注:*12 项网络弹性行动包括:向外部利益相关者(监管机构、投资者)报告;建立弹性团队,成员来自业务连续性、网络、危机管理等职能部门;与当地执法部门建立关系,以协助分析和响应;确定关键业务流程;为 IT 损失场景制定网络恢复剧本;与主要技术提供商建立协议以协调事件响应;进行桌面练习和模拟;通过正式流程与业内同行共享信息,以防止系统性风险;实施网络恢复技术解决方案(包括不可变备份);映射技术依赖关系;实施工具以提高运营技术(OT)资产的可见性;部署量子计算以实现网络防御和弹性。
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统,在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而,在室温下,Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中,我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子(IX)的定位。通过执行反射对比光谱,我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时,我们观察到IX寿命会更长,并且发光增强,表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外,通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合,我们发现,使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值,与利用DelaCalized IXS的设备相比,较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学,而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
工业生物技术和代谢工程对工业生物技术的影响,微生物发酵用于生产用于农业,家庭护理产品,化妆品以及食品和制药企业的多种化学物质。传统产品包括有机酸(乳酸,柠檬酸盐),抗生素,用作饲料添加剂的氨基酸,用于人类和牲畜的维生素,用于洗涤剂和多种工业过程的酶以及用作生物燃料的乙醇。近年来,还开发了微生物发酵过程来生产用于生产材料的商品化学物质(参见词汇表),以及生产用作食品和化妆品中成分的精细化学物质(Box 1)。这一开发的关键驱动因素是我们能够设计微生物细胞具有量身定制的代谢网络的能力,该网络非常适合生产一种特定产品,通常称为代谢工程[1,2]。在过去的20年中,代谢工程领域取得了巨大的进步[3],文献报告了数百种有关可能在市场上潜在使用的不同化学物质的学术研究。但是,对于这些学术项目,重要的是要扩展流程并确保该过程能够满足某些技术经济目标。在这里,出售商品的成本(COGS)是评估新过程的关键参数,因为如果产品可以在市场上竞争,则可以确定。后者可以大大不同,具体取决于产品。当提出了已经具有已建立市场的化学物质以及制造必须将其定位在市场中的新化学物质时,这将达到这一点。齿轮基本上取决于以下成本因素:(i)原材料成本,(ii)运营成本,(iii)生产设施的贬值,以及(iv)贬值研究和开发成本。例如,由于昂贵的临床试验和注册费,新颖的小麦克糖的开发成本通常高于商品化学品的发展成本。正如我们最近讨论的[4],工程的研发成本在过去的10年中有明显减少,因此,今天它们仅占开发新流程的成本的一小部分。此外,即使扩展新过程可能会昂贵,但这通常会导致生产一些可以出售或用于开发市场的产品,并且在整体
Transique Corporate Advisors 非常高兴地发布其第十二份行业洞察报告,该报告记录了“服务业”及其子行业(包括航空、BPO/KPO、咨询服务、多元化商业服务、物流解决方案提供商、港口和港口服务、道路资产——收费、年金、混合年金、公路运输、航运和贸易及分销商)三年内的财务业绩和估值趋势。这些趋势基于过去两个审计财年(2020-21 财年和 2021-22 财年)的数据以及截至 2023 年 7 月的过去十二个月 (TTM) 合并财务数据。
洞察IEGBBR成员Virgilio Cadete(He | il)IEGBBR秘书处
功能性人工智能素养................................................................................13 批判性人工智能素养...............................................................................15 修辞性人工智能素养...............................................................................18 结论........................................................................................................25 参考文献........................................................................................................26
当今职场上,最大的问题莫过于人工智能会创造还是摧毁就业机会,以及这种颠覆会以何种形式出现。9 月,Indeed Hiring Lab 3 的经济学家发布了第一轮研究报告,研究哪些行业最有可能受到 ChatGPT 等生成式人工智能技术的影响。他们分析了来自 5500 多万条 Indeed 招聘信息的 2600 项技能,以评估 ChatGPT 执行每项任务的能力。研究发现,近 20% 的工作具有“高曝光率”,生成式人工智能在执行该工作所需技能的 80% 或更多时被评为“良好”或“优秀”。另外 45% 的工作具有“中等曝光率”,人工智能可以有效执行 50% 到 80% 的必要技能。总而言之,近三分之二的工作所需技能中有一半以上都可以由生成式人工智能完成,至少可以相当好地完成。
我之所以感到乐观,是因为就在去年,我们通过了另一种公平科学创新和部署的两党框架,即《高级卫生研究计划署法案》(ARPA-H)。ARPA-H 向我们展示了当政府在某个领域设置护栏并因此能够刺激公平创新时,它会有多么有效。ARPA-H 通过与学术界和工业界合作,为科学创建新的选择架构和价值链,大规模推进技术和公平。这是我们在开发我们自己的负责任的人工智能开发前瞻性框架时可以借鉴的教训。
一种基于机器的系统,旨在以不同程度的自主性运行,部署后可能表现出适应性,并且为了明确或隐含的目标,根据收到的输入推断如何生成输出,例如预测、内容、建议或可以影响物理或虚拟环境的决策。