人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
本演示文稿包含前瞻性陈述和前瞻性信息(统称“前瞻性陈述”),这些陈述和信息基于我们管理层当前的估计、信念和假设以及管理层对历史趋势、当前状况和预期未来发展的看法,以及管理层认为在当前情况下适当的其他因素。这些陈述可能以“预期”和“继续”等字眼来标识。尽管我们认为这些前瞻性陈述中反映的计划、意图、期望、假设和策略是合理的,但这些陈述与未来事件或我们未来的财务业绩有关,并涉及已知和未知的风险、不确定性和其他因素,在某些情况下,这些因素超出了我们的控制范围,并可能导致我们的实际结果与这些前瞻性陈述表达或暗示的任何未来结果存在重大差异。尽管本演示文稿中包含的前瞻性陈述基于我们认为合理的假设,但投资者应注意不要过分依赖这些陈述,因为实际结果可能与前瞻性陈述不同。这些风险在我们 10-K 表年度报告的“第 1A 项:风险因素”和“第 7A 项:市场风险的定量和定性披露”中进行了更详细的描述,Shopify 向美国证券交易委员会和加拿大各省或地区的证券委员会或类似证券监管机构提交的文件中也有进一步描述,这些文件可在 www.sec.gov 和 www.sedarplus.ca 上查阅。如果出现这些风险或不确定因素中的一个或多个,或者我们的基本假设被证明不正确,实际结果可能与前瞻性陈述中表达、暗示或预测的结果存在重大差异。我们模型中对长期趋势的引用是前瞻性的,并且截至当前日期。本演示文稿中的任何内容均不应被视为任何人对这些长期趋势将实现的陈述,除非法律要求,否则我们不承担更新这些长期趋势或本演示文稿中包含的任何其他前瞻性陈述的义务。
随着各国急于实现政府现代化,政府 IT 部门正在全球范围内扩张。本研究根据全球商业活动和创新潜力对 3,130 多家政府科技企业和 1,970 多家投资者进行了分析。英国和澳大利亚在各自地区拥有最多的政府科技公司,尽管美国仍然是该领域的领导者。根据其数字化转型计划,许多国家已经推进了政府科技议程。
- “心律失常检测” - “心电图心律失常” - “室性心律失常” - “室上性心律失常” - “早搏” - “心脏传导阻滞” - “心动过缓” - “心动过速” - “12 导联心电图” - “心脏信号处理” - “心电图中的深度学习” - “CNN” - “DNN” - “LSTM” - “Transformers” - “混合模型”
随着我们深入研究美国人工智能行业的具体情况,必须考虑技术创新、监管环境、经济影响和道德考量之间的相互作用。该国在人工智能发展方面的轨迹不仅证明了其技术领先地位,还反映了其更广泛的社会价值观和未来愿景。本报告旨在全面概述美国人工智能的现状和未来前景,从广泛的来源汲取见解,以提供对这一复杂且快速发展的领域的细致理解。
● 引用您的来源。截至本文撰写时,生成式人工智能因未提供适当的引用来说明其在构建问题答案时从何处借用信息而臭名昭著。如果您使用生成式人工智能,则应尽可能引用原始来源,或者仅引用您在给定日期使用了给定的生成式人工智能引擎。同样,如果您使用人工智能生成图像,则应在图像标签中引用这一点。这是学术界的传统做法,既不应该令人惊讶也不应该造成不便,而且不将他人的工作归功于自己(即剽窃)也是合乎道德的。● 灵感和总结。使用生成式人工智能起草文档或将文档从 3 页缩短到 1 页可以节省大量时间。鉴于该技术目前容易出现错误和偏见,您应该仔细检查由 AI“危险……”(见下文)生成的任何此类材料,并考虑引用您对该技术的使用,如果它对最终产品有重大贡献。● 研究。尝试使用这项技术作为分析或研究工具,同时注意“危险……”(见下文),这对大学和整个社会都非常重要,因为我们正在努力应对一种与我们大多数人习惯的截然不同的技术。请与社区其他成员分享您学到的知识,即使是非正式的。
新墨西哥州机遇之路战略委员会成立于 2021 年。它由以下国家、地区和地方资助者的代表组成:洛斯阿拉莫斯国家实验室基金会;马歇尔 L 和佩琳 D. 麦库恩慈善基金会;圣达菲社区基金会;安妮 E. 凯西基金会;卡尔和玛丽莲托马基金会;丹尼尔斯基金;索恩伯格基金会;洛斯阿拉莫斯国家实验室社区伙伴关系办公室;安克勒姆圣文森特;新墨西哥州地基工程和阿斯彭研究所社区解决方案论坛。
有关卢顿及其居民的更多详细信息,请参阅“这就是卢顿”报告。人口 • 卢顿的人口估计为 227,000,人口年龄低于平均水平 • 卢顿人口稠密,人口密度高于伦敦的一些行政区 • 卢顿的人口在 2011 年至 2021 年间增长了 11% • 卢顿是一个种族多元化的城镇,超过一半的人口不是英国白人 • 卢顿估计有 150 种语言和方言 • 卢顿的男性和女性预期寿命低于全国平均水平 • 卢顿女性的预期寿命高于男性预期寿命 • 人口预测模型一直预测该镇的人口将增加,老年人口增幅最大 住房 • 卢顿的私人租房居民比例高于平均水平 • 镇上过度拥挤的程度很高 • 房价和租金成本一直在上涨,给家庭预算带来压力 • 卢顿的无家可归者比例很高
死亡与我们所有人都息息相关,而儿童的死亡尤其令人悲痛和难以接受。我们认识到这会对失去孩子的父母、家人和朋友以及在儿童生命最后时刻和死亡后不久与儿童一起工作的专业人员产生影响。曼彻斯特儿童死亡概览小组 (CDOP) 审查了通常居住在曼彻斯特市且年龄在 0-17 岁之间的儿童的死亡情况(不包括死产和合法终止妊娠)。我们审查因疾病、先天性疾病、事故、自杀和他人造成的死亡,例如疏忽、虐待或谋杀。曼彻斯特 CDOP 致力于寻找可能在未来帮助儿童及其家人的方法。小组从审查的案例中吸取经验教训,并共同决定是否可以预防死亡。小组会确定可能导致死亡的因素,并考虑是否可以修改或改变这些因素,以防止死亡以类似的方式再次发生。该小组向能够做出改变的组织强调了可改变的因素,并提出了改变和改进的建议。该小组包括来自卫生服务、公共卫生、教育、社会关怀、警务和非专业人士。2023 年 4 月至 2024 年 3 月期间,曼彻斯特 CDOP 举行了 5 次会议,其中 3 次主要小组会议和 2 次专题小组会议,专门针对尚未出院的新生儿死亡。作为曼彻斯特 CDOP 小组的新任主席,我要向所有在这个充满创伤的工作领域工作的小组成员表示感谢。小组是一群高度敬业、专业和敬业的人,他们热衷于带来改变并拯救儿童的生命。我要感谢那些为儿童死亡审查过程做出贡献的人,包括 CDOP 小组成员、完成数据回报的从业者以及为本报告内容做出贡献的同事。