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
想象一下人们在一起电梯中的情况。他们避免了眼神交流,并且它们的运动僵硬且受约束;他们中的大多数人要么沉默地旅行,要么开始讨论一个肤浅的话题。如果自闭症诊断专家是要观察我们的虚构乘客,他们会注意到可能让人想起自闭症谱系障碍(ASD)的行为特征。但是,如果同一群神经典型的人要在办公室休息室或鸡尾酒会上互动(有足够的空间可以站在舒适的距离或如有必要的情况下移开),他们可能会有一个愉快的时光,在闲聊中分享故事,同时进行剧烈的,明确的情绪,并进行长期的眼神交流。观察到的人突然在电梯中失去了社会通信能力。尽管文化的许多其他要素
本文档报告了OECD全球技术论坛(GFTECH)专家焦点小组在合成生物学上进行的讨论。从2023年11月开始,它汇集了来自32个国家的研究,政府,学术界,非政府和行业背景的66名专家,以分享见解,并提供有关合成生物学面临的技术,社会和政策问题的证据。它旨在向决策者告知专家认为可以采取行动来促进强大的生物经济,提供广泛的社会利益并减轻潜在风险的关键领域。通过让一线研究人员和私营部门创新者参与映射技术未来及其对社会的变革潜力,它还旨在根据焦点小组专家的观点表达OECD的政策含义和潜在作用。
早期生活不可预测性与整个生命过程中的身心健康结局都相关。在这里,我们根据他们可能在儿童环境中引入可变性的时间表的不良经历:在短时间内(例如,小时,几天,几周)以及随机性与随机变化的变化在短时间内不断发展(例如,较长的时间尺度(例如,几个月,几年)和探索自动化和探索方式的发展效果,变化的变化都在不断发展的情况下进行了贡献。结果表明,9岁和15岁的外部行为以及15岁时的内在行为是通过分离在3至5岁时分离的随机性和波动性的模型来解释的。外部化和内在行为都与波动性特别相关,对外在行为的影响更大。这些发现是根据心理病理学的进化开发模型和不确定性学习的增强学习模型来解释的。
除历史事实外,本报告还包含涉及许多风险和不确定性的前瞻性陈述。这些陈述包括但不限于与以下方面相关的陈述:从我们的产品和产品候选物中获得的益处;我们的产品和/或产品候选物可能为患者带来的价值;INGREZZA 的持续成功;成功推出 CRENESSITY;我们的财务和运营业绩,包括我们未来的收入、费用或利润;我们的合作伙伴关系;预期的未来临床和监管里程碑;以及我们和我们的合作伙伴启动和/或完成临床、监管和其他开发活动的时间。可能导致实际结果与前瞻性陈述中明示或暗示的结果大不相同的因素包括但不限于以下因素:与 Neurocrine Biosciences 的业务和财务状况总体相关的风险和不确定性;与 INGREZZA 和 CRENESSITY 商业化相关的风险和不确定性;与我们产品候选物的开发相关的风险;我们对第三方在产品和候选产品的开发、制造和商业化活动中的依赖,以及我们管理这些第三方的能力所带来的风险;FDA 或其他监管机构可能对我们的产品或候选产品作出不利决定的风险;开发活动可能无法按时启动或完成,或者可能由于监管、制造或其他原因而被推迟,可能无法成功或重复以前的临床试验结果,可能无法证明我们的候选产品是安全有效的,或者可能无法预测现实世界的结果或后续临床试验的结果;与我们的合作伙伴达成的协议的潜在利益可能永远无法实现;我们的产品和/或我们的候选产品可能因第三方的专有权或监管权利而被阻止商业化,或者产生意想不到的副作用、不良反应或滥用事件;与政府和第三方监管和/或政策努力有关的风险,这些努力可能对我们的产品实施销售和药品定价控制,或限制我们产品的承保范围和/或报销;与其他疗法或产品竞争相关的风险,包括我们产品的潜在仿制药进入者;以及我们向美国证券交易委员会提交的定期报告中描述的其他风险,包括我们截至 2024 年 9 月 30 日的 10-Q 表季度报告。Neurocrine Biosciences 不承担在本报告日期之后更新本报告所含声明的任何义务,除非法律要求
心电图(ECG)是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习(ML)技术在ECG图形分析中的应用,旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集,包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声,然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型,包括支持向量机(SVM),随机森林和卷积神经网络(CNN),用于对诸如正常窦性心律,心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠,有效的方法,其准确性,敏感性和特异性方面有希望的结果。
在我们现代时代,机器人技术是一个总是在变化的领域。机器人是一种机械机器,可以在人类的指导和控制下进行手动劳动。已经开发了许多机器人,以进行人们无法直接完成的危险活动。本研究提出了一种用于使用计算机视觉的人类机器人相互作用的机器人手势系统。MediaPipe用于通过实时的手动跟踪和具有里程碑意义的检测来识别静态手势。公认的手势被转化为控制信号,并发送到配备伺服电机的Arduino控制机器人手。结果证明了该系统在辅助机器人技术,远程操作和教育中的应用潜力,未来的工作着重于动态手势和增强实时性能。