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拥抱科技：见见全力投入人工智能的基金经理
在名称中添加“.com”即可赢得数十亿美元的投资。主导市场的科技巨头已经用数年甚至数十年的时间证明了它们是货真价实的。一个关键的区别是，它们花的是自己的钱，而不是从投资者那里筹集资金——有些甚至是首次支付股息。罗戈夫说：“谷歌、Meta、微软都在投资自己的钱来发展业务和人工智能。当你成为一个动词 [就像谷歌那样] 时，收入就会垂直上升。”这一理论似乎在 36 亿英镑的 Polar Capital Technology Trust 的表现中得到了体现。它在过去一年中上涨了 45.3%。五年前 10,000 英镑的投资今天价值 22,910 英镑。Nvidia 的出色表现助推了这一增长。它是投资组合中最大的持股，占资产的 11%。除了苹果、微软和 Meta，还有一些不那么知名的公司：云计算公司 Arista Networks、网络安全专家 CyberArk 以及芯片制造商博通和美光科技。罗戈夫认为，人工智能将对世界产生变革性影响，就像钢铁、电力和互联网曾经对世界产生的影响一样：“这一刻，一项新技术如此重要，几乎所有其他技术都会围绕它进行重新发明。”我想知道这是否是机器人正在抢走我们的工作的另一种说法。咨询公司麦肯锡去年的一份报告称，许多岗位中多达 70% 的任务可能很快就会由人工智能完成。报告还称，到 2030 年，人工智能可以推动全球经济增长 13 万亿美元。罗戈夫将其比作拖拉机和联合收割机的引入，这导致美国在土地上工作的工人比例从 70% 降至 2%。 “然而我们的卡路里摄入量比以往任何时候都高，人均国内生产总值激增，我们从事的工作价值大大提高，”他说。我正在寻找一个更
助力东盟中小微企业拥抱循环经济
由于结构精简、业务模式灵活，中小微企业能够适应循环经济和数字技术等新发展。在过去三年中，我们目睹了许多企业，尤其是中小微企业，迅速采用创新技术和实践，以保持相关性和竞争力。与 Bambuhay 一样，许多中小微企业通过差异化产品和满足具有社会意识的消费者日益增长的需求，大大提高了竞争力。此外，在构建循环生态系统时，技术采用也在实现更好的跟踪和可追溯性以及支持创新商业模式方面发挥着至关重要的作用。这些发展减少了物理资源需求，减少了与通勤相关的排放，并通过数字平台实现了共享经济。这一发展表明，中小微企业如何踏上循环经济之旅。
设计科学研究方法论在数字化转型模型的开发中的拥抱Mohammad Omar Sabri业务信息T
设计科学研究方法论在数字化转型模型的开发中的拥抱Mohammad Omar Sabri商业信息技术，Zarqa University，Jordan摘要： - 许多组织应该对在其商业环境中采用不同的技术更有信心。潜在的障碍和复杂性是这些态度的主要解释。在技术实施和评估中利用适当的模型可能是解决这种不信任并在转变这些技术方面的信心状态的动机。设计科学研究方法（DSRM）方法有效地开发了有效的数字转换（DT）模型。它包括不同的阶段，并遵循一种迭代方法来开发这些模型。在本文中，我们提出了两个案例研究，这些案例研究采用了DT中的DSRM方法。一种是使用大学科学研究信息系统（SRIS）提取启动DT的业务模型（BM）。另一个展示了新的云协作平台（CCP），以在大流行期间为新技术创建评估模型。键字： - 数字化转型，破坏性技术，设计科学研究方法论，业务模型，IT评估模型，云协作平台，流浪者。
莫桑比克政府拥抱蓝色经济
EDEA 以六大支柱为基础：渔业和水产养殖业；可再生能源和海洋采掘业；自然资本、环境和循环经济；旅游和文化；海上运输、港口基础设施和物流；海上安全。对于海洋、内陆水域和渔业部长 Lídia Cardoso 来说，EDEA 和蓝色投资机会组合的推出是发展的重要一步。
拥抱以心脏为中心的教学，生活与学习
在美国和加拿大的多元化，表现不佳的学校和教室中，学习和工作，担任教育领袖，导师老师，识字教练，课堂老师以及具有学习差异的学生的老师。她的许多基于研究的书籍和资源为各个层面的数十万教师，校长和教育者提供了支持，以创造和维持信任的知识分子学校文化，在这些文化中，听到所有声音，持续的专业学习以及所有学习者的公平性都是优先事项。她的第一本书《过渡：从文学到扫盲》（H Einemann，1988年）是美国老师DAPT的第一本书，并运用了新西兰和澳大利亚的非常成功的识字和语言实践。认识到教师和校长需要“看”，分析并接受响应式教学的有效动作和语言的指导，在1990年代的雷吉（Regie）中创建了一个独特的，一周的居住模式，她与教师和管理人员并肩工作，与教师和管理人员并肩作品，展示了有原则的实践，以提高和维持识字素养，并创造一种快乐，协作，协作，协作的学习文化。
拥抱非洲大陆自贸区
贸易自由化对马拉维经济的影响一直是一个热议话题。为了阐明这一问题，我们使用 PEP-1 – 1 CGE 模型和 2019 年最新的马拉维社会核算矩阵 (SAM) 进行了一项研究。结果令人大开眼界，揭示了非洲大陆自由贸易区 (AfCFTA) 对经济各个部门的潜在影响。预计取消贸易关税将对价格产生重大影响，仅农业部门的价格就会下降 26.31%，服务业（- 7.88%）、公共行政（- 9.92%）以及制造业和工业（- 11.23%）有望改善粮食负担能力和粮食安全。然而，预计这将对农业部门（- 18.78％）、制造业和建筑业（- 19.01％）、服务业（- 2.79％）和公共行政（- 15.81％）的工资率产生不利影响。此外，虽然出口预计会增加，但由于进口可能会超过外汇收入，该国的国际收支可能受到影响。这也可能导致政府税收收入减少。为了减轻这些影响，该研究建议实施出口重组战略，特别是在制造业和建筑业等行业，并促进当地生产多样化，以提高竞争力和提高工资率。通过这些措施，政府不仅可以抵消潜在损失，还可以挖掘新的应税收入来源。
拥抱人工智能
对于许多法律专业人士来说，人工智能仍然是一个鲜为人知且具有潜在危险的黑匣子，探索它需要时间和专业知识，而这些是他们所不具备的。” 4 德克萨斯州律师协会最近进行的 2024 年法律实践中的人工智能调查证实了这一事实。只有 5% 的律师表示他们并不担心在法律实践中使用人工智能。69% 的人提到他们主要担心的是该工具的道德使用。5 涉足人工智能领域似乎令人不知所措，因为不断的变化、错误信息和对道德使用的担忧。有趣的事实：相同的道德规则继续适用。我与之交谈过的许多律师甚至不知道在哪里可以找到人工智能。不，人工智能不会抢走你的工作——至少现在不会。想想人工智能的发展速度。作家 Scott Galloway 解释说，AI 计算需求每 100 天就会翻一番。“五年内，AI 的增量能源需求将相当于 4000 万户家庭——超过加利福尼亚州、德克萨斯州、佛罗里达州和纽约州的总和。数据中心占美国总电力需求的 3%，但预计到 2030 年将增长两倍。” 6 2023 年 6 月，有消息称律师 Steven Schwartz 在一次听证会上表示，他依靠 AI 制定了一份充满捏造判例的动议，并表示他“不理解”聊天机器人会误导他，这引发了人们的恐惧。7 什么？我回想起 2019 年 8 月，美国律师协会根据 ABA 示范规则 1.1 的评论通过了第 112 号决议，该决议指出，胜任的代理需要意识到“与相关技术相关的利益和风险”。8 律师不向法院阅读他们引用的案件吗？作为美国上诉法院
从RPA到APA的旅程：拥抱代理过程自动化
领先的医疗保健组织，美国宾夕法尼亚州匹兹堡摘要：自动化技术的加快增长导致从机器人过程自动化（RPA）转变为代理过程自动化（APA）。RPA使组织能够自动化重复性，基于规则的任务，推动效率和节省成本。但是，RPA的局限性（例如对结构化输入和预定义规则的依赖）导致了APA的出现。这种更聪明，自适应的自动化方法结合了机器学习和人工智能等认知能力，提供了一系列好处。APA处理非结构化数据及其学习能力随着时间的推移的能力，使其成为自动化景观中的强大工具。此过渡标志着迈出了更具动态，上下文感知的自动化模型的重要一步，该模型可以独立地分析数据，做出决策并执行复杂的任务而无需人工干预，灌输对其能力的信心[1]。本文探讨了RPA和APA之间的关键区别，重点是APA如何通过其代理特性增强自动化局势。它研究了这一转变对组织的含义，包括增加可伸缩性的潜力，减少对人类监督的依赖以及在管理非结构化数据和不断发展的业务流程方面的灵活性。通过拥抱APA，企业可以在快速变化的技术环境中释放创新和韧性的新机会[1]。然而，尽管取得了广泛的成功，但RPA并非没有其局限性[1]。从RPA到APA的旅程代表了组织如何使用过程自动化的技术演变和战略转变。关键字：代理流程自动化（APA），机器人过程自动化（RPA），自动化演变，认知自动化，AI-wired流程1。简介对运营效率，降低成本和服务提供的改善的需求不断增长，在过去十年中，自动化技术取得了重大进步。其中，机器人过程自动化（RPA）发挥了核心作用，使组织能够自动化重复性的基于规则的任务，该任务以前需要人类干预。通过模仿人类与数字系统的互动，RPA使企业能够简化工作流程，减少错误并加速流程，尤其是在金融，医疗保健和制造等领域。它主要在结构化数据和预定义的规则上运行，从而使其在处理复杂，非结构化任务或适应动态业务环境方面的有效性降低。
我们对拥抱脸有什么了解？对定性主张的系统文献综述和定量验证
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