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World File Search System新面貌
从乌克兰战争中吸取的教训。...的影响
Mykhailo Samus 是罗马尼亚新战略中心的非常驻专家，也是乌克兰新地缘政治研究网络的主任。在媒体以及安全和国防分析与咨询领域工作了 20 年后，Mykhailo 成为了国际关系、国家复原力和新一代战争领域的资深研究员。他在乌克兰武装部队服役 12 年，获得了基辅舍甫琴科国立大学新闻学院的国际新闻学硕士学位 (2007 年)。他的职业生涯始于《国防快报》的记者生涯，后来成为《出口管制通讯》杂志的主编，然后担任陆军、改造和裁军研究中心的副主任。他是欧盟 CACDS 布拉格办事处（捷克共和国）的创始人（2009 年），负责协调 CACDS 的国际活动、其区域部门以及与北约和欧盟的项目。 Mykhailo 还曾担任 CACDS 分析公报《挑战与风险》的编辑委员会成员。现在，Mykhailo 是新国际项目“新地缘政治研究网络”的负责人和推动者之一，该项目是一项独立且无党派的倡议，旨在为渴望塑造地缘政治新面貌的研究人员、学者、专家、记者和知识分子提供智库平台。
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大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，大数据是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员表示，大数据有许多工业应用。它是使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义的，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此产生了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吧？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它确实
遇见凯蒂
欢迎阅读 2024 年《Discovery》的最后一期，这也是我们以“突破性 T1D”的新身份出版的第一期。今年对我们来说是一个里程碑，不仅在突破方面，而且在我们如何表现自己方面。我们的新名称和新面貌源于对更具包容性和反映我们所服务社区的承诺。这是令人难以置信的一年，研究、宣传和同伴支持占据了中心位置。我们的突破涵盖了 1 型糖尿病护理和研究的许多领域，但将它们联系在一起的是您。您的支持使一切成为可能。从您的跑步和骑行到您的志愿服务和发声，您让我们继续前进。我们可以共同继续我们的使命，寻找 T1D 的治疗方法，让 T1D 患者的日常生活变得更好。本期杂志庆祝了我们正在推动的创新进步以及像您这样的人的非凡成就。它反映了塑造我们所做的一切的充满活力的社区。您将听到一些非凡的筹款人的声音，他们的奉献精神推动了我们的进步。此外，我们很高兴能介绍我们的封面明星 Kitty，她在拥抱新技术的同时主持了她所在城镇的首届骄傲节活动。Kitty 的故事有力地提醒了我们同侪支持的重要性以及我们如何互相扶持。我们也很高兴分享我们即将开展的宣传活动的消息，这是一项真正的社区活动，是在我们的支持者的帮助下创建和拍摄的。这个项目体现了合作和集体行动的精神，定义了我们今天作为一个社区的身份。感谢您与我们一起踏上这段旅程。让我们共同期待未来和所有我们将取得的成就。
病理学中的人工智能和深度学习
大约两年半前，《美国病理学杂志》（AJP）推出了一个新的出版主题类别，“机器学习、计算病理学和生物物理成像”。”1 从那时起，AJP 的这个主题类别已经发表了十几篇文章，并且这个主题类别的投稿数量一直在稳定增长。机器学习和最近的深度学习 [以人工智能 (AI) 的新面貌] 在生活的各个方面发挥着越来越大的作用，包括教育、金融、法律、工程、科学、人文学科，甚至圣经文本分析，这个价值数十亿美元的产业还在继续增长。在病理学中，人工智能有望带来范式转变，其影响至少与分子生物学的引入（以及之前的荧光抗体）一样重大。值得注意的是，AJP 是第一批欢迎分子基础文章的病理学期刊之一，独立的美国研究病理学会 (ASIP) 出版物《分子诊断学杂志》就是从这个起点发展而来的。正是这种类比促使 AJP 引入了新的机器学习导向部分。尽管 AJP 一直专注于病理生物学的机制研究，但研究事业的性质已经发生了变化。现在，我们不再需要还原论的、纯粹假设驱动的方法，而是可以在单个实验中生成大量多路复用数据，部署正在积极开发的各种基于组学的策略。此外，临床实践和数据归档的需求导致了庞大的数据库的产生，而这些数据库对于人类来说越来越难以探索；这些数据库几乎肯定包含相关性（有价值的和虚假的）、见解和预测。因此，与其让位于
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大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，它是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。据法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员称，大数据有许多工业应用。它使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此就有了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吗？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它并不能解释原因。”大数据在确定复杂系统（飞行中的飞机、工业过程、车辆交通等）中的最佳运行条件方面前景广阔，但它预计不会取代模拟。无论如何，对于我们的十位冠军来说，他们不会取代模拟，他们已经将这项技术作为他们在工业上取得成功的关键技能之一。对于世界上一些最成功的研究实验室来说，他们也不会取代模拟，他们正在应对越来越雄心勃勃、规模越来越大的科研项目，需要越来越多的计算资源。至少，不是马上。❚❚
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大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，它是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。据法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员称，大数据有许多工业应用。它使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此就有了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吗？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它并不能解释原因。”大数据在确定复杂系统（飞行中的飞机、工业过程、车辆交通等）中的最佳运行条件方面前景广阔，但它预计不会取代模拟。无论如何，对于我们的十位冠军来说，他们不会取代模拟，他们已经将这项技术作为他们在工业上取得成功的关键技能之一。对于世界上一些最成功的研究实验室来说，他们也不会取代模拟，他们正在应对越来越雄心勃勃、规模越来越大的科研项目，需要越来越多的计算资源。至少，不是马上。❚❚
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大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，它是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。据法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员称，大数据有许多工业应用。它使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此就有了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吗？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它并不能解释原因。”大数据在确定复杂系统（飞行中的飞机、工业过程、车辆交通等）中的最佳运行条件方面前景广阔，但它预计不会取代模拟。无论如何，对于我们的十位冠军来说，他们不会取代模拟，他们已经将这项技术作为他们在工业上取得成功的关键技能之一。对于世界上一些最成功的研究实验室来说，他们也不会取代模拟，他们正在应对越来越雄心勃勃、规模越来越大的科研项目，需要越来越多的计算资源。至少，不是马上。❚❚
将性别平等置于全球数字化的核心......
1. 引言 新兴数字技术具有巨大的潜力，可以改善人们的生活并加速实现 2030 年可持续发展议程。它们正在迅速改变社会，推动妇女和女童在社会和经济方面取得前所未有的进步。然而，数字技术同时也带来了深刻的新挑战，这些挑战可能会延续和加深现有的性别不平等、歧视和暴力侵害妇女和女童的模式。当今世界数字化转型面临的最大挑战之一是解决当前的性别数字鸿沟。这已成为性别不平等的新面貌，限制了妇女和女童有意义和安全地获取、使用、领导和设计技术的机会。2023 年，妇女地位委员会第六十七届会议提出了雄心勃勃的建议，以利用数字化转型的速度、规模和范围来增强各种妇女和女童的权能，并紧急解决影响她们在数字时代权利的关键问题。这些建议借鉴了 2021 年在巴黎举行的平等一代论坛上做出的承诺，联合国妇女署在该论坛上召集了第一个致力于解决性别数字鸿沟的共同愿景的多利益攸关方平台：性别平等技术和创新行动联盟。2024 年，全球数字契约的谈判提供了一个独特的机会，可以建立政治势头，并将数字技术的性别视角置于新数字治理框架的核心。该契约由联合国秘书长的《我们的共同议程》提出，预计将在 9 月联合国大会主办的未来峰会：为更美好的明天提供多边解决方案上通过。本文旨在帮助各国政府、政策制定者、多边组织、私营部门和民间社会就性别变革性的全球数字契约达成共识。这是一个独特的机会，可以影响一个促进妇女和女童权利和赋权的关键框架。需要一个开创性的数字框架，部分原因在于联合国会员国对实现性别平等和促进妇女权利的承诺。这些承诺载于全球条约，其中最著名的是《消除对妇女一切形式歧视公约》。
IEEE 网络和云中的 AI/ML 研讨会
时间 主题 演讲者 08:00 – 08:50 AM 注册、咖啡和简便早餐 08:50 – 09:00 AM 欢迎致辞 研讨会主席 09:00 – 09:20 AM 压缩通信下的分布式学习 Christopher Matthew De Sa，康奈尔大学 09:20 – 09:40 AM 360 度视频流的深度学习 Yao Wang，纽约大学 09:40 – 10:00 AM COSMOS 智能交叉路口的边缘云深度学习 Zoran Kostic，哥伦比亚大学 10:00 – 10:20 AM 自动驾驶的机器学习 Urs Muller，NVIDIA 10:20 – 10:40 AM 学习利用多路径 TCP 控制带宽 Anwar Walid，诺基亚贝尔实验室 10:40 – 11:00 AM 咖啡休息 11:00 – 11:20 AM企业系统中的原因分析 Haifeng Chen，NEC 实验室 11:20 – 11:40 AM 云作为 IoT 智能的托管基础设施 Ken Birman，康奈尔大学 11:40 – 12:00 PM 5G 互联世界的自优化结构 David Krauss，Ciena 12:00 – 12:40 PM 午餐 12:40 – 01:00 PM 利用人工智能和开源打造 5G Mazin Gilbert，AT&T 01:00 – 01:20 PM 无线边缘的学习 Vincent Poor，普林斯顿大学 01:20 – 01:40 PM 在移动边缘云场景中支持基于 ML 的增强现实应用程序 Dipankar Raychaudhuri，WINLAB 罗格斯大学 01:40 – 02:00 PM 边缘的视觉识别：挑战与机遇 Bharath Hariharan，康奈尔大学02:00 – 02:20 PM 机器学习最佳实践及其在有线电视和电信行业中的应用 Ranjit Jangam，康卡斯特 02:20 – 02:40 PM 人工智能运营及其挑战 Ulrika Jägare，爱立信 02:40 – 03:00 PM 基于机器学习的 5G 切片网络管理以满足 SLA Sudhakar Reddy Patil，威瑞森 03:00 – 03:20 PM 咖啡休息 03:20 – 03:40 PM 康卡斯特如何利用人工智能改善客户体验 Hongcheng Wang，康卡斯特 03:40 – 04:00 PM 人工智能时代的企业对消费者通信 Venkatesh Krishnaswamy，Koopid 04:00 – 04:20 PM 无线信号接收：利用人工智能的新面貌 Harish Viswanathan，诺基亚贝尔实验室 04:20 – 04:40 PM 使用基于云的 AI 和 ML 有效管理无线接入点 Stuart Mackie，瞻博网络 04:40 – 05:00 PM 信息时代：实时状态更新的边缘云处理 Roy Yates，WINLAB 罗格斯大学 05:00 – 05:20 PM 用于有限可观测性状态估计的物理信息深度神经网络方法 Jonathan Ostrometzky，哥伦比亚大学 05:20 – 05:30 PM 闭幕词 研讨会主席