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人工智能在动态定价策略中的应用
人工智能 (AI) 已迅速成为最受讨论的话题之一，随着它越来越被公众所接受，它不可避免地成为我们日常生活的一部分。根据瑞士银行 UBS 的一项研究 (Hu, 2023)，ChatGPT 在推出仅两个月后就达到了 1 亿用户，取得了重要的里程碑。这使其成为历史上增长最快的用户群。相比之下，Instagram 花了两年半的时间，而 TikTok 花了 9 个月的时间才达到同样的基准。OpenAI 的 ChatGPT 并不是市场上唯一的 AI 公司。Grand View Research (2023) 在其 2022 年市场分析报告中估计全球 AI 市场规模为 1365.5 亿美元。该研究还预测，全球 AI 市场以每年 37.3% 的速度增长，到 2030 年将达到 18117.5 亿美元。这种增长可能会提高人们对 AI 的认识以及对被 AI 操纵或对待的敏感性。
商务航空对欧洲的经济影响 | NBAA
公务航空使欧洲公司更加高效，这一事实已得到广泛认可。这项研究是同类研究中首次使用复杂的数据科学方法，将 800,000 多个公务航空航班与最佳可用商业选择（包括商业航空、铁路、公共汽车运输等）进行比较，从而估算出公务航空在 2014 年节省的实际时间。研究小组通过结合两组数据估算出 2014 年的总节省时间：所有公务航空航班的实际飞行数据与从 Rome2Rio.com 的应用程序接口 (API) 收集的总行程时间，Rome2Rio.com 是一个行程规划工具，可提供全球任意两点之间的建议行程。此外，平均时间价值 (VOT) 用于将公务航空的三大主要用户群（高层管理人员、中层管理人员和技术人员）的社会影响货币化。
运河网格：无云规模的无侧租户服务网格体系结构
在本文中，我们介绍了Canal Mesh，这是一种云规模的无侧面多租户服务网格架构。Canal Decouples服务网格功能从用户群集中函数，并在公共云中部署集中式网格网关来处理这些功能，从而将用户入侵和编排开销。通过服务合并和多租户，下属的服务网格成本也降低了。要解决由于基于云的部署而引起的不断上升的问题，例如服务可用性，租户隔离，嘈杂的邻居，服务弹性和额外的下属成本，我们利用包括分层故障恢复，shu e shard，快速间歇性，精确的缩放，云量规定和资源共同点等技术。我们的评估表明，运河网格的性能，资源消耗和控制平面的开销比ISTIO和环境要好得多。我们还分享了多年在生产中部署ISTIO和运河的经验。
Makerspace文化及其对学习的影响
任何图书馆工作人员都想讨论和反思制造商空间。出现的一个常见问题是因为图书馆中的制造商开始围绕图书馆制造商应该拥有的哪些设备进行旋转。这个问题通常出现为“我应该买什么？”或“我需要什么设备？”或“我应该买什么来使我的创客空间成功？”开始将创客空间纳入其图书馆，或试图加深，发展和重振其创客空间的个别图书馆工作人员想知道什么是期望的，这是一个有效的问题。每个图书馆的用户组所需的哪些技术仅取决于他们所服务的社区。答案不涉及您可以购买的一件事，或者哪种技术最能帮助其用户群。制造商空间中最重要的方面是您创建的社区，而制造商空间中最重要的资源是该领域中的通讯，以及员工，志愿者和使用它的员工，以及他们如何在该领域进行交流和协作。
空中音乐——关注货币化、新兴市场……
2023 年是音乐行业在许多方面的转折点，标志着全球流媒体平台首次大幅提价、过时的版税支付结构的现代化以及生成性人工智能的部署。我们预计 2024 年及以后这些领域将取得进一步进展，包括：(i) 第二轮整体价格上涨和/或产品主导的价格上涨；(ii) 推出迎合超级粉丝的新超级高级计划；(iii) 更多流媒体平台采用以艺术家为中心的支付模式；(iv) 开发生成性人工智能模型使用音乐内容的框架和货币化途径，无论是通过科技公司和版权持有者之间的首个商业许可协议，还是通过建立法律先例。随着付费订阅货币化的改善，我们相信也有机会更好地将庞大的免费增值用户群货币化，并发展广告支持的产品以提高付费转化率。
企业家的观念和态度
生成人工智能 (AI) 技术，例如聊天生成预训练变压器 (ChatGPT)，正在不断发展，其用户群也在不断增长。现在，企业正在试验这些技术，以充分发挥其潜力并将其在业务运营中的风险降至最低。新兴生成人工智能技术的不断采用将帮助初创企业获得越来越多的采用经验，帮助它们利用不断发展的技术创新格局。然而，目前对初创企业中 ChatGPT 采用的研究还很缺乏，特别是从企业家的角度来看，这凸显了迫切需要进行彻底的调查以确定影响这种技术采用的变量。本研究的主要目的是确定影响初创企业采用 ChatGPT 技术的因素，预测它们对公司成功的影响，并为包括企业家和政策制定者在内的各利益相关者提供务实的建议。
NIST.SP.800-204B.pdf
云原生应用程序中的部署架构现在由松散耦合的组件（称为微服务）组成，所有应用程序服务均通过专用基础设施（称为服务网格）提供，与应用程序代码无关。此架构中的两个关键安全要求是构建 (1) 通过在任何一对服务之间的通信中启用相互身份验证来实现零信任概念，以及 (2) 基于访问控制（例如基于属性的访问控制 (ABAC)）的强大访问控制机制，该机制可用于表达广泛的策略集，并且在用户群、对象（资源）和部署环境方面可扩展。本文档提供了在服务网格中构建满足这些要求的身份验证和授权框架的部署指南。其中包括用于托管基于微服务的应用程序的参考平台和服务网格的参考平台，以说明建议中的概念并提供实际部署中使用的组件的上下文。
人工智能 (AI) 对教育的影响 –
ChatGPT（GPT：生成式预训练转换器，https://chat.openai.com/chat）是 OpenAI 开发的自然语言处理模型。OpenAI ChatGPT 专为对话和聊天应用程序而创建，可以理解用户请求并生成模拟人类语音的文本。这使得它适用于对话式 AI 系统、虚拟助手和聊天机器人等系统。通过自然语言处理，ChatGPT 可以根据用户输入生成类似人类的响应。它旨在理解自然语言并为用户查询提供智能且相关的答案。自 11 月推出以来，仅两个月内，ChatGPT 就成为历史上增长最快的消费者应用程序，拥有超过 1 亿活跃用户。自 2022 年 11 月 30 日发布以来，ChatGPT 已积累了截至 2021 年的数据，并且不了解该日期之后发生的事件。（来源：ChatGPT 创下用户群增长最快的记录——分析师注）。
人工智能在护理优化中的潜力
摘要 从一个护理级别过渡到另一个护理级别是一个复杂的过程，会带来医疗和组织风险，并且取决于不同提供者之间的护理整合。这项定性研究调查了用户对现有医院和疗养院之间护理整合数字系统的体验，以及人工智能对其优化的潜力。研究结果揭示了 (a) 信息不及时、(b) 信息不相关、(c) 信息混乱、(d) 信息缺失、(e) 信息过载和 (f) 信息多样性方面的挑战。人工智能可以通过 (i) 识别和验证低质量信息、(ii) 针对不同用户群定位信息、(iii) 直观地总结相关信息以及 (iv) 联合呈现多个版本来解决这些问题。这些发现的意义超出了护理整合的范围，为定性健康研究的重要性提供了实证证据，并为确定未来人工智能解决方案的范围和设计以优化（健康）护理流程提供了模型。