TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作,以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一,正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长,因此该公司正在制定创新和业务战略,以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上,TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型:加速转型,实现可持续未来”。通过其创新产品,TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标,TDK 不断突破创新的界限,专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面,并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战,例如高功耗,从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能,TDK 能够推动创新并改变其主要市场,包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车:TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术,特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源:TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件,以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战,优化能源效率,提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT:TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案,包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块,这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
达斯先生强调了拉贾斯坦邦的显著进步,并指出截至 2024 年 10 月,该邦的总装机容量已达到 46.6 吉瓦。其中,31.8 吉瓦来自可再生能源,太阳能发电贡献了 24.6 吉瓦。他指出,截至 2024 年 9 月 30 日,IREDA 为拉贾斯坦邦提供的贷款约为 8,600 亿卢比,占其总贷款的 13.30%。这凸显了拉贾斯坦邦在可再生能源发展方面的巨大潜力及其对印度绿色能源目标的重大贡献。
(SHRI JITIN PRASADA)(a)至 d):印度政府强调“全民人工智能”的概念,这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界,推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量,在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时,政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险,政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此,中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后,于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术(中介机构指南和数字媒体道德规范)规则》2021 年(“2021 年 IT 规则”),该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构(包括社交媒体中介机构和平台)规定了具体的法律义务,以确保他们对安全可信的互联网负责,包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务,他们将失去《2000 年信息技术法》(“IT 法”)第 79 条规定的避风港保护,并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布,该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据,追究其责任,同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组,针对印度特定的监管人工智能框架,由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席,来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与,目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题,以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
“人工智能正在迅速发展,全美各地的人们已经看到它在我国住房和金融服务领域的应用,对抵押贷款、信用评分等产生了影响,”排名成员 Waters 表示。“我很自豪能与主席 McHenry 合作推出这两项两党法案,这两项法案继续发挥委员会在审查和了解这项技术对人们的影响方面的领导作用。我们的委员会将继续与联邦政府密切合作,以确定人工智能的风险和好处,并探索保护人民和社区所需的进一步立法。我感谢主席在本届国会与我一起进行的大量工作,这些工作是在我和民主党同事几年前开始的基础上开展的。我期待通过这些法案,并在下届国会继续以两党合作的方式就这一重要问题开展工作。”
感谢您强调获得胰腺酶的挑战。胰腺酶的供应存在持续的欧洲范围问题。供应中断是由于有效的药物成分和制造限制的可用性有限,以产生满足需求所需的量。下面概述的行动与位置语句对齐:pert短缺|英国和爱尔兰胰腺协会(psgbi.org),总结了如何支持需要胰酶治疗的成年非囊性纤维化患者。当前情况Creon®10,000和25,000胶囊的供应量有限,直到2026年,Creon®10,000目前仅可从医院获得。Nutrizym22®和PancrexV®粉末可用,只应为无法忍受Creon的人开处方。请不要将人们从Creon更改为这些替代方案,因为股票水平将无法应付需求增加。以下更多详细信息:针对包括处方者和药剂师在内的临床团队的行动:
b' 在其运营所在国相关监管机构认可的采集中心进行血液或血液成分(例如血浆、红细胞、白细胞、血小板和外周血干细胞)捐献将不再被禁止。这扩大了从 2024 年 1 月开始的血浆或血浆成分的许可范围。Kinahan 博士强调,运动员生物护照 (ABP) 血液学小组已就可能对血液学参数产生的影响进行了咨询,并且最大的变化可能发生在献血中,这始终是允许的,并且是暂时的。LiEAG 采取了额外的预防措施,包括需要在认可的采集中心进行。该提议受到利益相关者的欢迎。M3:基因和细胞兴奋剂:'
Shri Das 指出,到 2030 年,印度需要在可再生能源领域投资约 320 亿卢比才能实现其目标。这一阶段将专注于提高可再生能源发电量以满足当前需求。从 2031 年到 2047 年,重点将转向发展必要的基础设施以支持完全脱碳的经济,为到 2047 年实现“发达印度” (Viksit Bharat) 创造一条强大而可持续的道路。该路线图将确保到 2070 年实现向净零排放的弹性和可持续过渡。
此警报由Willkie Farr&Gallagher LLP及其分支机构提供,仅出于教育和信息目的而提供,不打算,不应
我们的参考。:B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士, 关于金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您关于金融服务业生成人工智能 (GenA.I.)的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力。及其对金融业的影响,特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“所有银行都采用金融科技”倡议的支持下,香港金融管理局(金管局)一直与其他金融监管机构密切合作,推动跨部门采用金融科技,人工智能是重点关注领域。本文深入分析了 GenA.I. 在金融领域采用的现状,重点介绍了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素,包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差,并就治理结构和部署方法提出了建议,以支持负责任的创新。我们鼓励所有授权机构阅读本文,并考虑如何对 GenA.I.进行全面测试,例如通过新的 GenA.I.沙盒 1 ,并负责任地集成到授权机构的运营、服务产品和风险管理系统中。如果您对本文有任何疑问,请通过 All-banks- go-fintech@hkma.gov.hk 与我们联系。此致, Carmen Chu 执行董事(银行监管) 附件
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要:人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处,从个性化学习到管理效率。然而,非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍,结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战,例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进,以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词:人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟