短期内,风险概率最高的行业(占总数的 55%,见图 2)落在 IT 行业。这反映了该行业的“先行者”地位——毕竟,IT 行业正在开发 AI 技术,并且是第一个将其广泛应用的行业。我们将在本文后面讨论 AI 在编码中的应用。政府和教育是第二大风险来源,反映了 AI 技术在公共和教育领域的广泛使用。第三是媒体和通信,这两者都是由于其高使用潜力;以及遗留知识产权 (IP) 问题,我们将在本文后面专门讨论。能源和公用事业部门的事故严重程度最高,反映了基础设施的关键性质,即使发生频率较低。卫生和制药是受影响第二严重的行业,因为这个受到严格监管的行业存在潜在风险。16
创新对 ISO 来说很重要,原因有很多。首先,在非常实际的日常层面上,我们努力在工作方式上创新。多年来,我们一直在研究如何让一个组织以更简单、更快、更好的方式做事。显然,创造一个人们可以提出创新想法的环境是我们改进的唯一途径。其次,标准与创新之间的关系非常重要。有些人可能认为,标准通过使事物变得相同,可能会与创新背道而驰,但事实恰恰相反。只有产品和平台能够很好地协同工作,才能实现快速的创新和发展,这意味着您可以在别人之前创造的基础上进行构建,而不必从头开始。这是通过标准实现的。此外,在某个主题或领域进行广泛的创新之前,需要标准化的词汇、定义和测量,毕竟,您需要能够理解别人在做什么,才能在此基础上进行构建。
趋势修正,逆势交易者视此为入市良机。想象一下,某只股票一直处于牛市行情。趋势追随者顺势而为,而逆势交易者则始终在寻找动能减弱的迹象,在修正或反转期间寻找入市点。这一策略涵盖从中期到短期的各种时间范围。事实上,有些人会持仓数周,而其他人,比如日内交易者,则会在数小时内入市并退出。如果不提及趋势跟随的工作原理,就没有比这更好的方式来解释逆势的工作原理了。毕竟,逆势交易者采取与趋势相反的方向。因此,趋势追随者关注冲动的价格变动,与大趋势保持一致,而逆势交易者则在修正走势中茁壮成长,从暂时的变化中获利。
2020 年是该课程没有温伯格博士的第一年,课程以他的名字命名。这一年度课程旨在纪念温伯格博士对该领域的杰出贡献,并赞扬他在任职期间为创建、指导和改进这门课程所做的辛勤工作。在温伯格博士担任课程主任期间,曾有人建议以他的名字命名一门课程,但未获准。然而,我们相信,这项追授的荣誉将通过继续开设这门课程并分享他多年来如此慷慨和耐心地传授给我们的知识来向温伯格博士致敬。虽然我们希望在未来的许多年里分享温伯格博士的专业知识,但我们通过教授下一代专家来纪念他的遗产。毕竟,正如艾萨克·牛顿爵士在 1675 年写给一位科学家的信中所说,“如果我看得更远,那是因为我站在巨人的肩膀上。”
一般而言,如果参与方相互合作并在合同基础上授予必要的许可,效率会高得多。与此同时,一些以此为基础的委托生产已为人所知。当然,这个工业领域并不以透明度而闻名。但我不会从一开始就指责疫苗开发商拒绝授予许可。问题是我们还没有足够多合适的制造商。一个典型的例子是 BioNTech/辉瑞与诺华或赛诺菲之间的合作,毕竟它们是全球性企业。它们是少数几家甚至能够填充疫苗瓶的公司之一。顺便说一句,如果没有专利,这种合作几乎不会发生,因为专利正是合作的先决条件。它们创造了法律确定性,确保公司自己的技术按照合同规范使用。即便如此,对于全球南方国家的数百万人来说,接种疫苗仍然过于昂贵。
与并购的总体趋势不同,近年来德国能源领域的投资一直保持着持续的繁荣。尽管(或者说正是因为)向绿色能源转型面临着巨大的挑战和机遇,德国对国内外投资者仍然具有明显的吸引力。但问题依然存在,即德国作为投资目的地现在和将来是否有能力实现其雄心勃勃的自我设定的目标,即这些能源转型目标(其中一些是在国际法下达成的)是否能够在联合政府已经实施的变革和未来计划的变革所需的无可争议的高水平投资的同时实现。毕竟,企业或私人资本必须为能源转型所需的投资提供 90% 的资金。国家只能投入 10% 的资金,专门作为对投资者的激励。能源转型(在德国)取决于监管措施是否为私人投资者创造了正确的激励。
“研究人员有时会遭受我所说的记者嫉妒。毕竟,记者文笔好,能按时完成任务,而且不需要几十年才能完成研究。但新闻业格局已经发生了变化,学者们应该注意这一点。一个新的、充满活力的领域——数据新闻——正在蓬勃发展,它使我们各个领域之间的界限变得不那么严格,也更有趣。这本令人兴奋的新书探讨了这一重要转变,为记者和研究人员提供了引人入胜、批判性的介绍。这些文章遍布全球,数据和目的种类繁多,展示了这种新闻形式的前景和局限性,它产生了新的调查策略,值得分析。也许新的合作形式也会出现,嫉妒会让位于更有创意的关系。”- 温迪·埃斯佩兰,西北大学;《焦虑的引擎:学术排名、声誉和责任》合著者
“第三次世界大战已经开始,但真相却直到最后一刻才被公众知晓。” Mike Adams /naturalnews.com (2022 年 9 月):“……毕竟,他们利用剩下的时间为自己储存食物、弹药、医疗用品和贵金属……北约已经与俄罗斯交战,普京正在为大陆战争做准备……情况早已超出了谈判或降级的程度……俄罗斯意识到它必须战斗或死亡……俄罗斯的核能力……配备了超滑翔再入飞行器、洲际弹道导弹的规避机动能力、可携带核弹头的高超音速巡航导弹,以及甚至可以拦截和击落来袭洲际弹道导弹的高度先进的防空系统……我们现在离文明终结事件只有一次发射……西欧将陷入一代人的绝望和黑暗……欧洲工业的永久性去工业化……他们将没有工作……德国各地的森林都被砍伐……冬天即将来临……饥荒是数学上的必然……为经济崩溃和全球核辐射做好准备……”正确。
目标是更好地理解人类对不确定性的态度,尤其是金融风险。实现这一目标的方法是超越纯粹的行为主义方法(经济学传统),指出解读行为背后的心理学(“思考”/认知和“感觉”/情感)的困难,最终直接进入神经生物学领域。毕竟,人类是生物计算机,他们必须采取相应的行动,那么为什么不从那里开始呢?这种方法有望比纯粹的行为研究(使人类看起来像一个受虫害的生物)提供更全面的见解,并且它绕过了意识和知觉的难题(如果人们不知道自己在想什么或感觉什么怎么办?)。除其他外,结果包括:对情绪作用的新见解;认识到神经生物学为机器学习提供了基础(以及计算神经科学的最新成果如何彻底改变机器学习);更深入地了解“智能药物”(在学生和专业人士中很受欢迎)是否有效以及如何起作用。
摘要 在过去的几年中,人工智能 (AI) 的采用发展迅速,现在其使用已非常广泛。公共和私营部门的组织都在将 AI 用于广泛的应用。在国防部门,对物流、半自动和自动武器、ISR(情报、监视和侦察)、指挥和控制以及网络和信息操作的大量投资增强了人们对人工智能对国家安全潜在影响的认识。毕竟,人工智能将战争的性质从信息化战争转变为智能化战争。美国和中国等国家已经在其现有的国防框架中实施了某些形式的智能化战争。印度现在正凭借其新兴和颠覆性的技术进步而接近,并正在向强大的军民融合过渡。这篇背景文章探讨了可能通过人工智能及其应用进行的智能化战争的各个方面,以及人工智能为国防带来的挑战和机遇。 介绍