XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多面性
未来数据经济 - IE
因此，可以毫不夸张地说，数据目前已无处不在，规模庞大（未来几十年还将呈指数级增长），是人类历史上一种独特现象。这对经济学家和其他社会科学家来说是一个巨大的难题，因为数据确实很特殊，正如 CEPS 的 Andrea Renda（该项目的主要贡献者）所强调的那样。数据“在拉丁语中是‘物种’意义上的特殊，表示‘特定的种类、类型或类型’。换句话说，数据“既不像普通的产品或服务，也不像纯粹的公共产品”。数据的这种多面性给我们的社会带来了巨大的好处，但也带来了巨大的挑战。数据可以帮助我们理解世界，使其变得更美好，但也可能落入不法之徒之手，造成相当大的危害。这就是数据引发如此大争论的原因。
欧洲数字计算机技术现状 | NetAffair
欧洲有 16 个国家拥有这种计算机，但有些国家仍然很少，而且这些计算机是外国制造的。这种计算机已在 16 个欧洲国家生产，其中 7 个国家正在商业化生产。上面的地图显示了欧洲和近东的计算机地理分布。由于计算机领域的多面性以及各国人口规模差异很大，很难以一维方式对这些国家进行排名。不过，英国显然位居第一（仅次于美国）。紧随其后的是（西）德、苏联、法国和日本。Isaac L. Auerbach 最近的一篇论文 [1] 中提供了许多有关商用计算机和其他有趣发展的有用信息。因此，我们将集中讨论那些在这一领域工作不太为人所知的国家 [2]。我们无意轻视其他国家的工作；在某些情况下，它的范围实在太大，无法在这项简短的调查中公正对待。
HFS Horizons 报告 - 平台经济服务，...
发生了什么？ • 企业界正在平台化。目前，按市值计算，全球前 10 大企业中有 6 家是平台企业，美国 500 强股票中有 125 家也是平台企业。这些公司不仅在市场份额上占据主导地位，而且在技术进步方面也占据主导地位。例如，许多领先的平台公司（如 Amazon.com 或 Meta）在过去几年中一直致力于开发和整合最近推出的技术，如 LLM 和生成式 AI。平台公司，尤其是初创公司和下一代平台企业，一直在寻找能够响应其平台网络效应的供应商，了解客户（供应商和消费者）的多面性，在生态系统建设中发挥协调者的作用，表现出应对快速扩展的准备，并有助于地域扩张。
数字经济中市场力量不断发展的概念
评估数字市场的市场能力程度可能会给当局带来一系列挑战。他们必须仔细审查有关数据访问和网络效应作为进入障碍的重要性的主张，从而成为市场力量的来源。此外，当局必须努力应对多面性，并需要在多个市场中纳入需求和竞争性约束之间的关系。这样的市场还可以以零价格提供服务，需要在评估中发挥特别重要作用的非价格因素。还提出了调整当局在数字市场中接近市场能力的方式，即解决尚未具有主导参与者的市场的小费风险，并考虑了将市场能力的风险借给其他市场的风险。
VOICE 重点报道 - “人工智能：人道主义援助的颠覆还是机遇”
欧洲民事保护和人道主义援助行动（DG ECHO）副总干事 Michael Köhl er 法国反饥饿行动组织董事会成员兼全球运营和项目总监 Charlotte Schneider 表示：“人工智能是人道主义援助的威胁，也是机遇。在利用人工智能为善和应对其复杂性之间取得平衡是一个微妙的问题，需要对其能力和局限性有细致的了解。本报告深入探讨了这些关键主题，借鉴了 VOICE 活动“人工智能：人道主义援助的颠覆还是机遇？”专家小组的见解，探讨了人工智能在人道主义援助领域如何既是威胁又是机遇。报告旨在阐明人工智能在这种背景下的多面性，强调需要深思熟虑地实施人工智能并根本致力于人道主义原则。
欧盟能源危机：从化石燃料转向可再生能源解决方案
摘要 2020 年至 2024 年，欧盟 (EU) 面临严重的能源危机，其根源在于疫情后的经济复苏、能源需求激增以及地缘政治紧张局势，尤其是俄乌冲突。本文探讨了危机的多面性，分析了欧盟的战略应对措施，包括能源多样化、可再生能源采用和政策改革。本研究采用混合方法，评估了这些战略的有效性及其对实现长期能源复原力的影响。研究结果强调需要制定全面、包容的能源政策，以平衡可持续性与安全性。欧盟 (EU) 面临着一场复杂的能源危机，其根源在于 COVID 19 疫情、后疫情时期全球能源价格的混乱，并因乌克兰战争而加剧。这些危机扰乱了欧盟能源市场，凸显了需要更多
人为错误量化框架 - 大学事实
摘要。如果没有足够的人为错误量化和识别 (HECI) 过程，则任何人为可靠性评估 (HRA) 都可能不准确。为了准确地进行复杂系统风险评估，评估人员必须了解复杂系统中人为错误的多面性，从而了解所有不同类型的人为错误因素，这些因素最终会对系统的风险水平产生影响。评估人员还必须配备一系列工具，以便可靠、全面地识别此类错误因素。这需要考虑一些最合适的人为错误分类法或分类。本文将描述一个新的通用 HECI 框架，该框架处理不同分析级别的许多不同形式的人为错误。该框架及其工具主要依赖现有的技术和理念，从未尝试将它们纳入更全面、更连贯的框架。
人工智能和机器人化带来的财政转型
摘要 — 当前，全球范围内的税务管理正在经历变革。这一现象对传统税收规则产生了影响。技术能力的提高为审查程序性和实质性监管打开了大门。报告和透明度要求的加强以及公共和私营部门信息系统之间的连通性可能会对税法的发展产生决定性的影响。聊天机器人可以捕获有关承担不同类型纳税义务的法人的相关数据。这些信息可用于制定更详细的行政指导，甚至设计未来的规范改革。为了有效地保护税收正义和法治，以人为本的方法可以带来好处，同时最大限度地降低风险。然而，为了维护真正的数字权利，必须考虑人类的多面性。一些一般宪章正在制定中，其内容应嵌入技术中。计算和税务专家应关注不同监督机构的工作。