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World File Search System炒作
炒作或希望
已经开发出三代表皮生长因子受体受体 - 酪氨酸激酶抑制剂（EGFR-TKIS）用于治疗具有EGFR-ATCATI Vating突变的晚期/转移性非小细胞肺癌（NSCLC）患者，而第四代人正在接受临时评估。尽管最初是有效的，但由于具有多种电阻机制的克隆的出现，对EGFR-TKI的耐药性通常在一年内出现。因此，EGFR-TKI与其他治疗剂的组合已成为克服抵抗力并改善临床结果的潜在策略。然而，到目前为止获得的结果对于在EGFR-TKIS治疗期间经历疾病进展的患者来说是模棱两可的疗法，这仍然难以捉摸。本综述提供了EGFR-TKIS的更新景观，并描述了引起对这些药物的抵抗力的机制。此外，它讨论了有关使用EGFR-TKI与其他抗癌代理联合使用的当前知识，局限性和将来的观点，从而支持对选定人群中台式床边方法的需求。
炒作周期Gartner
健康护照的广泛使用，例如中国的健康代码应用程序和印度的Aarogya Setu应用程序，导致了大流行/流行病反应技术的大量市场渗透率，采用率为5-20％。这对于进入市场的技术是前所未有的。新兴技术的Gartner Hype周期，2020年强调了五个独特的趋势，包括综合体系结构和算法信任，这将在未来五到10年内显着影响商业，社会和个人。复合体系结构使组织能够迅速响应不断变化的业务需求，这变得越来越重要。这种模块化设计允许企业在需要时“重新构成”，从而提高了弹性和敏捷性。可组合企业具有四个核心原则：模块化，效率，持续改进和自适应创新。通过在组织的各个地方应用这些原则，企业可以从传统计划转变为主动敏捷性。Gartner炒作周期还强调了算法信任的重要性，该算法信任的重要性使得能够构成合成企业的技术。这种趋势包括包装的业务能力，数据结构和形成性人工智能（AI）。这些技术的使用将在未来五到十年内显着影响社会和个人。随着私人5G和嵌入AI的兴起，组织已将其信任从中央当局转移到算法。这导致开发算法信任模型，以确保数据隐私，安全性和资产出处。例如，身份验证的出处允许验证区块链上的资产，以防止伪造。但是，区块链的不变性也意味着一旦输入不良数据，就无法修改或删除。Gartner预测数字身份验证和验证选项的增加。其他新兴趋势包括差异隐私，负责人AI和可解释的AI。此外，摩尔的定律导致开发了新的先进材料，例如DNA计算和存储，这些材料使用生物化学代替硅进行计算和存储。尽管基本且昂贵，但该技术具有转换数据存储和处理的巨大潜力。形成性AI是另一个可以动态地改变情况的趋势。这包括随着时间的推移适应或生成新型模型以解决特定问题的技术。生成的AI可以创建新的内容或改变现有内容，既有积极用途，例如药物发现和诸如Deep Fakes之类的负面后果。其他新兴趋势包括复合AI，小型数据，自我探索学习等等。随着技术与我们的日常生活无缝集成，数字复制品的概念是中心舞台。这些虚拟对应物不仅代表了人类和虚拟领域中的人类，而且还可以使人的大脑和机器之间的双向交流。可穿戴设备（例如改变大脑界面）可以监视甚至修改个人的精神状态。潜在应用从身份验证到沉浸式分析，外骨骼等。但是，这些进步也引入了新的漏洞。在商业世界中，我们经常见证一个可预测的采用周期。技术逐渐从创新转变为主流使用，甚至落后最终都会追赶。然而，存在另一个关键周期 - 炒作周期。由研究公司Gartner于1995年创造，该周期可帮助企业在预算，预测和初创企业投资中导航。炒作周期的五个阶段是：创新触发器，膨胀的期望峰值，幻灭的低谷，启蒙的斜率和生产力的高原。围绕像生成AI这样的新技术的最初兴奋是显而易见的，工程师，营销人员和投资者都认识到其潜力。但是，这个阶段通常是在膨胀期望的峰值之前，新闻报道变得压倒性，企业家和营销人员夸大了技术的能力。炒作周期最终达到了幻灭的潮流，就像现实所在，企业必须适应技术的真实价值。对于公司而言，必须认识到这些阶段并专注于寻找真正的价值，而不是陷入炒作。（注意：我删除了不适合文章的垃圾邮件和垃圾内容，并保留了原始文字语言。）技术产品受到持续的审查，几乎没有现实的影响或采用，从而导致周围的炒作和兴奋。即使像苹果这样的公司也无法逃脱这种命运，就像他们的视觉专业耳机一样。这些领域将在随后的分析中探讨。尽管具有很有希望的功能，但它仍然是新颖的实际使用和高价标签的新颖性。Gartner的2024年新兴技术炒作周期将空间计算位于早期边缘，但一些分析师认为，它实际上已经达到了幻灭的陷阱。但是，未来的更新可能会恢复对技术的兴趣，尤其是在发布更便宜和更轻的版本时。炒作周期对于预测哪些新兴技术将获得牵引力，哪些不会。它还可以帮助企业计划投资和资源分配。尽管如此，至关重要的是要用盐分来处理这些预测，因为过去的预测过去已被证明是不准确的。Gartner已经确定了四个开始攀登创新触发山的主要主题：自主AI，开发人员的生产力，全面经验和以人为中心的安全性。明天的汽车技术不仅涉及时尚的设计和先进的小工具，还涉及大规模的动作模型，在该模型中，人工智能（AI）带有方向盘，而不仅仅是提供信息。这包括机器客户，人形工作机器人，自动源代理和增强学习。这里的主要想法是，AI系统将承担以前由人类执行的任务，而超越了生成的AI写作论文，以供娱乐目的。我们正在寻找能够执行物理任务（例如汽车和机器人）的机器，并与打印机订购墨水或汽车安排维护访问等世界的互动。对Gartner的往绩有想法吗？但是，使用自主AI实现真正的生产力存在几个障碍，包括监管问题，数据稀缺，缺乏信任，计算要求和电池电量持续时间。在AI授权的软件开发方面，围绕AI写作代码的炒作很重要，但即使是领先的玩家也很难在实践中取得成果。这反映了Ai-Eairment Software开发在创新曲线上的想法。有效使用，如Chatgpt所见，AI可以通过协助编码任务而不是完全自动化它们来节省时间和精力。关键要点是，尽管AI有潜力令人难以置信的授权，但过于依赖它来进行复杂的任务，例如应用程序开发或客户服务，可能会导致现实中的现实。相反，使用AI协助精心定义和经过测试的代码片段可以带来重大好处。超级连接的共享经验交织了客户，员工，多体验和用户实践。这听起来像是引起头痛的流行语鸡尾酒，但让我们将其分解。人工智能越来越引起真正的焦虑 - 我们不能停止担心AI！6G，空间计算和数字双胞胎等新兴技术正在推动这一趋势。想象一下Super-Fast 5G，并在此过程中提供了AI驱动的帮助，以帮助即时响应，以帮助自动驾驶汽车。在视觉Pro和Meta Quest 3等设备中看到的空间计算将在将其整合到常规眼镜中，将变得更加普遍。您正在关注其他趋势吗？数字客户双胞胎的概念有些令人不安 - 公司可以如此准确地对消费者的兴趣和行为进行建模，以便根据数据历史记录模拟客户互动。该技术可用于影响购买决策甚至选举，从而引起对操纵的严重关注。最后一个主要趋势围绕以人为本的安全和隐私，个人是整体安全足迹不可或缺的。这包括专注于用户体验，行为见解，鼓励安全行为以及通过透明度建立信任。Gartner还可以预测，AI三级的激增（信任，风险，管理），用于可扩展安全性的网格体系结构，用于弹性的数字免疫系统以及在整个企业网络上进行威胁响应的联合机器学习。随着我们更接近像《剑刃》这样的世界，必须考虑这些预测并保持对新兴趋势的警惕。在评论中分享您的见解！请继续关注社交媒体上的每日项目更新，并通过新闻通讯获得每周的摘要 - 全部链接在我的个人资料中：Twitter/X（@davidgewirtz），Facebook（facebook.com/davidgewirtz），Instagram（Instagram.com/davidgewirtz），and instagram.com/davidgewirtz），and youtube（youtube）（youtube.com.com.com.com.com.com.com.com.com.com.com/davidewidgewighteptztv）。
人工智能并非炒作那么简单
总体而言，不同级别和经济各个部门的管理者对未来都有着独特的看法。他们每天都在处理这个问题，将自上而下的战略转化为实际工作，但他们也在自下而上的组织文化和工作场所行为变化中遇到它。他们感知的是正在形成的未来，而不是一个独立的科幻故事。更重要的是，管理者在推动工作场所的变革方面发挥着关键作用。这就是为什么 Ledarna 的成员组成了一个杰出的专家小组来描述当前的情况和当前的变革方向。本报告基于 5,446 名管理者的回答，内容涉及人工智能 (AI) 在其组织中的使用方式以及 AI 在未来可能发挥的作用。研究结果提供了有关瑞典人工智能采用情况以及领导和管理在实现新技术潜力方面将发挥的作用的见解。
炒作周期评估...
随着越来越多的OEM将其策略转移到全电动车队，对电池供电的电动汽车的需求正在迅速增长。在电动汽车的性能，范围和价格方面，锂离子电池被认为是核心组成部分。自从锂离子电池的功能原理的发展以来，产品和相关的生产技术都已经显着发展。OEM，初创企业，设备供应商和汽车行业的其他参与者正在大力投资于各种技术的研究和开发，以改善电池作为产品及其生产。一个重要方面是实现可持续的电池生产。虽然定期宣布电池技术的突破，但技术的实际优点和潜力尚不确定，直到商业部署为止。本文的目的是系统地确定即将到来的突破并宣布创新，以提供有前途的电池技术的概述，公司应该专注于这些技术，以实现弹性和可持续的生产系统的规划。因此，采用Gartner后的炒作周期评估作为评估电池技术进行电动性和质量生产部署的潜在方法。首先，对电池技术领域的各种技术，创新，研究活动和公告进行了筛选，记录和分类，以概述产品和生产水平的当前发展状态。这包括电池设计和配置以及过程技术和生产系统的创新概述。随后，根据预定义的评估标准对这些技术进行评估，以便在炒作周期中对单个技术进行系统分类。结果是对可持续电池生产的新兴电池技术的合并概述，以及针对相关公司和利益相关者的进一步建议。
人工智能并非炒作 - AIS eLibrary
人工智能 (AI) 在全球企业中的应用越来越广泛。尽管该领域已有研究，但人们对采用因素和必要的 AI 规范知之甚少，而这些因素和规范可确保组织成功采用这项技术创新。本研究通过分析 AI 的采用过程填补了文献中的这一空白。本研究的概念框架基于技术-组织-环境 (TOE) 框架和创新传播理论 (DOI)，用于从组织角度评估 AI 的采用过程。通过在澳大利亚对 18 位专家受访者进行半结构化访谈，对该概念框架进行了测试和验证，以了解其对 AI 采用过程的适用性。研究结果表明，相对优势、兼容性、高层管理支持、管理障碍、组织准备情况和政府监管支持是 AI 采用的重要决定因素。在学术贡献方面，本研究从组织的角度更好地理解了与采用 AI 有关的关键因素。实证结果进一步支持在组织层面使用 DOI 和 TOE 框架的适用性，以进一步了解 AI 的采用情况。就实际意义而言，本研究为澳大利亚组织提供了有关如何改进 AI 采用的相关建议。
量子技术与军事——革命还是炒作？
Daniel Choi 上尉于 2017 年通过纽约州伊萨卡康奈尔大学海军预备役军官训练团加入海军陆战队，拥有数学学士学位。在担任贝尔波音 MV-22B 鱼鹰倾转旋翼机飞行员后，他进行了横向调动，目前担任第三海军陆战队远征军的情报官。本文仅代表作者的观点。它们不一定反映海军陆战队大学、美国海军陆战队、海军部或美国政府的观点。
解构对氢能枢纽的炒作
然而，能源部有权决定优先资助哪类项目，并应利用其对项目选择的权限确保“清洁氢”的资金只用于能够展示最高气候污染减少和可持续性收益的项目。鉴于气候资金和资源有限，应在更广泛的背景下考虑这一点，即每个提案的碳减排潜力与替代方案相比如何，例如直接投资于并入电网的可再生能源。此外，在资助之前必须考虑枢纽的全生命周期排放，选定的项目必须记录并公开报告枢纽在整个运营过程中的全生命周期排放。对于通过蒸汽甲烷重整（SMR）生产氢气的氢气枢纽，这种分析必须包括上游泄漏，否则这种生产对气候的实际影响将被误传给决策者。
病理学基因组学：炒作、希望和......
aritha Kotze 出生于贝尔维尔，并在当地接受教育。她在斯泰伦博斯大学以优异成绩获得理学学士（1980 年）、理学学士荣誉学位（1982 年）和理学硕士学位（1984 年）。1981 年，她受聘于西开普省政府，担任细胞遗传学家，并于 1990 年获得家族性高胆固醇血症分子遗传学博士学位。1986 年，她在斯泰伦博斯大学医学与健康科学学院学术日上因年轻科学家的最佳演讲而获得 AJ Brink 浮动奖杯。在接下来的十年里，她获得了七项出版奖，包括 1989 年在《南非医学杂志》上发表的最佳文章的 Andries Blignaut 奖章。为了表彰她对患者护理新知识的产生和应用所做的贡献，她于 1999 年获得了校长研究卓越奖。2000 年，她被任命为斯泰伦博斯大学医学与健康科学学院人类遗传学系主任，并于 2001 年晋升为副教授。她希望将研究转化为临床应用，因此在 2002 年与她的三名博士生共同创立了一家分子遗传学公司。在接下来的五年里，她全职在该实验室工作，并在实验室和临床科学家的博士指导下继续她的学术研究。2004 年，她因与家族性高胆固醇血症相关的研究获得南非医学研究委员会 (MRC) 颁发的专利激励奖。这项创新结合了对心血管疾病的独特和共同遗传风险因素的分析，并从 2007 年开始发展成为病理支持的基因检测服务。这涉及由行业创新支持计划资助的 Gknowmix™ 数据集成软件程序的开发以及由南非技术创新机构支持的实习计划。
人工智能中的拟人化：炒作与谬论
魏森鲍姆一生中的大部分时间都在警告人们将人类特质投射到人工智能上会带来危险。本论文同样通过主要关注人工智能拟人化的一些负面伦理后果，对人工智能的拟人化进行了研究。对这些后果进行详尽的分析几乎是不可能的，但通过关注拟人化作为一种炒作形式和谬论，本文表明了拟人化如何夸大了人工智能系统的能力和性能，以及扭曲了对它们的一系列道德判断。本文的结构如下。在第一部分，本文解释了拟人化的含义，以及这种现象在人工智能领域的一些表现方式。本文重点指出拟人化是围绕人工智能的炒作的一个组成部分。在这种情况下，炒作被理解为对人工智能能力和性能的歪曲和夸大，而炒作的组成部分则被理解为炒作的一部分。在第二部分中，本文表明拟人化通过其谬误性扭曲了道德判断。它通过关注人工智能的四个核心道德判断来说明这一点：关于其道德品质和地位的判断，以及关于对人工智能的责任和信任的判断。第三部分通过提供简短的总结和结论结束了这项工作。* Adriana Placani adrianaplacani@fcsh.unl.pt