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TechnoVision 2024：航空航天和国防
浏览报告后，您将在“您的体验”容器中发现 Experience² 趋势如何支持数字连续性，这是民用航空的事实标准。然后，您将进入“物联网经济”趋势，探索低地球轨道上的新卫星星座如何提供全新服务，以改善全球行业领导者或全球部署军队的供应链。我邀请您通过访问我们的应用创新交流空间之一来发现可用的相关演示。最后，为什么不了解北约如何展示“数据共享即关怀”趋势，以管理复杂的国际生态系统中的海量和多样性数据，从而改善协作、标准并提取数据价值呢？当然，这些趋势只是本报告中包含的 37 种趋势中的三种！
负责任的人工智能：审议指南
在这一领域，还有很多工作要做。首先，我们应该反思如何实施普遍的道德原则，确保它们能够应用于每个具体活动领域（教育、科学、信息、健康等），并将反思得出的建议付诸实践。其次，必须让更多公民参与制定负责任地使用人工智能和海量数据的指导方针，并收集他们的知情意见。事实上，人工智能的部署影响到我们所有人，并引发了伦理和政治问题，这些问题应该成为公众审议的主题。最后，必须巩固公民的数字素养水平，这意味着要告知和帮助公民更好地了解人工智能发展中涉及的问责制问题，并参与有关人工智能部署原则和标准的公开审议。
AI 融合：实现分布式人工智能以增强
AI 提供的关键优势之一是人类增强和增强决策支持，这是下面所示的传统“OODA 循环”的一部分。如今，必须花费过多的时间和人工监督来获取、传输、聚合和设计 AI 所需的海量数据集，以确保其准确、有效并弥补不确定性。当这种对数据聚合的关键依赖与边缘的高度动态和机会性通信相结合时，就会产生一个关键的漏洞，对手可以利用这个漏洞来破坏 AI 在多域操作中的影响或可用性——只需拒绝或降低 AI 对在战场各个领域运行的军事平台和传感器上收集或存储的关键数据的访问权即可。
Ozcil IE。数据科学与人工智能的联系
从本质上讲，数据科学体现了数字时代的求知欲。它使我们能够从每天产生的海量数据中提取有价值的见解，推动决策、创新和进步。从指导商业战略的预测分析到个性化医疗干预，数据科学已成为现代文明发展的关键。人工智能是一股颠覆性力量，正在重塑行业并重新定义人机交互。人工智能能够模拟人类智能并自动执行曾经被认为是人类认知所独有的任务，开创了一个无与伦比的效率和创新时代。从简化客户服务的聊天机器人到在复杂道路上行驶的自动驾驶汽车，人工智能以可见和不可见的方式渗透到我们的生活。
人工智能在可再生能源系统中的应用
由于可再生能源发电的强烈不确定性和波动性，可再生能源系统变得越来越复杂。传统的基于模型的方法将难以解决未来可再生能源系统的分析、调度和控制问题。近年来，随着智能电网的发展，电力系统运营商通过智能电表和先进的传感设备收集越来越多的数据。它促使人工智能 (AI) 方法的使用，该方法可以直接从海量数据中学习有用的信息，以处理复杂的非线性问题，而无需假设和简化。顺应这一趋势，本期特刊旨在介绍人工智能在可再生能源系统中应用的最新研究。经过仔细的同行评审，本期特刊共接受了 17 篇论文。本期特刊可分为三个一般主题，其摘要如下。
交叉喂养影响抗性进化的目标......
1. 拉瓦尔大学科学与工程学院生物化学、微生物学和生物信息学系，加拿大 G1V 0A6 10 11 2. 拉瓦尔大学综合生物学与系统研究所（IBIS），加拿大 G1V 0A6 13 14 3. 拉瓦尔大学魁北克蛋白质功能、工程和应用研究小组 PROTEO，加拿大 G1V 0A6 17 18 4. 拉瓦尔大学海量数据研究中心（CRDM），加拿大 G1V 0A6 20 21 5. 拉瓦尔大学科学与工程学院生物学系，加拿大 G1V 0A6 23 24 6. 现地址：拉瓦尔大学医学院生物化学与分子医学系，蒙特利尔大学，H3C 3J7，加拿大 26 27 通讯作者：romain.durand.1@ulaval.ca 或 28
支持 API 的数字生态系统 - 德勤
随着 API 的出现，传统的联盟组建方式（实体资产联盟）正在让位于“新时代”数字联盟，这种联盟的参与条款清晰、自动化且可扩展。一家全球航空联盟中，多家航空公司 (5) 共享实体资源，从而为客户提供更广泛的目的地，以及收集和使用这些航空公司的里程积分的选项。然而，随着数字化和基于 API 的联盟的不断增加，客户可以访问不同的资源，参与和收入分享条款可以实现自动化。例如，一家在线旅行聚合器的公开 API 实现了跨多个合作伙伴的海量数据集成。这些合作伙伴包括竞争航空公司和数千家其他服务提供商，因此当合作伙伴加入时，他们会寻求更多的边际效益。
释放医疗数据的潜力：人工智能如何优化强大的战略资产
如今，医疗机构管理着海量的数据源，而且新的数据源类型不断涌现。这些数据源往往是孤立的，很难从中获取有意义的价值。医院每年产生约 50PB 的数据，包括临床记录、实验室测试、医学图像、传感器读数、基因组学、运营和财务数据等。目前，约有 97% 的数据未被使用，其代价是什么？2 幸运的是，这种情况正在改变，因为科技公司开发了工具和策略来协助医疗数据的集成和管理，以及医院内不同部门和电子系统之间的互操作性，以及与其他医疗服务提供商的交换。在许多情况下，数据量如此之大，系统如此分散，以至于解决问题的第一步仅仅是了解和规划出其特定数据需求的复杂性。