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机器人顾问的兴起：对传统投资的影响
Raj Kumar博士，Gniot MBA研究所，大诺伊达摘要：本研究论文探讨了在投资管理领域中机器人顾问的出现和演变，并分析了它们对传统投资管理实践的影响。 在技术进步和不断变化的投资者偏好驱动的机器人顾问中，通过提供自动化的，基于算法的投资建议和投资组合管理服务来破坏该行业。 本文研究了机器人顾问的关键特征，包括其成本效益，可访问性和提供个性化投资策略的能力。 此外，它深入研究了机器人顾问对传统投资经理的挑战和机遇，例如收费压缩，客户获取和监管合规性。 通过综合现有文献，案例研究和行业趋势，本文旨在洞悉机器人顾问对传统投资管理的变革性影响，并为从业人员和政策制定者提供建议，从而导致这种不断发展的景观。 关键字：投资，顾问，机器人顾问，投资组合简介机器人顾问已成为投资管理行业中的破坏性力量，重塑了传统实践并重新定义了个人进取的投资方式。 这些自动化平台利用技术和算法为客户提供投资建议，资产分配和投资组合管理服务，通常是与传统财务顾问相关的成本的一小部分。 最后，第7节Raj Kumar博士，Gniot MBA研究所，大诺伊达摘要：本研究论文探讨了在投资管理领域中机器人顾问的出现和演变，并分析了它们对传统投资管理实践的影响。在技术进步和不断变化的投资者偏好驱动的机器人顾问中，通过提供自动化的，基于算法的投资建议和投资组合管理服务来破坏该行业。本文研究了机器人顾问的关键特征，包括其成本效益，可访问性和提供个性化投资策略的能力。此外，它深入研究了机器人顾问对传统投资经理的挑战和机遇，例如收费压缩，客户获取和监管合规性。通过综合现有文献，案例研究和行业趋势，本文旨在洞悉机器人顾问对传统投资管理的变革性影响，并为从业人员和政策制定者提供建议，从而导致这种不断发展的景观。关键字：投资，顾问，机器人顾问，投资组合简介机器人顾问已成为投资管理行业中的破坏性力量，重塑了传统实践并重新定义了个人进取的投资方式。这些自动化平台利用技术和算法为客户提供投资建议，资产分配和投资组合管理服务，通常是与传统财务顾问相关的成本的一小部分。最后，第7节机器人顾问的兴起可以归因于几个关键因素，包括金融技术的进步（Fintech），不断变化的投资者偏好以及对可访问且具有成本效益的投资解决方案的需求不断增长。根据Statista（2023）的一项研究，预计到2025年，机器人顾问管理资产（AUM）的资产预计将达到2.4万亿美元，这反映了这些数字投资平台的快速采用和可扩展性。这种增长轨迹强调了机器人顾问作为投资管理格局中的变革力量的重要性，促使传统公司适应其策略和产品，以在不断发展的市场环境中保持竞争力。本研究论文的目的是探索机器人顾问的兴起，并分析其对传统投资管理实践的影响。通过对现有文献，行业趋势和案例研究的全面研究，本文旨在阐明机器人顾问的关键特征，评估其对传统投资经理的影响，并确定这种范式转变所带来的机遇和挑战。通过构建围绕这些主题的分析，本文旨在为从业者，政策制定者和学者提供宝贵的见解，以试图导航技术与金融的动态交集。本文的结构如下：在此介绍性部分之后，第2节概述了机器人顾问的演变，从而追溯了他们从成立到目前在投资管理领域中的突出。第3节深入研究了机器人顾问的关键特征，突出了他们的自动投资策略，个性化建议和投资者的可访问性。第4节探讨了机器人顾问对传统投资管理的影响，包括收费压缩，转移客户期望以及人类顾问的不断发展的作用。随后，第5节探讨了机器人顾问提出的机遇和挑战，以解决监管方面的考虑，技术整合和市场细分策略。案例研究和行业示例在第6节中提供了对机器人顾问的运作和影响的现实见解。
人类学与人工智能的兴起
人类学和科学的每个领域一样，正在并将继续受到人工智能近期和未来发展的影响。相关问题之一是：人工智能将在多大程度上影响人类学家的工作，以及这种影响是否会与其他科学领域有所不同。很少有人谈论这个问题，这是有原因的。对于人类学和一般人文学科而言，很难预测科学实践将如何在未来几十年内与人工智能的预期巨大发展互动中演变。所以，我将不回答这个问题，因为我没有任何超出猜测的答案，而是转向另一个在我看来更令人兴奋且已经引起有趣辩论的主题：人工智能人类学！人类学越来越被认为是一种有效的方法，可以通过深入了解人工智能技术作为一种社会技术现象来更全面、更批判地研究人工智能（Sartori 和 Theodorou 2022）。此外，人类学实地考察无需提前定义变量并测试假设，而是可以通过深入采访和观察不同的利益相关者（如开发者、用户、投资者）来发现个人和机构如何设计、创造和使用人工智能技术的原创性发现。人类学可以而且应该解决的另一个令人兴奋的主题是人与非人类的互动，例如人与机器人或生成式人工智能软件系统（聊天机器人）的互动。然而，目前大多数关于人工智能的人类学研究往往侧重于人类与算法、文化与技术或人类与计算机的二元叙事，在我看来，这过于简化了人类与人工智能之间的关系，因为它们是紧密交织在一起的；如果不考虑另一个，就不可能或至少毫无意义地研究其中一个。认识到人与人工智能关系的复杂性需要超越目前主导技术讨论和人工智能讨论的陈规定型叙事，这是现代人类学最具挑战性的主题之一（van Voors 和 Ahlin 2024）。
多种可靠性和深度学习的兴起
多个可靠性论文认为，心理状态可以在各种物理系统中实施。深度学习革命似乎正在将这种可能性带入生活，为迄今为止的成熟认知功能实现了最合理的例子。本文探讨了深度学习模型对多个可靠性论文的含义。除其他外，它挑战了广泛认为的观点，即多种可靠性需要，必须独立于对其在大脑中或人为类似物中的实施进行研究，可以并且必须独立于追求思维的研究。尽管其核心贡献是哲学上的，但本文对当代认知科学有实质性的方法论，这表明深层神经网络在制定和评估有关认知的假设，即使它们被解释为实施级别的模型，也可能在评估有关认知的假设方面起着至关重要的作用。在深度学习时代，多种可实现的性具有重新的意义。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
快商务兴起研究
PGDM，Apeejay 管理学院，新德里 摘要 随着全球商业格局发生前所未有的转变，快速商务（Q-commerce）已成为一股颠覆性力量，重新定义了传统零售模式。本研究论文深入探讨了蓬勃发展的印度市场背景下快速商务的复杂方面。该研究旨在全面分析快速商务生态系统、其演变、增长、关键参与者以及零售商、杂货商和电子商务公司面临的挑战。探索消费者行为在塑造快速商务平台成功方面的作用。此外，本文还研究了快速商务的监管格局和政策影响，阐明了潜在的监管挑战以及为促进可持续增长而需要建立平衡的监管框架。总之，这项研究为印度快速商务的变革力量提供了宝贵的见解，让利益相关者、政策制定者和行业参与者对这一充满活力的行业快速发展所带来的挑战和机遇有了细致的理解。随着印度探索 Q 商务的未知领域，这项研究将成为战略决策和政策制定的路线图，为数字时代更具弹性和包容性的零售生态系统铺平道路。第 1 章简介 1.1 文献综述 1. Emerald 洞察 Avil Saldanha，2023 年 8 月 8 日：Zepto 因其备受争议的 10-
机会主义者的兴起
图1导致机会主义者兴起的因素。因素包括环境挑战（全球变暖，极端天气事件的频率和强度增加和强度，环境污染和异种生物学以及营养径流），饮食挑战（饮食中的挑战，抗微生物因素，水上饲料中的残留和乳化剂），生产强化挑战（生产挑战的挑战）（增加的频率频率（增加派出措施诸如parasite的频率）和更改perase Peremations和Pereagsighate和Ererereragsight和Ererereragsight和Ererereresgit。在这里，我们使用词汇词来包括海虱，变形虫，氟kes和粘菌素。对环境压力源和饲料介导的上皮屏障功能（泄漏屏障）的损害可能有利于共生和环境机会主义者的感染。有毒菌株也可能从机会主义者通过水平基因转移（HGT），重组和突变出现。在图中，带有红色边框的橙色框代表效应子；红色边界圆圈表示影响（例如，溶解氧的变化，DO）；红色箭头指示链接；双头箭头表示连续的方向上运动，浅蓝色框是图中元素的标签。
量子纠错正在兴起
穆迪评级关联公司发布的信用评级是其对实体、信用承诺、债务或债务类证券的相对未来信用风险的当前意见，穆迪发布或以其它方式提供的材料、产品、服务和信息（统称“材料”）可能包括该等当前意见。穆迪将信用风险定义为实体可能无法履行到期的合同财务义务的风险以及在发生违约或减值时预计造成的任何财务损失。有关穆迪信用评级所涉及的合同财务义务类型的信息，请参阅适用的穆迪评级符号和定义出版物。信用评级不涉及任何其他风险，包括但不限于：流动性风险、市场价值风险或价格波动。信用评级、非信用评估（“评估”）和穆迪材料中包含的其他意见并非当前或历史事实的陈述。穆迪材料可能还包括穆迪分析公司 (MOODY’S ANALYTICS, INC.) 和/或其附属公司发布的基于量化模型的信用风险估计和相关意见或评论。穆迪信用评级、评估、其他意见和材料不构成或提供投资或财务建议，穆迪信用评级、评估、其他意见和材料不是且不提供购买、出售或持有特定证券的建议。穆迪信用评级、评估、其他意见及资料并不评论某项投资是否适合任何特定投资者。穆迪发布其信用评级、评估及其他意见以及发布或以其他方式提供其资料时，预期并理解每位投资者将以应有的谨慎态度自行研究及评估其正考虑购买、持有或出售的每只证券。
“智能”供应链的兴起：AI和自动化如何革新物流基于Yolov8的多级交通标志检测方法
认识到交通标志是自动驾驶汽车的至关重要的任务，以提高道路安全性。在这项研究中，我们建议一本小说您只能看一次版本8（Yolov8）模型来识别交通标志。该模型已在Kaggle数据集上进行了培训，该数据集包含不同环境下的多个流量标志。Yolov8模型的准确性为80.64％，测试数据的召回率为65.67％。这些指标强调了该模型识别流量标志的能力。值得注意的是，Yolov8对早期版本进行了一些显着改进，例如在困难情况下增强的检测和增强的小规模标志识别。本文还探讨了整个模型训练阶段产生的困难，并提供了可行的解决方案，这些解决方案用于克服这些困难，从而提高了模型的性能。令人鼓舞的结果表明，实施基于YOLOV8的策略在实际交通管理系统中的生存能力，这是建立更复杂和可靠的交通信号识别技术的积极进步。
电动和低碳飞机的兴起
除了电力推进，电气化的范围还延伸到其他机载系统。飞机电气系统包括发电机、电力电子设备、储能装置和执行器等元件，通过配电和控制网络连接起来。这些复杂的系统对于关键飞机部件的运行至关重要，包括航空电子设备、飞行控制系统、环境管理系统、通信、照明、辅助功能和其他关键功能。4 例如，全电动飞机 (MEA) 是一种飞机设计理念，旨在用电动系统取代传统的液压和气动系统。5 目标是减轻重量、提高效率和提高可靠性。MEA 通常利用电动机为飞机系统提供动力，例如燃油泵、环境控制系统和起落架。MEA 还可以使用电力推进系统，使其成为电动飞机的一个子集。
人工智能在英语语言和文学领域的兴起
人工智能对文学分析和解读的革命性影响处于这一范式转变的最前沿。通过使用情感分析和自然语言处理 (NLP) 等计算方法，学者们现在能够以前所未有的速度和准确性研究大量文学文本。人工智能 (AI) 算法可以揭示传统文学分析技术无法发现的晦涩主题、语言微妙之处和隐藏模式。这为文学作品的创作、风格和意义带来了新的视角。得益于这种计算能力，学者们现在可以以以前无法想象的方式研究文学运动、作者影响和文化趋势，从而增强我们对文学及其社会重要性的了解。此外，由于人工智能融入了创作过程，实验小说和合作讲故事正在复兴。由于人工智能算法能够创作出富有创意的诗歌、散文和故事框架，人类和机器创造力之间的区别变得越来越模糊。为了拓展文学想象力的界限，尝试新颖的表达形式，并质疑传统的叙事惯例，作家和艺术家正在转向人工智能驱动的技术。通过合作，作家和人工智能系统创作出了将人类理解与计算机创造力相结合的混合故事，并加入了推动文学前沿的先锋创意作品。