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
1。稀释的硫酸钠→分离白细胞2。稀释的HCl→分离一些核3。水和以太→净化核4。稀释的碳酸钠→“黄色溶液” 5。多余的酸→“不溶的,絮凝沉淀物”●添加碱性溶液后重新脱落
●发展其计算机科学,数字媒体和信息技术方面的能力,创造力和知识●开发和应用其分析,解决问题,设计和计算思维能力●了解技术的变化如何影响安全,包括保护其在线隐私和身份的新方法,以及如何识别和报告范围的问题。
近年来,科技的进步改变了人们学习和获取知识的方式。人工智能 (AI) 在教育领域的融入催生了一种新的学习形式,即基于人工智能的电子学习。基于人工智能的电子学习是一种创新的教育方法,利用人工智能技术为学生创造个性化的学习体验。它有可能通过为学生提供更具吸引力和更有效的学习体验来彻底改变教育[1]。人工智能在电子学习中的应用是一个特别新的研究领域,大多数研究集中在智能辅导系统的创建和使用上,其次是使用人工智能在电子学习环境中促进评估和评价。基于人工智能的电子学习是一种利用人工智能技术为学生创造个性化和互动式学习体验的电子学习。基于人工智能的电子学习的目标是使用人工智能算法分析学生行为并提供定制反馈以改善他们的学习体验 [3]。基于人工智能的电子学习可以通过各种平台进行,包括在线学习门户、移动应用程序和虚拟教室 [2]。基于人工智能的电子学习使用各种人工智能技术,包括自然语言处理、机器学习和计算机视觉,为学生创造个性化的学习体验。例如,人工智能算法可以分析学生的行为,例如花在特定主题上的时间,并提供定制反馈以帮助学生提高学习效果。此外,基于人工智能的电子学习系统还可以使用自然语言处理来了解学生的问题和需求并提供相关的答复。
通过集成基于我们独特的网络向量渲染NVR)技术的下一代浏览器隔离功能,CloudFlare能够提供无缝,安全且可扩展的解决方案,以隔离潜在的恶意链接。与带宽较重的技术不同,NVR流到设备的安全绘制命令。这有助于消除不影响最终用户体验的恶意网络内容的风险。感谢NVR和Cloudflare的低延迟网络,组织可以隔离多通道威胁,同时确保为员工的无干扰生产力。
15.30-16:30-新经济/社会和生态正义的社会和生态正义/社会和生态正义是GKN工厂的新经济课程/ GKN的新经济课程,探索了经济模型中社会和生态正义工厂的整合,并从GKN工厂/探索社会正义和探索社会正义和探索的转型实践的案例研究,经济模型中的生态学,并研究了GKN工厂的变革性实践。
关于IGOT和SWAYAM门户网站的课程的简要概述:在我们的使命中,在适应不断发展的数字景观的使命中,提高了AI,ML,统计和数学的技能,必须不断升级IT部门的技能和知识。随着大多数IA和AD功能向在线平台的过渡,对于所有Oưicers和Staư都至关重要,对信息系统有了更深入的了解,尤其是在人工智能(AI),机器学习(ML)和数据分析等领域。为了使我们的团队掌握这些进步所需的基本技能,提供了策划的免费,高质量在线课程的清单。这些课程是由IIT Madras的一项倡议的Swayam Portal介绍的,并且是针对AI,ML和相关领域的主要概念而定制的。统计和数学对AI和ML在审计工作中的重要性的重要性是在审核中实施AI和ML的实施,需要在统计和数学方面具有牢固的基础。这些学科构成了数据分析,预测建模和算法设计的骨干。通过掌握这些基础知识,审核员可以:了解数据模式:确定可能表明关注领域的趋势和异常。开发AI应用程序:利用统计和数学技术来构建用于审核过程的简单AI/ML模型。完成后,这些课程是免费的,高质量的和o的认证。推荐课程的基础课程1。人工智能的基础准备高级学习:创建一种学习高级统计和编程语言(例如R或Python),以在认识到这一点的情况下部署复杂的模型,以下是在Swayam Portal上确定的,在IIT Madras的一项倡议上,为我们的所有ODICERS和STAư提供了我们的持续专业教育计划。
本系列报告的主要目的是全面概述行业格局,包括药物发现、临床研究和制药研发其他方面采用人工智能的情况。本概述以信息丰富的思维导图和信息图表的形式突出趋势和见解,并对构成行业空间和关系的关键参与者的表现进行基准测试。这是一项概述分析,旨在帮助读者了解当今行业正在发生的事情,并可能让人们了解接下来会发生什么。自上一版以来,我们引入了大量更新,重点介绍了快速发展的行业动态,以及制药人工智能领域投资和业务发展活动的总体增长。人工智能生物技术公司、生物技术投资者和制药组织的名单已扩大到包括新实体,并增加了一份新的领先合同研究组织 (CRO) 名单,以概述合同研究行业对高级数据分析技术日益增长的兴趣。我们还重新审视了上一版的数据和章节,并反思了自那以后发生的变化。除了投资和商业趋势外,该报告还对人工智能应用和研究的一些最新成果提供了技术见解。