
全球科技格局日益融入日益激烈的大国竞争之中。全球高度关注中美之间的动态，而俄罗斯的卓越科技知识却很少被提及。乌克兰的持续战争凸显了科技能力对俄罗斯的力量投射能力和大国抱负的重要性。本报告研究了俄罗斯当前的科技知识及其技术优势的发展轨迹。此外，报告还研究和评估了俄罗斯科技创新政策和战略的有效性。此外，报告还分析了俄罗斯技术发展的地缘政治影响，特别是对未来大国竞争的影响。未来发展轨迹的分析基于德尔菲预测法。最后，报告强调了对欧洲，特别是芬兰的关键影响。
mphasis 与伦敦合作将量子专业知识带到英国......
Mphasis 的目标是通过应用下一代设计、架构和工程服务，成为全球企业的“无人驾驶汽车中的驾驶员”，提供可扩展且可持续的软件和技术解决方案。以客户为中心是 Mphasis 的基础，并体现在 Mphasis 的 Front2Back™ 转型方法中。Front2Back™ 利用云和认知的指数级力量为客户及其最终客户提供超个性化（C=X2C2TM=1）数字体验。Mphasis 的服务转型方法通过在企业内部的传统环境中应用数字技术来帮助“缩小核心”，使企业能够在不断变化的世界中保持领先地位。Mphasis 的核心参考架构和工具、速度和创新以及领域专业知识和专业化，加上其运营和解决方案中的集成可持续性和目标导向方法，是与大客户建立牢固关系的关键。点击此处了解更多信息。（BSE：526299；NSE：MPHASIS）
世界领先的技术和专业知识共同优化康复
使用机器人技术可以在传统的一对一理疗课程中以无法实现的方式实现安全有效的实践。它减少了许多手支持治疗的需求，从而可以进行更有效的治疗方法。参数可以通过计算机技术准确地调节，从而实现一致的治疗进展。
新前沿：利用数据和专业知识引领人工智能时代
关于 LexisNexis Risk Solutions LexisNexis® Risk Solutions 利用数据和高级分析的力量，提供洞察力，帮助企业和政府机构降低风险并改善决策，造福全球人民。我们为保险、金融服务、医疗保健和政府等众多行业提供数据和技术解决方案。我们的总部位于佐治亚州亚特兰大都市区，在世界各地设有办事处，是 RELX（伦敦证券交易所代码：REL/纽约证券交易所代码：RELX）旗下企业，RELX 是一家为专业和商业客户提供基于信息的分析和决策工具的全球供应商。欲了解更多信息，请访问 www.risk.lexisnexis.com 和 www.relx.com。
人工智能开发中领域专业知识的低技能化
农民和放射科医生等现场工作人员在资源匮乏的环境中为人工智能模型的数据集收集发挥着至关重要的作用。然而，我们对现场工作人员的专业知识如何在数据集和模型开发中得到利用知之甚少。根据对 68 名为资源匮乏环境构建人工智能开发人员的采访，我们发现开发人员将现场工作人员降格为数据收集者。开发人员将数据质量差归咎于工人的做法，认为工人腐败、懒惰、不守规矩，他们自己就是数据集，他们追求监视和游戏化来训练工人收集更高质量的数据。尽管模型试图模仿现场工作人员的专业知识，但人工智能开发人员将工人视为非必需品，并降低了他们的专业知识以服务于构建机器智能。我们说明了为什么应该将现场工作人员视为领域专家，并重新想象领域专业知识是人工智能发展的重要伙伴关系。
漆面保护膜制造中专业知识和支持的价值
对于 PPF 制造商而言，了解与拥有先进材料科学能力并能“深入研究”以推动创新的 TPU 供应商合作的价值至关重要。与经验丰富、市场专业知识丰富且供应链可靠的“发明者-供应商”合作，对产品开发人员而言具有重要优势。这些能力可以帮助制造商拓展现有市场、打造品牌并开发新应用。供应商专业化和专业知识的优势是本指南的主题。
