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World File Search System用例
汽车空间：用例和市场机会
随着自动驾驶的兴起、电动汽车（BEV）的日益普及以及基于软件的收入流的空前增长，汽车行业正在经历深刻的变革 1 。可以想象，到 2030 年，全球市场规模可能会从 3 万亿美元大幅增长到 5 万亿美元，仅基于软件的服务就可能带来 2340 亿美元的年销售额。一方面，这是物联网的产物，汽车已嵌入智能城市生态系统，新的信息娱乐系统也因最新的信息可能性而变得可用。另一方面，由于 4 级全自动驾驶汽车，即能够在特定条件或环境下无需人工干预即可运行的自动驾驶汽车，对完整、持续和广泛连接的需求也正在导致相关公司商业模式的根本性转变，类似于手机制造商已经经历的转型。虽然汽车行业长期以来一直以复杂的公司和供应商网络为基础，但该行业正在向新的技术解决方案和合作伙伴关系开放，包括与软件和航天工业的合作。在竞争日益激烈的国际市场中，
医疗保健领域的 AI 用例
人工智能 (AI) 与机器人流程自动化 (RPA) 相结合，为重塑医疗保健实践提供了前所未有的机会。数据的复杂性和增长意味着医疗保健组织正在处理非结构化数据、管理任务、无休止的文书工作和文档处理，这些都会分散您对患者护理的注意力。为了协助医疗保健从业者和专业人士，UiPath 提供技术解决方案，可帮助自动化复杂流程并改善医疗保健组织的决策。这有助于实现许多积极成果，例如高质量和及时的护理、减少错误、降低风险和改善患者体验。
自主网络用例 - 国际电联
随着通信网络的需求和期望不断增长，用户订阅和新服务期望也不断增长。网络运营商必须找到新方法来应对这些压力，同时控制运营成本。自主网络是指那些具有自我监控、操作、恢复、修复、保护、优化和重新配置能力的网络；这些通常被称为自我*属性。自主性对网络的影响将涉及所有领域，包括规划、安全、审计、库存、优化、编排和体验质量。在此背景下，FG AN 研究的主要概念是探索性演进、实时响应实验和动态适应。
缩小数字鸿沟：以... 为例
弥合数字鸿沟：印度情况案例研究 作者：Anita Sundaram 提交给北卡罗来纳大学教堂山分校信息与图书馆科学学院教员的硕士论文，部分满足信息科学硕士学位的要求。北卡罗来纳州教堂山 2003 年 11 月 批准人：________________________ 顾问
数字孪生 RAN 用例研究报告
随着业界和学术界的研究界继续塑造第六代 (6G) 无线网络的范围，显然许多新颖的应用和服务将在其初期出现，包括扩展现实、沉浸式多媒体、全息通信、网络和计算融合、多维感知、普适智能、工业 4.0 及以后的连接 [1]。基于人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 的无线接入网络 (RAN) 自动化、管理、编排和优化技术是 O-RAN 架构基础的关键因素，也是未来 6G 演进的关键支持技术之一。事实上，非实时 (Non-RT) 和近实时 (Near-RT) RAN 智能控制器 (RIC) 目前是这些支持 RAN 智能的技术的两个主要主机。然而，在 AI/ML 驱动的解决方案能够大规模商业部署并开始在未来创造真正的商业价值之前，整个行业仍有许多问题和挑战需要解决。要实现如此广泛的用例，需要满足一系列不同的要求，而前几代无线网络很难满足这些要求。为此，各种最先进的技术已成为 6G 用例的关键推动因素，其中数字孪生 (DT) 脱颖而出，成为促进 6G 无线网络设计、分析、操作、自动化和智能化的极有希望的候选技术 [2]。
海洋能空间：用例和市场机会
经过 20 年的研发投入，欧洲在海洋能领域一直保持着关键的竞争优势。过去 10 年，欧盟国家和私营部门已在海洋能研究和试点项目上投资了 40 多亿欧元。降低成本是海洋技术的关键，欧盟已通过战略能源技术计划 5 为未来十年设定了这一目标。这项投资导致欧洲市场竞争激烈，各大公司都试图将其海洋涡轮机或波浪能转换器概念推向大规模生产。从这个意义上讲，潮汐能行业似乎是最为成熟的，它推出了首个受益于购电协议的商业项目。然而，波浪能行业正紧随其后，测试原型以应对不同的欧洲沿海波浪条件 6 。
用例和建模工具的回顾
推动采用储能系统 (ESS) 的一个诱人前景是能够在多种用例中使用它们，并有可能利用多个独特的价值流。储能大挑战 (ESGC) 技术开发路径从电力系统中的一系列用例中汲取灵感，每个用例都有自己特定的成本和性能需求。除了需要改进储能技术的成本和性能外，还需要有强大的估值方法来实现有效的政策、投资、商业模式和资源规划。目前有许多储能估值工具可供公众使用，其中许多工具可以通过反映特定储能用例的输入和特征来分析 ESS 项目的价值。
与自然相关的金融风险：用例
通过模拟三种情景，量化了对化肥行业市场估值的影响：一种是化肥使用量减少仅影响欧盟 27 国，另一种是化肥使用量减少也发生在欧盟 27 国以外。这包括考虑如何将化肥减量政策出口，而化肥将属于 CBAM。这些情景和随后的建模基于已发布的 F2F、农用化学品消费增长预期、相关公司财务报表、预测的市场发展和对行业专家的采访。同样，该建模没有考虑到公司为应对转型风险或其他溢出效应而进行的战略变化。
量子计算的金融用例
2) 一般而言，从 N 种资产中选取任意数量的资产构建一个最优投资组合需要 2 N 次计算迭代（假设投资组合是等权重的，并且资产是统一定价的）。在这些假设下，10 种资产可以组合成 1,024（2 10 ）个不同的投资组合，这是一个易于管理的数量。但如果资产数量增加到 100 种，则可能的组合数为 2 100 ，大致相当于 10 30 或一千万亿平方。生成 2 100 个组合所需的计算无法在实际时间范围内完成。然而，使用 Markowitz 模型可以稍微减少计算工作量，该模型可以将投资组合优化从组合问题转化为线性系统（矩阵代数）问题。具体而言，Markowitz 模型根据资产各自的事前收益率和资产间收益相关性（协方差），确定在风险承受能力约束下使投资组合方差最小的资产组合。虽然与纯组合问题相比，Markowitz 模型大大减少了计算工作量，但它仍然需要多维代数计算，而随着资产数量的增加，这些计算变得越来越难以处理。借助量子计算，理论上可以使用 Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) 算法将计算工作量减少到 log(N) 次迭代，从而快速求解线性方程组。在上面的例子中，当 N = 10 时，HHL 算法理论上可以在一次迭代中解决投资组合优化问题，即使当 N = 100 时也只需两次迭代即可解决。