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人工智能作为快速有效生产再利用制造业的推动者：探索性评论和未来研究建议
“从一开始就设计为能够快速改变结构以及硬件和软件组件，以便快速调整零件系列内的生产能力和功能，以应对市场或监管要求的突然变化”
医学生物化学和生物技术学院
教师将改善其数字学习资源，为学生提供互动和最新的学习材料的访问，尤其是在尖端的生物技术领域。将实施实时反馈机制，以收集直接的学生意见并进行快速调整以增强他们的学习经验。将开发新的课外活动，例如学生主导的研究俱乐部，以促进学生的合作并增强课堂外的研究经验。
2023年的大鸡难题
使用智能事件数据来监视当地活动，例如音乐会，体育游戏，春假等，以查明何时预期需求增加，并调整时间表进行准备。您还可以通过跨不同职位的交叉培训员工来准备，因此您可以快速调整人员需求以应对需求的变化。例如，在大批客户期间，经理可以根据需要将员工从厨房转移到前柜台，以帮助订单。
人工智能对可持续材料的渴望
研究与开发 必须开发和改进构成半导体制造的各种材料和加工化学品的精确物理模型，以便为实验提供参考。这应包括故障点，以方便行业进行验证、确认和认证。需要研发将基于物理的模型与数据驱动的推理和决策有效融合的方法，特别是在实验合成和特性生成的小型到中等数据集的情况下。还需要开发人工智能，以便在可持续性和可靠性等所有约束条件下共同优化材料。随着未来外部因素的变化，行业可以快速调整其材料解决方案以适应变化，在动态条件下保持敏捷性和竞争力。
数字业务的演变决定了现代加密景观
加密型使企业能够快速调整或切换加密算法，参数或方法，而没有重大基础架构进行大修。这将很重要，因为组织准备解决量子计算引起的漏洞，这有望在几秒钟内破坏现有加密的更快处理能力。许多组织已经积极实施量子安全加密，以确保这些连接和数据安全。在同一IDC数据安全和隐私调查中，有22％的受访者表示，他们目前正在以有限的容量实施量子安全加密。另外18％的受访者计划在不到一年的时间内实施量子安全加密（见图2）。
推动 AI 进入保险行业 - KPMG LLP
许多保险公司已经在运营层面实施了机器学习或其他人工智能解决方案，以改进业务流程。有了足够的训练数据，这些算法可以更好地分析风险和预测结果，从而提高风险模型和定价结构的准确性。这些解决方案通常是为了解决特定问题而开发的，但有机会快速调整以在整个价值链中得到更广泛的使用。传统人工智能和通用人工智能都可以使组织能够增强精算模型，提供个性化的保险保障，甚至加快保险索赔的速度。但这样做的进程似乎很慢，测试和实施过程通常需要几个月才能完成。
推进保险业人工智能发展
许多保险公司已经在运营层面实施了机器学习或其他人工智能解决方案，以改进业务流程。有了足够的训练数据，这些算法可以更好地分析风险并预测结果，从而提高风险模型和定价结构的准确性。这些解决方案通常是为了解决特定问题而开发的，但有机会快速调整以在整个价值链中更广泛地使用。传统人工智能和通用人工智能都可以使组织增强精算模型，提供个性化的保险保障，甚至加快保险索赔的速度。但这样做的进程似乎很慢，测试和实施过程通常需要几个月才能完成。
推进保险业人工智能发展
许多保险公司已经在运营层面实施了机器学习或其他人工智能解决方案，以改进业务流程。有了足够的训练数据，这些算法可以更好地分析风险并预测结果，从而提高风险模型和定价结构的准确性。这些解决方案通常是为了解决特定问题而开发的，但有机会快速调整以在整个价值链中更广泛地使用。传统人工智能和通用人工智能都可以使组织增强精算模型，提供个性化的保险保障，甚至加快保险索赔的速度。但这样做的进程似乎很慢，测试和实施过程通常需要几个月才能完成。