XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System新一波
可再生能源、复苏和实现净零排放
英国必须最大限度地发挥低碳转型的经济效益。在电力行业，经济从新冠疫情中复苏应由市场主导，政府应支持创造增长条件。在政府强有力的领导下，净零目标将有助于推动新一波技术浪潮，促使英国用更智能、更具创新性的解决方案取代旧的碳密集型技术，从而推动长期增长。本分析未考虑两种新技术的潜力——氢能和具有碳捕获与储存功能的生物能源。这些技术可能对电力行业产生的影响此前已在《净零：电力行业的机遇》一书中讨论过。在该出版物中，委员会考虑了这些技术在降低高度可再生电力系统总成本方面可能带来的额外好处。
生成式人工智能模型应包括检测机制作为公开发布的条件
摘要 新一波“基础模型”——用于生成文本（例如 ChatGPT）或图像（例如 MidJourney）的通用生成式 AI 模型——代表了 AI 的最新进展。但它们的使用也带来了一系列新的风险，这引发了关于可能的监管机制的持续讨论。我们在此提出了一个应纳入立法的具体原则：任何开发用于公共用途的基础模型的组织都必须展示一种可靠的检测机制来检测其生成的内容，作为其公开发布的条件。检测机制应在一个工具中公开提供，该工具允许用户查询任意内容项是否由该模型（全部或部分）生成。在本文中，我们认为这一要求在技术上是可行的，并将在降低许多领域新 AI 模型的某些风险方面发挥重要作用。我们还概述了该工具设计的一些选项，并总结了一些需要政策制定者和研究人员进一步投入的要点。
航空情报部门 - 欧洲空中航行安全组织
由于新一波 COVID 疫情引发限制，欧洲航空交通量开局缓慢，仅为疫情前交通量的 70% 左右，尽管普京对乌克兰的野蛮入侵造成冲击，导致领空关闭并影响交通流量，但自 2022 年 3 月起，欧洲航空交通量开始稳步回升至 80% 的高位，此后一直保持这一水平——尽管全球数字掩盖了航空公司、机场、空中导航服务提供商和各州之间的巨大交通差异。总体而言，2022 年航班数量为 930 万架次，占 2019 年交通量的 83%。这比 2019 年少了 180 万架次，但比去年多了 310 万架次。本分析报告使用我们独特的网络数据来研究我们迈向 2023 年的网络状态，我们预测 2023 年网络状态将进一步增强至疫情前水平的 92%，但在匹配运力和减少延误方面也面临巨大挑战。
人工智能数学
然而，人工智能并不是一个新现象。事实上，早在 1943 年，McCulloch 和 Pitts 就开始通过模仿人脑功能开发学习算法，通过连接并排列成多层的人工神经元形成人工神经网络。当时，他们就已经对人工智能的实现有了愿景。然而，社区并没有充分认识到神经网络的潜力。因此，第一波人工智能浪潮并没有成功并消失了。1980 年左右，机器学习再次流行起来，那段时期出现了几个亮点。真正的突破和随之而来的新一波人工智能浪潮出现在 2010 年左右，深度神经网络得到了广泛的应用。今天，这种模型可能被认为是人工智能的“主力”，在本文中，我们将主要关注这种方法。深度神经网络的结构正是 McCulloch 和 Pitts 引入的结构，即无数连续的人工神经元层。如今，前几年的两个主要障碍也已消除；由于计算能力的大幅提升，训练数百层的深度神经网络是可行的，而且我们生活在数据时代，因此可以轻松获得大量的训练数据。
人工智能的数学
1.1.人工智能的兴起 然而，人工智能并不是一个新现象。事实上，早在 1943 年，McCulloch 和 Pitts 就开始通过模仿人脑功能开发学习算法方法，通过连接并排列成多层的人工神经元形成人工神经网络。那时，他们就已经对人工智能的实现有了愿景。然而，社区并没有完全认识到神经网络的潜力。因此，第一波人工智能没有成功并消失了。1980 年左右，机器学习再次流行起来，那段时期有几个亮点。真正的突破以及随之而来的新一波人工智能浪潮出现在 2010 年左右，深度神经网络得到了广泛的应用。今天，这种模型可能被认为是人工智能的“主力”，在本文中我们将主要关注这种方法。深度神经网络的结构正是 McCulloch 和 Pitts 引入的结构，即无数连续的人工神经元层。今天，前几年的两个主要障碍也已消除；由于计算能力的大幅提升，训练数百层的深度神经网络是可行的，而且我们生活在数据时代，因此可以轻松获得大量的训练数据。
了解生成式人工智能对安全的影响
网络连续第二年被评为全球最重要的风险 1。报告显示，此类事件的平均成本在 2022 年达到历史最高水平，并将在未来几年继续以数倍的速度增长。首席信息安全官 (CISO) 的角色可能会在组织的网络安全计划中承担更大的战略意义。保险行业尤其受到无数网络攻击的目标，因为它拥有大量的个人身份信息 (PII) 和受保护的健康信息。研究发现，客户和员工 PII 的泄露成本最高，每条记录高达 183 美元。2 随着保险公司转向数字渠道以建立更紧密的客户关系并提供新产品，新一波投资转向高级分析和生成人工智能 (Gen AI)。虽然这些投资提供了新的战略能力，但它们也给组织带来了新的网络风险和攻击媒介。随着保险公司准备利用大型语言模型 (LLM) 实现 Gen AI，挑战可能会变得更加复杂，这不仅需要收集和处理大量敏感数据，还需要在多个应用程序、界面和云平台上安全地公开这些数据。
量子信息和通信技术的兴起
摘要：今天，我们已经在使用基于第一次量子革命期间开发的技术的多组件设备和系统。例子包括服务器、笔记本电脑和智能手机的微芯片、医学成像设备、LED、激光器等。现在，第二次量子革命正在快速发展，利用技术进步来设计和操纵其他量子现象，如叠加、纠缠和测量。事实上，新一波量子服务和应用的研发活动、创新、公共和私人投资都有了显著的增长。在这种情况下，量子信息和通信技术（QICT）可以定义为一组用于阐述、存储和传输/共享量子信息的技术组件、设备、系统和方法。本文探讨了推动 QICT 崛起的挑战和机遇。为了提供一个具体的例子，本文概述了欧洲项目 EQUO（欧洲量子生态系统），该项目涉及 QICT 途径中正在进行的创新活动；事实上，EQUO 旨在开发和展示 QKD（量子密钥分发）网络的可行性及其在当前电信基础设施中向量子互联网的集成。
2024 年 11 月 4 日星期一上午 - AVS 研讨会
上午 8:15 AP+EM+PS+TF-MoM-1 解锁原子画布：区域选择性沉积在下一代存储设备中的应用和挑战，Ebony Mays，美光科技邀请半导体行业正处于人工智能驱动革命的风口浪尖，推动集成电路设备的缩放和密度趋势。随着我们深入研究电路架构的 3D 转换，我们被迫寻找解决内存和存储瓶颈以及容量需求的解决方案。这种必要性正在推动新一波架构、材料和工艺技术创新，以满足功率、性能和成本需求。在极高的纵横比下控制原子级材料沉积和去除的推动比以往任何时候都更加重要。在这种背景下，区域选择性沉积 (ASD) 成为应对这些不断发展的挑战的有力工具。随着新材料在更高纵横比下的应用，我们必须继续扩展我们的工具箱，为 ASD 添加新的前体和沉积技术。本次演讲将讨论在内存设备制造应用中使用 ASD 所面临的一些挑战和障碍。演讲还将重点介绍这些领域的创新和合作机会，强调未来技术创新的必要性。半导体行业的未来取决于我们在这些关键领域的创新和合作能力。
经济活动全球经济持续放缓......
全球经济继续放缓，通胀持续走高，促使全球大多数地区的货币当局收紧金融条件。持续的俄乌战争、中国的零新冠政策对供需实施了严格的限制，以及食品和能源价格上涨。这些都引发了生活成本的上升，阻碍了全球增长前景。发展中和新兴市场经济体也受到高外部借贷成本和大量资本外流的影响。在美国，由于消费支出放缓，服务业和制造业活动下降。为缓解通胀压力，美联储系统在2022年11月进一步将联邦基金利率提高至3.78%。在欧元区，由于外部需求疲软导致制造业和服务业下滑，抑制了增长势头。在英国，由于制造业和服务业产出和就业下降，经济活动仍然低迷。在日本，经济增长放缓，因为旅游业复苏推动服务业扩张，抵消了制造业的下滑。在新兴市场经济体中，中国经济增长因零容忍政策及相关限制措施而出现下滑，以应对新一波新冠疫情。印度经济增长得益于制造业和服务业活动的改善，新订单、出口和就业增加。
影响小企业采用人工智能意向的因素 影响小企业采用人工智能意向的因素
多种因素的融合推动了人工智能 (AI) 取得前所未有的进步。例如，被称为机器学习 (ML) 的新技术允许算法从数据中学习，而无需任何事先编程。因此，新一波自动化浪潮瞄准了受过训练的人类执行的活动，因为它们依赖于复杂的认知过程。因此，预计人工智能将对社会、组织和企业产生相当大的影响。除其他影响外，据估计，商业模式、经济机制、管理、生产力和工作性质将发生变化，这可能会使美国 47% 的工作岗位和发展中国家近 80% 的工作岗位面临风险。学术界很少讨论此类影响和机遇。矛盾的是，研究短缺在对国家经济至关重要的小企业中更为明显。2017 年，它们占巴西约 99% 的业务、60% 的工作岗位和 27% 的 GDP。因此，为了参与这场辩论，本研究的主要目标是确定影响巴西小公司采用基于 IA 的信息系统意愿的因素。对 43 名参与者进行了定性研究，并确定了影响采用意愿的 9 个因素（绩效期望、商业模式、努力期望、自我效能、信任、业务兼容性、社会影响、试验能力和技术支持）。因此，本研究有助于缩小与小企业技术采用和公司基于 AI 的技术相关的研究之间的差距，为学者和管理人员未来的调查和决策提供支持。