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弥补成人教育的资源缺口
M. (2023)。GenAI 用于学习：研究使用合成虚拟教师的学习视频的潜力。在 N. Wang、G. Rebolledo-Mendez、V. Dimitrova、N. Matsuda 和 OC Santos (Eds.) 的国际教育人工智能会议上 (第 523-529 页)。Cham。https://doi. org/10.1007/978-3-031-36336-8_81
VeloCloud 如何弥补 AI 网络差距
安全性也必须为 AI 扩展。由于 AI 应用程序需要大规模的点对点连接，因此网络安全必须随之扩展。例如，中央 LLM 将与边缘位置的多个 SLM 代理连接。随着公司的整体 AI 解决方案不断发展并涵盖更多业务，这些点对点连接可以迅速扩展。SD-WAN 解决方案必须扩展其在 WAN 上建立加密隧道覆盖的能力。集中管理防火墙等边缘安全组件也至关重要。企业还需要利用云的强大功能来扩展核心网络安全解决方案，例如数据丢失防护和云应用程序安全代理，以确保它们能够处理更大的 AI 流量。
1.确保人工智能（AI）弥补差距……
3. 两个已经缩小不平等差距并可由联合国成员国扩大以造福国家框架的机构是发展中国家妇女科学组织 (OWSD) 和世界科学院 (TWAS)。OWSD 通过吸收和提升女性进入科学学科来解决科学、技术、工程和数学 (STEM) 领域的性别和地域差异，特别是针对发展中国家的女性。这有助于平衡传统上由男性主导的 STEM 领域的性别代表性。该组织倡导支持女性在 STEM 领域包容和进步的政策和做法，提高人们对女性在这些领域面临的独特挑战的认识。TWAS 致力于通过促进科学进步、建设研究能力、促进国际合作、倡导科学政策、支持性别平等和认可科学卓越来缩小不平等差距。这种综合方法有助于创建一个更具包容性和公平性的全球科学界。例如，这些说明了减少不平等差距的各种方法。通过研究和借鉴这些成功模式，联合国成员国可以制定促进包容、公平和社会正义的国家框架。此外，各国之间的合作和知识共享可以进一步扩大这些努力，以创造一个更加公平的全球社会。谢谢。一分钟：人工智能具有解决和减少差距和不平等的巨大潜力，但它需要一种深思熟虑的、合乎道德的方法来确保其利益得到公平分配，并且不会无意中加剧现有的差距。强有力的治理、多元化利益相关者的参与和持续的监测对于发挥人工智能的社会公益潜力至关重要。
弥补欧洲航天领域的融资缺口
这些变化受到全球宏观经济条件和政策变化的影响，不仅重新定义了投资策略，也为航天企业带来了新的挑战和机遇。从货币政策对高风险投资的影响到航天机构和其他公共机构在促进创新方面所扮演的角色，本报告全面概述了推动欧洲航天部门发展的金融基础。在本报告中，ESPI 深入探讨了投资趋势和融资机制的复杂性，并根据该领域当前和未来的融资状况提出了战略建议。该报告研究了风险投资和既定公共项目以外的替代性融资机制和工具，制定了战略建议路线图，以应对这个不断发展的领域的复杂性。这份“事实与数据”文件概述了用于指导 ESPI 研究和建议的关键数据。
弥补欧洲航天领域的融资缺口
这些变化受到全球宏观经济条件和政策变化的影响，不仅重新定义了投资策略，也为航天事业带来了新的挑战和机遇。从货币政策对高风险投资的影响到航天机构和其他公共机构在促进创新方面所扮演的角色，本报告全面概述了推动欧洲航天部门发展的金融基础。在本报告中，ESPI 深入探讨了投资趋势和融资机制的复杂性，并根据该行业当前和未来的融资状况提出了战略建议。该报告研究了风险投资和既定公共项目之外的替代性融资机制和工具，制定了应对这个不断发展的行业的复杂性的战略建议路线图。本执行摘要概述了 ESPI 网站上完整报告中涵盖的主题。
弥补空中交通管理投资需求缺口
这两种产品都可以定制，以创建对 ATM 市场潜在借款人有吸引力的产品。例如，可以为某种投资类型（即特定的强制性航空电子设备升级）准备一份商业案例。基于这一联合商业案例，欧洲投资银行可以留出商定的资本水平用于贷款融资，并按照欧洲投资银行通常的贷款程序（包括信用分析、定价等）提取贷款。这些机制可以为行业范围内的小额个人投资项目提供良好的解决方案，例如通过中介银行支持通用航空语音通信（8.33）和广播式自动相关监视 (ADS-B) 设备。商业航空可以从支持数据链设备的贷款中受益，而机场可以为向地面增强系统 (GBAS) 的过渡提供资金。
弥补欧洲航天领域的融资缺口
21 世纪初期，全球化和国际贸易扩张引领了全球经济的强劲增长，而技术互联互通和万维网的出现则推动了这一增长。全球化和经济凝聚力推动了人们对无冲突未来的乐观情绪，从而带来了宏观经济稳定。为了降低成本而转向“离岸外包”导致了全球供应链错综复杂，商品和服务价格创下历史新低，西方的生活质量也得到了提高。然而，这个乐观的全球化时代，政治精英、央行行长和经济学家的自满情绪使人们忽视了潜在的风险。人们相信冲突得到解决的局面与低通胀、高经济增长和全球金融稳定息息相关，从而创造了一个经济欣快时代。
可解释的人工智能有助于弥补人工智能技能差距
机器学习的进步在公司之间和公司内部造成了“人工智能技能差距”。随着人工智能融入公司流程，我们将如何影响拥有和不拥有人工智能技能的员工之间的数字鸿沟尚不得而知。在本文中，我们询问管理者是否信任人工智能来预测后续事件，管理者的哪些特征与增加对人工智能预测的信任有关，以及可解释的人工智能 (XAI) 是否会影响用户对人工智能预测的信任。我们与一家大型银行合作，生成了人工智能预测，以确定贷款是否会延迟发放。我们将这些预测嵌入到仪表板中，在查看该工具之前和之后对 685 名分析师、经理和其他员工进行了调查，以确定哪些因素影响了员工对人工智能预测的信任。我们进一步随机分配了一些经理和分析师接受可解释的人工智能处理，该处理提供 Shapely 细分，解释为什么模型将他们的贷款归类为延迟以及模型性能指标。我们发现 i) XAI 与感知到的有用性更大但对机器学习预测的理解度较低相关； ii) 某些不愿使用人工智能的群体（尤其是高级管理人员和对人工智能不太熟悉的人）总体上更不愿意相信人工智能的预测；iii) 贷款复杂度越高，对机器学习预测的信任度就越高；iv) 有证据表明，不愿使用人工智能的群体对可预测人工智能的反应更强烈。这些结果表明，机器学习模型的设计将决定谁能从工作场所机器学习的进步中受益。