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World File Search System商业化
农业的商业化
农业商业化已被证明是对贫穷的家庭农民的福音和诅咒。它具有各种形式，例如面向市场的农业，农业综合企业，有机和技术商业化等。农业商业化帮助农民通过农作物和牲畜的多样化，研究和扩展，技术采用，诸如精密农业，施肥，机器移植，改善市场获取商品和服务的市场获取，经济发展，减贫，农村就业和粮食安全。Similarly, it has major drawbacks like land fragmentation, shortage of capital, lack of technical expertise, government incentives, and subsidies, export limitations, high input costs, lack of research and extension networks, inadequate education and training centers, traditional religious beliefs, and gender discrimination, catastrophic events like landslides, floods, droughts, and earthquakes, etc.政府，非政府组织和INGO和个人层面已经做出了几项努力。农业商业化是21世纪需要应对不断增长的人口并确保粮食安全。与系统管理的农业商业化可以在减轻根深蒂固的贫困方面发挥驱动作用，并在发展和欠发达国家并实现农民的生活质量。
专家系统：人工智能商业化
在本期杂志付印之时，有关大型科技公司商业使用人工智能（AI）的新闻和讨论 — — 特别是机器学习，尤其是在美国和中国 — — 已是家常便饭。彻底的商业人工智能成为地缘政治、军事、金融、劳工、健康和艺术等讨论的中心。本期年鉴特刊首先观察到，当今的商业人工智能以及有关其未来影响的热烈讨论有着悠久的历史。从 20 世纪 70 年代开始，一种与当今机器学习截然不同的人工智能形式发展起来并引起了广泛关注：专家系统。专家系统使用逻辑推理，根据大量“如果，那么”规则得出结论，这些规则旨在代表领域专家的知识。 20 世纪 80 年代，初创企业、私营企业以及美国军方及其承包商掀起了专家系统商业化的浪潮。在这十年中，伴随着这波商业化浪潮，科学家、工程师和评论员提出了关于商业专家系统对工业、军事和文化重要性的全面观点。尽管专家系统的商业化对人工智能的历史至关重要，并且与我们现在的时代有着明显的共鸣，但这段历史却没有得到充分的记录和研究。（有关这一观点的更多信息，请参阅 David C. Brock 的《从人工智能的先前觉醒中学习：专家系统的历史》，《AI Magazine》，第 39 卷，第 3 期，第 3-15 页，2018 年秋季。）
材料科学、工程与商业化（...
MSEC 7395M。半导体器件和加工。本课程介绍半导体器件的基础知识、硅和复合半导体材料制造、光刻、蚀刻、控制掺杂剂分布以形成纳米级器件所需的浅结、离子注入和微结构工程、不同类型的掺杂现象、载流子作用和电荷传输特性、缺陷微结构、低电阻率欧姆接触以及传统和新兴微/纳米电子器件的不同制造概念。此外，学生将参与实验室项目和研讨会演讲。先决条件：MSEC 7401，成绩为“B”或更高。3 个学分。3 个讲座接触小时。0 个实验室接触小时。课程属性：从 3 连读处理中排除|主题评分模式：标准字母
NSB-2020-5，人工智能商业化
人工智能 (AI) 的商业化正在四个不同的领域发生：互联网、商业、感知和自主 (Lee 2018)。互联网 AI 主要是使用 AI 算法作为推荐引擎——根据我们的个人偏好推荐内容的 AI 系统 (Lee 2018:107)。例如，Netflix 根据观看者的历史记录推荐电影和电视节目，Facebook 根据用户的活动（包括他们的帖子、新闻和与其他用户的互动）向用户投放广告。第二个领域，商业 AI，挖掘公司和组织的数据库，开发与人类匹敌或超越人类的算法 (Lee 2018:110-11)。例如，金融行业已经开发了根据申请人的信用记录、收入和其他特征批准抵押贷款的算法。美国的研究人员已经展示了根据图像诊断特定疾病的算法，其水平与医生相当 (Lee 2018:113)。这两个领域已经得到广泛实施，并开始产生重大的经济影响。第三个领域是感知人工智能，它通过传感器和智能设备的普及将物理环境数字化。这些设备将物理世界转化为数字数据，可以通过人工智能算法进行分析和优化。第四个领域是自主人工智能，包括自动驾驶汽车和无人机、智能机器人以及其他将取代或补充人类劳动力（如卡车司机）的设备和硬件。与其他三个领域相比，该领域的技术通常仍处于开发阶段或尚未广泛商业化（Lee 2018:106）。例如，谷歌和其他公司正在测试自动驾驶汽车，以进一步完善和开发该技术。中国和美国的人工智能技术商业化主要发生在大型高科技公司和初创公司。根据李开复（2018:83）的“人工智能时代七巨头”，总部位于美国的四家公司——Alphabet（谷歌的母公司）、Facebook、亚马逊和微软——以及中国三家公司——百度、阿里巴巴和腾讯——在人工智能研发和人才招聘方面投入了大量资金。从这七家公司的研发总额数据来看，它们在人工智能方面的研发支出一直在大幅增加。这四家美国公司的研发支出从 2012 年的 180 亿美元增长了两倍多，达到 2018 年的 590 亿美元（图 6-J）。2018 年，亚马逊和 Alphabet 分别成为全球企业研发支出排名第一和第二的公司（Jaruzelski、Chwalik 和 Goehle，2018 年）。三家中国公司的研发支出也增长迅速，从合计 10 亿美元增长了 8 倍，达到 80 亿美元。2018 年，阿里巴巴、腾讯和百度分别是中国公司研发支出的第一、第二和第四大企业。这些中美大型企业的战略大型企业一直在构建私人控制的计算网络，将人工智能技术广泛应用于整个经济，类似于公用事业公司在电网中分配能源 (Lee 2018:83)。例如，亚马逊正在销售人工智能服务，包括自然语言处理、语音合成、图像分析和视频识别，目的是为那些想要人工智能而无需前期成本的大型和小型开发商提供服务 (CB Insights 2018:27)。阿里巴巴正在与杭州市合作，利用先进的物体识别和预测交通算法优化交通流量并向紧急服务部门发出交通事故警报 (Lee 2018:94)。与大型企业的一般人工智能网格方法相比，人工智能初创公司正在构建高度具体的“电池供电”人工智能产品，这些产品是独立的应用程序。电池供电的人工智能产品用于特定任务，包括医疗诊断、抵押贷款和自主无人机 (Lee 2018:95)。
研究与商业化指南...
技术顾问小组成员：Robert Karanja 博士、Emmy Chirchir 博士、Mercy Kimalat 合作者：肯尼亚国家创新机构 Tonny Omwansa 博士 Agnes Tsuma 致谢 作者非常感谢参与此项工作的主要利益相关者，特别是来自案例研究大学德丹基马蒂理工大学、肯尼亚佐治亚大学和斯特拉斯莫尔大学的成员，他们的支持对于商业化模式途径的发展至关重要，他们在机构层面的持续支持对于实施至关重要。
外太空的商业化：
外层空间的商业活动规模正在大大扩展，与人工智能，机器人技术，远程操作以及其他技术能力以及连接性相结合，从数字地图和资源发现到增强的通信，远程保健服务以及资源和环境管理以及太空采矿和工程的潜力。的确，在2022年3月，欧洲航天局（ESA）宣布，它将向木星发起一项新的任务，被称为“果汁”，于2023年4月2日加入了NASA的Juno Spacecraft，该航天器目前正在绕行该地球。鉴于木星在科学认可的潜力中，ESA和NASA倡议特别重要，从而利用了大量的水和地球冰壳下的其他资源来支持可居住的生活。鉴于木星在科学认可的潜力中，ESA和NASA倡议特别重要，从而利用了大量的水和地球冰壳下的其他资源来支持可居住的生活。
大学研究商业化
4澳大利亚大学，聪明的合作：2020年与大学合作的强大业务案例。5创新与科学澳大利亚，澳大利亚2030年：通过创新繁荣，2017年。6澳大利亚统计，研究和实验发展局，高等教育组织，2020年。7 OECD，主要科学技术指标，第1卷。2019/2。8创新，澳大利亚科学，澳大利亚创新绩效评论，科学与研究系统，2016年。9 WIPO，全球创新指数：澳大利亚，2020年。10行业，科学，能源和资源部，澳大利亚创新系统监控器，2020年。11 OECD，主要科学技术指标，第1卷。2019/2。在人数年的努力中12（PYE），相当于全职员工全职致力于研发。澳大利亚统计，研究和实验发展局，高等教育组织，澳大利亚，2018年。
