世界经济论坛致力于推动工业和社会在量子技术方面的负责任创新和商业化。通过其量子经济网络(第四次工业革命中心的一部分),论坛为各利益相关方提供了一个全球平台,以了解量子技术的潜力,塑造其发展并为将其引入经济做好准备。我们通过论坛的量子应用中心 2 计划共同努力,旨在促进创新并推动量子技术在各个领域的应用。本报告中提出的见解和策略旨在帮助领导者驾驭量子经济的复杂性,并在其组织内外推动有意义的变革。
照明业务集团的专家向参观者介绍了一个令人着迷的专业领域:智能照明。除了最初的功能之外,照明现在在新一代汽车中发挥着越来越重要的作用。新的照明系统无缝融入车辆设计,发出信号并与其他道路使用者进行交流。它们还适应道路和环境的特点,并可以在道路上投射即将到来的弯道或其他安全信息。
在以技术进步快速发展的时代中,人们对包括医疗保健在内的各个领域的人工智能(AI)的整合越来越感兴趣。物理疗法作为医疗保健的关键组成部分,也正在探索AI在改善患者结局和治疗效果方面的潜在益处。近年来,物理疗法领域目睹了向数字化的地震转变。随着医疗保健系统应对需求不断增长的需求,技术进步为增强患者护理提供了新的途径。包括人工智能(AI)在内的数字工具的集成有望改变物理治疗实践。从远程审查平台到可穿戴传感器,这些创新具有优化治疗结果的潜力,流线
越来越多的证据表明,社会健康驱动因素 (SDOH) 对健康结果的影响凸显了社会关怀的价值。社会关怀在此被定义为以社区为基础的计划和服务,旨在满足交通、食品安全和社会联系等与健康相关的社会需求。协调医疗和社会关怀的一种模式是医疗机构(包括医院系统和管理式医疗计划)与社区组织 (CBO)(如老龄问题区域机构 (AAA) 和独立生活中心 (CIL))之间签订合同。这些安排的普及程度正在提高,但关于与医疗机构签订合同如何影响 CBO 的组织运作和文化的文献却很少。这项定性研究旨在加深我们对这些影响的理解。
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。
Blocking or Embracing the Competition: Discussing the Trade War on the Electric Vehicle Industry from a Global Perspective Arthur William Fodouop Kouam Assistant Professor, Saxo Fintech Business School, Sanya University, China E-mail: willyfodouop@163.com Abstract This study examines the multifaceted impact of the ongoing US-China trade war on the global electric vehicle (EV) industry, scrutinizing how tariffs, supply chain干扰和竞争动态使生产成本,市场份额和创新策略重塑。利用混合方法方法,我们通过多个线性回归(MLR)对从20个领先的EV市场收集的数据进行了定量分析。我们通过与15位行业专家的半结构化访谈中的定性见解相辅相成。我们的分析表明,对电动电动汽车制造商的生产成本显着提高,从而导致市场份额从中国公司向国内生产商处于关税国家的国内生产商的明显转变。此外,研究结果表明,与采取贸易保护主义措施的公司相比,拥护协作竞争的公司倾向于促进更高水平的创新水平。通过整合国际贸易理论和动态能力理论,这项研究增加了有关贸易战和工业竞争力的现有文献,强调了关税可能提供临时保护,但它们阻碍了EV部门的长期创新和韧性。关键字:电动汽车(EV),创新策略,市场动态,供应链中断,关税,贸易战jelcodes:F13,L62,O38 1。世界上最大的这场冲突这项研究通过对贸易战对全球规模的影响进行全面分析来填补一个关键的差距,从而为政策制定者和行业利益相关者提供了战略建议,这些建议是快速发展的景观。引言全球电动汽车(EV)行业在环境问题,政府支持和技术进步的推动下经历了显着的增长(Mutta&Soumya,2024; Chaudhari,2024)。市场正在迅速扩展,成熟的汽车制造商和新进入者都争夺市场份额(Mutta&Soumya,2024年)。evs提供了许多好处,包括减少的排放和能源独立性(Chaudhari,2024; Tilkar等,2024)。然而,挑战持续存在,例如范围焦虑,有限的充电基础设施和更高的前期成本(Mutta&Soumya,2024; Sun等,2020)。政府的激励措施和政策在促进电动汽车的采用方面起着至关重要的作用(Sun等,2020; Tilkar等,2024)。电池技术的进步和充电基础设施的扩展有助于该行业的增长(Tilkar等,2024)。 但是,中国与美国之间的贸易战已经对全球行业(尤其是技术和钢铁部门)引入了重大复杂性。 它破坏了供应链,网络安全风险增加并影响了知识产权问题(Choudary&Saleem,2023年)。 冲突导致了对基本技术产品的关税,从而影响了价格和供应链效率(Choudary&Saleem,2023; Bown,2020)。电池技术的进步和充电基础设施的扩展有助于该行业的增长(Tilkar等,2024)。但是,中国与美国之间的贸易战已经对全球行业(尤其是技术和钢铁部门)引入了重大复杂性。它破坏了供应链,网络安全风险增加并影响了知识产权问题(Choudary&Saleem,2023年)。冲突导致了对基本技术产品的关税,从而影响了价格和供应链效率(Choudary&Saleem,2023; Bown,2020)。在中国有直接供应商的美国公司在库存管理和盈利能力方面的表现较差,尤其是那些具有高度外包和供应基础复杂性的公司(Fan等,2022)。最初不情愿的半导体行业是通过针对供应链的出口限制来纳入冲突的(Bown,2020年)。公司现在正在重新评估中国的制造和采购依赖性,寻求替代生产地点和新市场(Choudary&Saleem,2023年)。贸易战的影响范围超出了美国和中国,影响了钢铁部门的欧盟和奥地利公司等其他政党(Scheipl等,2020)。美国和中国之间不断升级的贸易紧张局势导致关税和限制影响了包括电动汽车部门在内的各个行业。这些措施导致价格上涨,供应链中断以及两国之间的贸易减少(Mutambara,2019年; Choudary,2023年)。电动汽车行业的快速增长加剧了对钴,加剧供应链脆弱性等关键材料的需求(Liu等,2023)。地缘政治风险和电动汽车需求冲击显着影响了钴供应链,在严重的进口量下,潜在价格上涨高达15.01%(Liu等,2023)。汽车行业向电动汽车的过渡促使供应链生态系统发生了深刻的变化,从而影响了供应商的关系和协作(Jagani等,2024)。此外,贸易战引起了人们对电动汽车行业的长期可持续性的关注。诸如改进回收技术,增加库存和探索物质替代的策略以增强弹性(Liu等,2023)。始于2018年的美国 - 中国贸易战争涉及两个国家对彼此商品征收关税(Khan&Khan,2022; SU,2024; Qiu等人,2019年; Ovuakporaye,2020年)。
从描述中创建图像的能力长期以来一直是智力的目标。文本对图像综合,也称为文本对图像生成,旨在创建与描述相匹配的逼真的图像。该技术在许多领域都有许多应用程序,包括数据处理,艺术设计,机器人技术和虚拟现实。生成的对抗网络(GAN)和变异自动编码器(VAE)广泛用于图像处理项目中。但是,创建传达叙事的好图像显然仍然是一个挑战。图像合成模型。这些数据提供了一个独特的机会,可以以这种方式探索基于变压器的架构和生成模型的潜力。我们的模型利用基于变压器的体系结构和生成对抗网络来生成具有交互式描述的高质量图像。本文的其余部分组织如下:第2节评论有关文本对图像匹配的相关作品,第3节描述了我们的模型,第4节介绍了实验结果,第5节总结了本文。
随着从头开始发展深度学习(DL)模型的规模和成本继续上升,工程师越来越多地转向将开源预培训模型(PTMS)作为一种具有成本效益的替代品[30]。PTM注册机构通过提供包括预培训的权重,配置和文档的软件包来促进开源模型的重复使用[28]。拥抱面已成为PROMENT PTM注册表,与NPM和PYPI等传统软件注册机构的普及相当[28]。了解PTM注册表的特征,例如拥抱面孔是支持在这种新兴环境下有效和有效的软件重用的关键。先前的研究在将PTM注册机构与传统软件包注册表进行比较方面取得了长足的进步,并提出了诸如碳排放,模型选择和漏洞之类的问题[14,28,32]。但是,没有系统的文献综述描述了当前知识的状态。此类评论通过提供研究议程来推进该领域。我们的研究以三种方式做出了贡献。首先,我们对PTM注册表的知识进行了首次系统评价。第二,我们提出了现有定性见解的定量指标,从而对现有关于PTM注册表的现有索赔进行了更强大的验证。最后,我们通过定量分析来验证或挑战以前的定性见解。如图1所示,我们的方法有两个部分。首先,我们进行了系统的文献综述(SLR),以提取有关拥抱面孔的现有知识(索赔)。第二,我们确定未量化和量化较低的索赔,并使用现有数据集提供指标和测量。我们的SLR提取了关于拥抱面的12个不同主张,其中4个缺乏大规模的定量证据。定义指标后,我们以大规模的方式支持其中2个;和