Abedi,Mohamed Amin,Amirat的Cerif,Athavale,Mary Baker,Greg Byrd,Kyle Chard,Tom Coughlin,Izzat the Haj, Habl Goldman Alfredo,Mike Ignatowski,Lizy K. John。 Khed Mokhtar,Parro的暴民,Pasricha Sudeep,瑞典,Alexandra Polands,Marina Ruggieri,Tomy Sebastian,Farzin Shadpour,Shiabhh,Sinhahha。浴缸,Velicic Gordana,John Berth,Vana的Irene,Jeffrey Goas,Rod Waterhouse,Stefano Zanero,Ying Zhang。
2024 年,技术格局将迎来重大变革,变革趋势和监管发展将共同推动变革。今年的一个中心主题是人工智能 (AI) 的监管,全球各地区将采取不同的方法。欧盟优先考虑以人为本的人工智能,而美国则倾向于以市场为导向的框架。与此同时,中国寻求人工智能领导地位,沙特阿拉伯则推出了人工智能道德框架。各国政府正在与垂直人工智能战略保持一致,以促进各行业的创新,强调人工智能应用的合成数据和精确性。人工智能与边缘云基础设施的整合将重新定义网络、网络安全和创新,因此需要平衡其在网络安全中的作用。2024 年的主题包括先进技术的采用、运营转型和人工智能货币化,包括生成式人工智能、无服务器计算、金融运营和以客户为中心的参与。今年是一个关键时刻,既带来机遇,也带来挑战。本文全面概述了塑造未来的关键技术趋势。
摘要 - 随着大型模型的整合,尤其是那些采用深度学习技术的集成,气象预测的领域已经发生了重大的转变。本文回顾了这些模型在天气预测中的进步和应用,强调了它们在转变传统预测方法中的作用。诸如FourcastNet,Pangu-Weather,Graphcast,Climax和Fengwu之类的模型通过提供准确的高分辨率预测,超出了传统数值天气预测(NWP)模型的功能,从而做出了明显的贡献。这些模型利用先进的神经网络体系结构,例如卷积神经网络(CNN),图形神经网络(GNN)和变压器来处理各种气象数据,从而提高了各种时间尺度和空间分辨率的预测准确性。本文解决了该领域中的挑战,包括数据获取和计算需求,并探讨了模型优化和硬件进步的未来机会。它强调了人工智能与常规气象技术的整合,有望提高的天气预测准确性,并为应对与气候相关的挑战做出了重要贡献。这种协同位置将大型模型视为在气象预测不断发展的景观中的关键。
图3-1:根据国家(包括欧盟的未来)在2016年至2022年期间考虑的国际未来研究数量的分布。26图3-2:在国家创新背景下的主题宽度。33图3-3:国家创新背景下的研究强度。34图3-4:国际比较中主题宽度和研究强度的比较35图3-5:BMBF先知的主题强度2019-2022 2019-2022 37图4-1:英国研究与创新系统的概述42图42图42:英国预见过程46基于7-3的主题重点挪威创新系统64图4-4:挪威远见过程的结构2021 68图4-5:挪威研究的九个报告的主题重点72图4-6:澳大利亚国家创新与科学议程组织的组织84图4-7:澳大利亚国家外观2019 87图4-8:截至2015年,马来西亚创新系统的摘录95图4-9:日本创新系统的摘录,并通过“国家科学技术政策研究所”(NITEP)分类。107图4-10:Nietep远见过程的发展历史。109图4-11:日语的结构11。远见过程。110图4-12:根据欧盟创新Zeiger 2022的创新能力的全球比较。139132图4-13:欧盟技术预测研究的主题重点(EC,EP,...)135图4-14:欧盟研究的主题重点“ 100对未来的自然创新突破”。132图4-13:欧盟技术预测研究的主题重点(EC,EP,...)135图4-14:欧盟研究的主题重点“ 100对未来的自然创新突破”。
1 本草案由秘书处与曼彻斯特大学名誉教授 Ian Miles 博士共同编写,卡尔斯鲁厄理工学院 (KIT) 教授 Armin Grunwald 博士和亚利桑那州立大学 (ASU) 教授 Erik Fisher 博士也参与编写。感谢奥地利、伯利兹、巴西、古巴、厄瓜多尔、德国、印度、印度尼西亚、伊朗伊斯兰共和国、日本、阿曼、秘鲁、菲律宾、波兰、葡萄牙、南非、土耳其、坦桑尼亚联合共和国和赞比亚政府以及亚洲及太平洋经济社会委员会 (ESCAP)、西亚经济社会委员会 (ESCWA)、国际电信联盟 (ITU)、经济合作与发展组织 (OECD)、联合国环境规划署 (UNEP)、联合国工业发展组织 (UNIDO) 和联合国最不发达国家技术银行 (UNTBLDC) 的贡献。
在2024年,我们预计将在私募股权公司(PE)公司寻求筹集资金,获得更具吸引力的估值并将组织问题远离公众审查的情况下,将被更多的科技公司私有化。这是我们在过去一年中在整个行业中看到的趋势的延续。这些交易将导致裁员,因为体育公司正在寻找削减成本和重新确定支出的方法。我们还预测,电信行业的裁员涌入,这将探索员工的减少,以降低成本的方式,因为他们的努力为他们的巨额债务再融资。
紧急呼吁将社会转变为更多的可持续性,使人们越来越必要。计算技术的逐步发展为越来越多地使用定量方法探索社会生态系统的未来,除了定性方法之外,还为探索社会生态系统的未来提供了空间。这需要调查电力关系和不连续性以及在混合定量和定性预期方法时出现的未知问题。我们首先反映在这些方法附加的语义上。然后,我们根据对几个外部案例研究完成的一组11项预期项目的深入分析,对定量和定性方法的表达方式进行了比较分析。我们提出了有关根据时间安排(连续,迭代或收敛性)以及表达的目的(想象,改进,评估,评估和意识提高)对项目进行分类的见解。我们使用这些见解来探索方法论上的含义和权力关系,然后讨论试图结合这些方法的预期项目的信息或框架。