迈向全面自动化的下一步是开发机器学习,使其能够为更具挑战性的控制任务提供建议。为此,该技术对当前和未来 NOx 浓度的预测必须与过程控制系统相结合。成功集成到现有系统中需要对特定单元的流程和操作有专业知识。有了足够的历史数据,人工智能可以控制和稳定工厂的运行,准确推荐成功的行动,并考虑薄弱因素和隐藏的依赖关系。这些能力意味着该技术甚至可以用于复杂、不太为人所知的过程,或者物理模型难以创建和维护的情况。
巴西拥有世界上最清洁的能源矩阵之一,自然而然地成为低碳或零碳排放氢气生产领域的强大主角。尽管第 14,948/2024 号法律和第 14,990/2024 号法律仍要求监管,但美国、欧盟成员国、中国和日本等国家共同的能源转型议程带来了新的监管环境,可能使该领域的项目得以实施,并开发新的应用——其中一些应用对许多行业来说仍然不为人所知。很少有国家已经概述了这种新型监管,而巴西正在制定这两个重要的激励计划。
自 2002 年以来,DTTB 已取得巨大发展,不仅在技术方面,而且在监管方面也是如此。例如,在世纪之交,MPEG 刚刚开始开发压缩方案 MPEG-4,而 HEVC 还完全不为人所知。在 2004 年和 2006 年的两次会议上,重要的 ITU 区域无线电通信会议 RRC-06 在日内瓦举行,并商定了 1 区(蒙古除外)和伊朗数字广播的新频率计划。对于所有 UHF 电台,会议决定从模拟到数字广播的过渡期将在 2015 年 6 月 15 日之前开始。今天,大多数发达国家已经引入了数字电视广播并关闭了模拟电视服务。然而,许多发展中国家才刚刚开始
人工智能 (AI) 是一个广义术语,它描述了为实现人类定义的目标而编程的算法系统。这些系统的输出可以包括图像、预测、建议或决策等内容,它们可用于支持或取代人类的决策和活动。许多这样的系统被认为是黑匣子,其中模型的内部结构要么不为人所知,要么无法被人类解释。在这种情况下,可以说该模型缺乏透明度。人工智能透明度——负责任数字创新实验室的核心支柱之一——是一个涵盖可解释人工智能 (XAI) 和可解释性等概念的总称,是人工智能伦理领域(以及其他相关领域,如可信赖的人工智能和负责任的人工智能)的一个关键关注点。广义上讲,它包括三个层次:
可能不太为人所知的是,新一代人工智能如何与上游和下游的技术堆栈集成,以增强其他系统的功能和工作流的容量。新一代人工智能的核心功能是它能够实时提供直观的数据界面。就像公众用户可以提示 LLM 总结新闻项目一样,企业可以查询自己的数据以了解流程、产品迭代、客户参与度以及网络威胁。虽然针对特定用例的人工智能产品需要分析师了解和管理不断增长的攻击面上的多种工具,但新一代人工智能解决方案可以充当跨数据集的解释桥梁,为分析师提供一种更自然的方法来识别威胁和管理企业安全。
机动车是行业层面脱碳进步和承诺的一个例子。人们几乎一致认为,电动汽车现在提供了一种快速、经济的低碳交通方式。一个不太为人所知的故事,但其国际共识程度令人瞩目,它来自不起眼的制冷行业。《基加利协议》将逐步淘汰碳密集型制冷剂,该条约由 197 个国家签署并于 2019 年批准。20 混凝土行业也表现出了显著的热情。全球水泥和混凝土协会的《气候雄心声明》承诺在 2050 年前实现整个行业价值链温室气体排放为零的道路上不断改善碳强度。21
当与美国主要政治、经济和社会机构相关的人容易犯错,有时甚至贪污受贿或犯罪时,我们是否还应信任这些机构?这些机构真的是值得信赖的人民代表吗?公众对此表示怀疑。众所周知,自 20 世纪 60 年代和 70 年代以来,人们对美国政府,特别是国会和行政部门的信任度一直在下降:这是一个社会动荡、政治和社会变革运动、不受欢迎的战争和重大政府丑闻的时期。2 不太为人所知的是,信任的侵蚀现在似乎已经蔓延到许多所谓的非政治机构,包括商业、新闻、科学、警察、宗教、医学和高等教育。3 对这些机构的可靠性和能力的担忧加剧了
联合部队理论仍在制定中,国防部的防御性网络空间权威尚不为人所知,美国及其盟友不具备网络空间优势(即使敌方无法在国防部网络空间内进行有效干扰的能力)。国防部潜在对手网络空间行动 (CO) 的全部后果仍未得到充分理解。然而,国防部和联合部队对网络空间缺乏共识,对国防部应如何保护其网络空间的理解就更少了。尽管我们希望了解网络空间并保护自己,但由于缺乏对联合部队的清晰、简洁的指导,导致在规划和行动中缺乏对网络空间和网络空间安全的重视。本文建立了对国防部网络空间的清晰、共同的理解,为国防部保护其网络空间提供了指导,并说明了当前和