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World File Search System用用例
识别重大人工智能用例的框架
该框架提供了十个相应的危害和益处类别以及每个类别的具体危害和益处（见框架附录 1），作为示例，同时认识到具体危害/益处对于各个行业而言都是独一无二的。它还提供了计算已识别危害和益处的量级（例如概率和范围）的因素。最后，该框架提供了基于定量和定性分析做出重大后果判断的方法。
用例、技术构建模块和要求
德国国家图书馆的书目信息：德国国家图书馆将该出版物列入德国国家书目；详细的书目数据可在互联网上查阅，网址为：http://dnb.d-nb.de。联系人：Norman Franchi（编辑），埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希亚历山大大学（https://ror.org/00f7hpc57），ORCID：0000-0002-2777-4722。 Falko Dressler（编辑），柏林工业大学（https://ror.org/03v4gjf40），ORCID：0000-0002-1989-1750。请引用 Norman Franchi、Falko Dressler 等人。 2024.德国对 6G 的看法——用例、技术构建模块和要求。来自德国 6G 平台的见解。白皮书。 FAU 电气工程研究第 28 卷。埃尔朗根。佛罗里达大西洋大学出版社。 DOI: 10.25593/978-3-96147-797-5。这项工作是在德国 6G 平台 (6KISK048、16KISK050) 项目框架内开展的，该项目由联邦教育和研究部 (BMBF) 资助。该作品（包括其各个部分）受版权保护。所有内容的版权均属于其各自的作者。它们在 Creative Commons BY 许可下可用。关于使用AI工具的说明：在编写本白皮书时，使用了AI支持的工具来生成图像内容，并协助起草和完善某些文本部分。所有 AI 生成的内容都经过仔细审查和编辑，以确保其符合本文档的高质量标准。本书的完整内容可通过埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学的 OPEN FAU 以 PDF 格式获取：https://open.fau.de/home 出版商和发行：FAU 大学出版社，Universitätsstraße 4, 91054 Erlangen 印刷：docupoint GmbH eISBN：978-3-96147-797-5（在线版） ISSN：2363-8699 DOI：10.25593/978-3-96147-797-5
可信平台模块 (TPM) 用例
电信和信息管理局 (NTIA) 旨在对 OS 用户环境中的软件和相关依赖项的测量进行分类。[21]、[22] SBOM 不需要使用 TPM。根据设备健康证明 (DHA) 或完整性测量架构 (IMA) 等运行时测量服务的配置，SBOM 校验和哈希不能保证与软件的 TPM PCR 测量直接相关。但是，执行软件完整性测量的 SBOM 扫描代理（与 TPM 无关）可以使用校验和哈希。扫描器代理可以定期测量并记录到 TPM PCR，从而建立可信的完整性链。用作已知良好参考的 SBOM 应由负责给定软件的来源签名。
7 个领先的生成式 AI 用例
选择有影响力且可实现的生成式 AI 用例对于获得组织支持和认可至关重要。用例应与公司的战略目标保持一致，并满足明确的业务需求。应适当确定范围，以便初始试点可以展示价值并建立信任，而不会过度承诺。选择过于雄心勃勃的用例而不首先证明更有限的功能可能会导致失望和怀疑。另一方面，选择一个简单的用例将无法让利益相关者对生成式 AI 的可能性感到兴奋。理想的用例是整个组织的利益相关者都认为很重要但范围仍然足够有限的用例，可以展示快速获胜而无需在早期进行广泛的基础设施更改。通过选择雄心勃勃但可实现的正确平衡，生成式 AI 试点可以获得组织对进一步计划的支持。
零售、医疗保健等领域的 AI 用例
AI 用于训练精确模型的数据集可能非常庞大，训练 AI 系统所需的计算能力也可能非常强大。组织可以选择使用自己的数据（结构化数据，例如数据库，或半结构化/非结构化数据，例如文本、图形、音频或视频）来创建自定义模型。
人工智能营销用例和最佳实践
简介：本报告背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... ................. ... .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 6 最佳实践................. ... 7 AI 用例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 对话（由 IBM Watson Advertising 提供）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 创意（由 IBM Watson Advertising 提供）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 预测受众（由 IBM Watson Advertising 提供）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 流程发现（由 dentsu 提供）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 流量整形（由 IPONWEB 提供）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 视频（由 AnyClip 提供）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. .................... ... ................. ... ..................................................................................................................................................................................37 机器学习...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................39 自然语言处理.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... . ... ... ................. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ................. ... 49 关于 IAB AI 标准工作组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 51................. ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 39 自然语言处理 . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . 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识别埃塞俄比亚有前景的人工智能用例
- 我们主要关注政府作为 AI 实施者和推动者的角色，以实现影响解决方案。该项目还旨在捕捉私营部门主导的举措以及公共、私营部门和第三部门之间的其他合作举措。- 我们旨在对可以利用 AI 在埃塞俄比亚产生影响的一系列用例进行分析。我们将确定跨行业的最多六个用例，这些用例在短期和长期内都具有最有希望的机会。我们旨在调查不同成熟阶段的机会，包括已经部署解决方案的用例，以及更多新兴机会领域。选择标准有待确定，但可能包括行业数据的可用性和质量、数据收集和分析硬件和软件的可用性和可负担性、技能以及融资和商业模式的可及性。
产生影响的用例——深入探究南非
南非是一个中上收入国家，人口 5980 万，国内生产总值 4053 亿美元。1 凭借其工业化、多元化经济、国际贸易和人力资本，它被认为是非洲大陆的区域超级大国。然而，在新冠疫情之后，南非经济面临着多重挑战，失业率上升，尤其是年轻人失业率上升，国内生产总值增长停滞，零售通胀率居高不下。尽管面临这些挑战，南非仍已成为一个蓬勃发展的技术和创新中心，这得益于初创企业、大型科技公司、强大的学术和研究机构、投资者、孵化器和加速器的存在。2 2023 年，南非的初创企业筹集了 5.48 亿美元，在非洲占比最高。3 该国拥有约 80 个活跃的科技中心，仅次于尼日利亚，还有两个专门的人工智能中心。4,5
城市环境中的多领域作战用例
北约军事委员会于 2019 年批准了城市化顶点概念——城市环境下的联合军事行动，并指示盟军转型司令部 (ACT) 和盟军作战司令部开展多项工作，包括制定城市环境下多域作战作战概念 (UE 中的 MDO)。按照北约概念开发流程 [1] 的建议，概念的开发需要进行验证工作。概念验证可能受益于定性和定量技术的混合，以达到所需的成熟度和严谨性。实验目标是将战争游戏和建模与仿真 (M&S) 支持组合成一个实时事件，同时确定未来 ACT 概念开发活动的差距和前进方向。北约 CD&E 手册 [1] 描述了战争游戏和 M&S 在概念开发中的作用。编写战争游戏和 M&S 的用例和最佳实践是已知的 [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8]；该用例专门针对 CD&E 领域、城市环境作战级活动，最重要的是，它展示了当前应用于实时战争游戏执行支持的模拟系统的优点和局限性。
QKDN 之外的量子网络用例
- 用例 ID：例如 UC-QN-00X。 - 用例描述：提供简短摘要、用例的总体说明，包括背景、动机、相关技术和目标领域，如果可能的话，最好附上图表。 - 问题陈述：确定与用例相关的问题和/或限制。 - 技术考虑：讨论解决确定的问题和/或限制的各种技术问题和挑战。 注：技术成熟度：评估解决上述技术考虑所需的关键技术解决方案的成熟度，例如技术就绪水平（TRL）等。 - 标准化考虑：确定 QKDN 之外的量子网络的相关标准化项目，包括符合 ITU-T SG13 工作范围的未来标准化建议。 - 其他：1）好处和影响，描述用例将带来的好处，以及应用后将产生的影响。2）应用前景，评估相关应用领域和潜在市场等。