B.Dieny 1 , ILPrejbeanu 1 , K.Garello 2 , P.Gambardella 3 , P.Freitas 4,5 , R.Lehndorff 6 , W.Raberg 7 , U.Ebels 1 , SODemokritov 8 , J.Akerman 9 , 10 , APir 11 , P.Ac . delmann 2 , A.Anane 13 , AVChumak 12, 14 , A.Hiroata 15 , S.Mangin 16 , M.Cengiz Onbaşlı 17 , Md'Aquino 18 , G.Prenat 1 , G.Finocchio 19 , L.Lopez Diaz , R.C. esenko 22 , P.Bortolotti 13 1. Univ. 1. 格勒诺布尔阿尔卑斯大学、CEA、CNRS、格勒诺布尔 INP、IRIG、SPINTEC,法国格勒诺布尔 2. 比利时鲁汶 Imec 3. 苏黎世联邦理工学院材料系磁学与界面物理实验室,瑞士苏黎世。 4. 国际伊比利亚纳米技术实验室(INL),葡萄牙布拉加 5. 系统与计算机微系统与纳米技术工程研究所(INESC MN),葡萄牙里斯本 6. Sensitec GmbH,德国美因茨 7. 德国英飞凌科技股份公司,德国应用科学研究所,德国明斯特 9. 瑞典哥德堡大学物理系 10. 瑞典皇家理工学院工程科学学院应用物理系 11. 德累斯顿—罗森多夫亥姆霍兹中心,离子束物理和物理研究所,德国迈兴 12. 凯泽斯劳滕工业大学和州立研究中心 OPTIMAS,德国凯泽斯劳滕 13. 法国国家科学研究中心泰雷兹公司巴黎南大学巴黎-萨克雷,帕莱索,法国 14. 维也纳大学物理学院,维也纳,奥地利 15. 约克大学电子工程系,赫斯灵顿,英国 16. 洛林大学让·拉穆尔研究所,南锡,法国 17. 科克大学,伊斯坦布尔,18. 佩科维奇,那不勒斯,意大利 19. 墨西拿大学数学与计算机科学系、物理科学与地球科学系,墨西拿,意大利 20. 萨拉曼卡大学应用物理系,萨拉曼卡,西班牙 21. 约克大学物理系,马德里材料研究所,英国 22 CSIC,西班牙
摘要 - 对基于ML的车载入侵检测系统(IV-ID)进行了重大研究,但这些系统的实际应用需要进一步完善。IV-IDS的关键性性质要求进行精确和审视的评估和可行性评估指标。本文通过进行严格的基于ML的IV-IDS分析来满足这种需求。我们对最近的汽车取证研究进行了详尽的审查,这些研究焦点介绍了与工具网络相关的约束以及相关的安全/安全要求,以揭示现有文献中当前的差距。通过解决IV-IDS中AI的局限性,本文有助于现有的研究语料库,并定义了车载网络系统的相关基线指标。本质上,我们将现实世界自动驾驶汽车的要求与安全域的要求调和,从而评估了基于AI的入侵检测系统的可行性。索引术语 - 机器学习,入侵检测,前提,车载网络
研究了非洲疫苗供应链的当前状况,该文章强调了AI技术的重要性,同时概述了非洲疫苗供应链管理中的前景和问题。尽管疫苗接种的意义明显,但由于后勤挑战和缺乏基础设施,许多非洲儿童仍无法接受。AI有可能通过简化物流和库存管理来提高生产率,但由于数据隐私和技术基础架构的问题而受到阻碍。这种观点是利用AI来增强非洲疫苗供应链的方式,理由是尼日利亚,马拉维,卢旺达和加纳的成功经验是AI优势的例子。为了改善非洲的医疗保健结果和免疫承保范围,利益相关者之间的合作强调了。
大量生物多样性数据的前所未有的生成始终促进广泛的学科,包括疾病生态学。新兴的传染病通常是由多宿主病原体引起的人畜共患病。因此,他们的理解可能需要访问与生态学有关的生物多样性数据和所涉及物种的发生。尽管如此,尽管有多项数据模拟计划,但生物多样性数据用于研究疾病动态的研究尚未完全利用。为了探索当前的贡献,趋势和确定局限性,我们表征了与人类健康有关的科学出版物中的生物多样性数据使用,并以全球生物多样性信息设施(GBIF)与从其他来源获取数据的研究相比对比。我们发现,研究主要从科学文献和其他没有汇总或Stan的来源获得数据。大多数研究探索了病原体,尤其是具有GBIF介导的数据的病原体物种,倾向于探索和重用多种物种的数据(> 2)。数据源根据所涉及物种的分类单元和流行病学作用而变化。生物多样性数据存储库主要用于与宿主,水库和矢量有关的物种,几乎不用用作病原体数据的来源,这通常是从与人类和动物健康相关的机构中获得的。虽然GBIF和不是GBIF介导的数据研究都探讨了相似的疾病和主题,但它们却呈现出纪律偏见和不同的分析方法。对新兴传染病的研究可能需要访问多种物种的地理和生态数据。一个健康挑战需要跨学科的合作和数据共享,这是由汇总的存储库和平台促进的。应承认,加强和促进生物多样性数据对了解无效疾病动态的贡献。
保险公司在准备2025年时面临着变革时期,迅速发展的趋势重塑了承保,分销和运营策略。商业保险市场已经变得越来越活跃,这是由于新兴风险,转移客户期望以及对专业解决方案的需求不断增长的驱动。对于许多载体,适应这个复杂的环境不再是可选的,这对于长期成功至关重要。来自自然灾难,诉讼压力不断升级的索赔成本和经济波动正在测试携带者的弹性。对整个行业量身定制的覆盖范围的需求,再加上E&S和专业市场的增长,这是挑战传统的承销和分销方法。同时,自主技术的进步,人工智能的兴起以及劳动力期望的转变为创新和差异化提供了新的机会。同时,经纪人和批发商正在巩固市场能力,重塑获得分销渠道并驱动市场动态变化。经济因素,例如通货膨胀,供应链中断和地缘政治紧张局势,进一步影响了承保盈利能力和客户行为。在这种环境中,创新和适应的能力将确定哪些载体会导致路线和遗留下来。几个关键趋势将塑造商业线路保险的未来,需要决定性行动来应对挑战和捕获机会。更广泛的经济和技术趋势也将在定义行业的未来方面发挥关键作用。从利用AI提高效率和增强承保,到适应自然灾难的不断增长的影响到解决诉讼和转移责任框架的复杂性,承运人必须接受创新以繁荣发展。分销模型正在迅速发展,随着MGA,批发商和数字工具的兴起,可以改变保险公司的到达客户并管理风险。本报告研究了这些趋势,提供了可行的策略,以帮助保险公司在不断变化的市场中驾驶不断变化的景观并将自己定位为领导者。
近期太空项目的兴起 [1] 重新引发了人们对卫星通信的兴趣。这在物联网 (IoT) 社区中尤为明显,该社区不断寻求多样化应用场景 [2],同时提供全球任何地方的网络覆盖。卫星在新的太空环境中独有的特性(廉价发射和快速采购廉价纳米卫星,又称立方体卫星)为物联网网络提供了架构替代方案,具有前所未有的规模和灵活性 [3]。部署在地球同步轨道 (GEO) 上的卫星的自转周期与地球相同(在地面观察者看来是静止的),可以为 35,786 公里高度的特定区域提供持续的网络连接(图 1 和表 I)。另一方面,低地球轨道 (LEO) 卫星以大约 7 公里/秒的速度在较低高度(160 公里至 1,000 公里之间)移动,并且可以在可预测的时间间隔提供间歇性和定期网络连接。当部署在星座中时,LEO 卫星可以增加重访频率,但至少需要 60 颗卫星才能确保持续覆盖。通过在这些卫星上搭载物联网设备,出现了新的连接机会。通信技术的进步使得今天可以使用与地面物联网网络相同的技术在物联网设备和卫星之间直接通信 [4],这直到最近几年才闻所未闻。此类技术最显著的进步包括 LoRa/LoRaWAN [5] 和 NB-IoT [6],它们提供长距离通信能力并降低设备能耗(18 mA @7dBm)。
35-65°C 反应器,通过微生物进行气体转化 + 碳转化率 >95% + 古菌对杂质的适应力 + 无催化剂变化 − 回收致命热量的潜力较低(低温~50°C)
重要性判断涉及与主要用户是谁以及他们根据通用财务报告做出哪些决策有关的考虑。通用财务报告不会也不能提供所有主要用户需要的所有信息。因此,企业应满足主要用户的共同信息需求。此外,企业根据是否可以合理预期信息会影响主要用户的决策来评估信息是否重要。虽然企业本身会做出此评估,但它是基于主要用户的观点及其信息需求。重要性评估要求企业考虑主要用户的特征(例如潜在投资者),同时也要考虑企业自身的情况(例如企业自己的行业)
摘要:人工智能(AI)在数字营销中的集成彻底改变了企业与客户互动并优化其营销策略的方式。AI技术,例如机器学习,自然语言处理和预测分析,使营销人员能够提供个性化的体验,改善客户参与度并实现可衡量的结果。但是,这种进步伴随着挑战,包括道德问题,数据隐私问题以及对熟练专业人员的需求。本文探讨了AI在数字营销中提出的机遇和挑战,从而对其重塑行业的潜力进行了深入的分析。通过检查当前的应用并确定实施障碍,本研究旨在为人工智能和数字营销的交集的知识不断增长做出贡献。本研究论文深入研究了数字营销实践中人工智能(AI)的整合。它仔细检查了利用AI技术的策略,遇到的障碍以及即将到来的途径,包括机器学习,自然语言处理和预测分析,以完善营销活动和增强客户参与度。通过分析当代趋势和新兴的创新,本文提供了有关AI驱动数字营销的不断发展的景观,挑战和机遇的见解。传统营销被定义为一种方法,旨在通过产品,定价,分销渠道和促销策略组合为消费者创造和赋予价值。AI也关键词:数字营销,营销活动,人工智能介绍营销是一种组织功能,是旨在创建,交流和交付价值的一系列流程,同时以使组织及其利益相关者都受益的方式管理客户关系。随着景观的发展,从旨在吸引广泛观众到数字营销策略的传统营销方法已经过渡,从而采用了更具针对性和更具互动性的交流模型。数字营销是指通过互联网和其他数字通信渠道(Rajesh 2021)推广和销售产品和服务。这是一种针对性且互动的沟通策略,旨在通过数字技术吸引和吸引目标受众。但是,尽管从传统营销到数字营销的过渡提供了几种优势,但它也带来了组织必须导航的某些挑战。根据传统营销的特征是单向沟通和广泛的受众范围,而数字营销采用双向通信,有针对性的活动和数据分析来提供更快,更个性化的方法(Naseeb等人2023)。不可否认的是,数字营销已成为当今现代业务的基石。人工智能(AI)正在通过改变企业与消费者互动,优化广告系列并做出数据驱动的决策来彻底改变数字营销。聊天机器人,推荐系统和预测分析等工具已成为增强客户参与度的组成部分(Smith,2020; Brown,2022)。AI涵盖了高级技术,例如机器学习,自然语言处理和计算机视觉,使营销人员能够分析大量数据,预测客户行为并创造个性化的体验(Chaffey,2021)。