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分布式账本技术项目最佳实践报告
监管是必要的，对于 ISSA 成员来说，更是必须遵守的义务。与 2008 年危机前的场外衍生品监管一样，DLT 也没有统一的监管立场。现在，与当时一样，出现了新的资产和新的价值转移方式，运营、技术和监管的综合需要时间。相互竞争的监管观点可能非常极端——加密货币不好，加密货币应该取代我的货币，等等——而不同行业参与者（颠覆者或老牌公司）的需求导致了各种各样的监管结果。监管机构的目标是确保不良的监管框架不会对客户、市场或更广泛的经济造成损害。因此，市场参与者有责任与监管机构合作，并向监管机构解释该技术、它所促进的项目以及为确保不发生损害而存在的控制措施。工作组认为，早期的监管对话有助于单个项目以及更广泛生态系统的成功。
威斯康星州密尔沃基市市政园区总体规划...
伦尼克棒球场：1979 年，伦尼克棒球场以唐·伦尼克 (Don Rennicke) 的名字命名，他是密尔沃基的终身居民，也是霍姆斯特德高中 23 年的棒球教练。唐·伦尼克曾执教霍姆斯特德高中两次夺得州棒球冠军，担任威斯康星州棒球教练协会主席，入选霍姆斯特德高中和布朗鹿高中体育名人堂、威斯康星州高中棒球教练名人堂、兰德奥湖棒球名人堂、老牌棒球运动员协会名人堂和霍姆斯特德高中励志名人堂。目前的球场设施包括灯光、球员休息区、牛棚、记分牌、露天看台、击球笼、捐赠墙和卫生间。该设施是霍姆斯特德高中棒球和各种青少年锦标赛的主场。
美国太空优先框架
美国将继续在太空探索和空间科学领域保持领先地位。美国将继续在科学和工程领域保持全球领先地位，开拓太空研究和技术，推动对月球、火星及更远星球的探索。美国载人和机器人太空探索任务将使第一位女性和有色人种登上月球，推进强大的地月生态系统，继续利用人类在低地球轨道上的存在，使人们能够在太空中安全生活和工作，并为未来的火星及更远星球任务做好准备。科学任务将探索宇宙的起源，增进对地球、太阳和太阳系的了解。美国将继续以进一步加强与老牌航天国家数十年合作的方式开展这些任务，并与新兴航天国家建立新的伙伴关系。此外，美国将继续利用民用航天活动来培育新的商业航天服务，如载人航天运输和低地球轨道空间站。
评估人工智能的现状
OpenAI 可能是最著名的大型语言模型 (LLM) 提供商。然而，它也面临着激烈的竞争，因为谷歌、亚马逊和其他老牌科技公司竞相将类似的生成式 AI 工具纳入其云产品中。这个领域的初创公司也在筹集数十亿美元。一位参与者预测，“我相信模型层不会是赢家通吃的局面。初创公司充满挑战；我们看到许多初创公司正在创建像 Anthropic 和 Cohere 这样的 LLM。它的资本密集程度足以让模型提供商的数量达到数百家，但不会像谷歌之于搜索那样出现失控的提供商。不会有数百家提供商，但很难预测是三家、八家还是十家。但这些都将是庞大的企业。”这些模型提供商的商业模式可能涉及某种基于使用情况的定价，他们构建模型并通过应用程序编程接口向除最大的公司以外的所有人提供访问权限，最大的公司将在海量专有数据集上构建定制模型。
数据偏向创新：定向技术变革和人工智能的未来*
本文研究了隐私监管如何影响不同司法管辖区的人工智能 (AI) 创新轨迹。我们根据数据强度构建了一种新的人工智能技术分类法，并分析了 2010 年至 2021 年来自 57 个国家/地区 76 个行业的专利申请。我们的描述性分析揭示了三个关键模式：2010 年代人工智能方法从数据保存型向数据密集型的重大转变、成熟企业创新市场集中度不断提高以及全球创新产出和技术重点的地理差异明显。利用企业对欧盟通用数据保护条例 (GDPR) 的接触差异，我们发现接触到的申请人显著改变了他们的技术轨迹。与 GDPR 之前的时期相比，在欧盟市场接触较多的申请人增加了数据保存型专利，同时减少了数据密集型专利。这种影响主要由欧盟公司推动。此外，GDPR 似乎减少了欧盟的整体人工智能专利数量，同时加强了老牌公司的市场主导地位。
糖生物学 药物研发中的天然产物
人工智能 (AI) 具有改变药物发现的潜力。在过去的几年中，通过技术进步，人工智能驱动的药物发现取得了长足的发展，例如使用神经网络设计分子和应用知识图谱来了解靶标生物学。几家人工智能原生药物发现公司已将分子推进至临床试验阶段，在某些情况下报告称大大加快了时间表并降低了成本，这引起了研发界的高度期待。此外，许多老牌制药公司已与人工智能公司建立了发现合作伙伴关系，以探索该技术。尽管取得了这些进展，但人工智能在药物发现领域仍处于早期阶段，关于其影响和未来潜力仍有许多悬而未决的问题。我们看到人工智能在药物发现中创造价值的几个方面，包括更高的生产力（更快的速度和/或更低的成本）、更广泛的分子多样性和更高的临床成功率。在这里，我们使用公开数据对人工智能在这些方面的影响进行了分析。我们主要关注小分子药物的研发，该领域的人工智能方法相对更为成熟。
塑造战略的五种竞争力量
• 精明的客户可以通过让你和竞争对手相互竞争来压低价格。 • 强大的供应商如果抬高价格，可能会限制你的利润。 • 有抱负的进入者拥有新产能，渴望占有市场份额，可以加大投资，让你留在市场中。 • 替代品会吸引客户离开。 以商用航空为例：它是利润最低的行业之一，因为五种力量都很强。老牌竞争对手在价格上竞争激烈。客户变化无常，无论选择哪家航空公司，都会寻找最优惠的价格。供应商（飞机和发动机制造商，以及工会劳动力）讨价还价，拿走了航空公司的大部分利润。新参与者不断进入该行业。替代品随处可见，比如火车或汽车旅行。 通过分析所有五种竞争力量，你可以全面了解影响行业盈利能力的因素。你可以及早发现改变游戏规则的趋势，以便迅速利用它们。你还可以找到绕过盈利能力限制的方法，甚至可以重塑对你有利的力量。实践理念 通过了解五种竞争力量如何影响您所在行业的盈利能力，您可以制定一项战略来提高公司的长期利润。波特建议如下：将您的公司定位在最薄弱的地方 示例：
人工智能和机器学习加速器调查和趋势
与去年一样，初创公司和老牌科技公司发布、发布和部署人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 加速器的新步伐一直不大。这并非不合理；许多发布加速器报告的公司都花了三到四年的时间研究、分析、设计、验证和确认其加速器设计权衡，并构建软件堆栈来对加速器进行编程。对于那些发布了加速器后续版本的公司来说，他们报告的开发周期更短，尽管至少也需要两三年。这些加速器的重点仍然是加速深度神经网络 (DNN) 模型，应用空间从超低功耗嵌入式语音识别和图像分类到数据中心规模训练，而作为现代计算向机器学习解决方案的更大规模工业和技术转变的一部分，对定义市场和应用领域的竞争仍在继续。人工智能生态系统汇集了嵌入式计算（边缘计算）、传统高性能计算（HPC）和高性能数据分析（HPDA）的组件，这些组件必须协同工作才能有效地为决策者、作战人员和分析师提供使用能力 [1]。图 1 捕获了此类端到端人工智能解决方案及其组件的架构概览。在图 1 的左侧，结构化和非结构化数据源提供了实体和/或现象学的不同视图。
塑造新兴产业：个人基因组学的创新战略和监管不确定性
摘要 在新兴行业中，监管机构通常对其新技术了解甚少，应对监管不确定性对于组织的生存和发展至关重要。先前对非市场战略的研究主要集中在成熟行业中的老牌企业，但对于新企业而言，此类战略往往有所不同，因为新企业通常资源和市场力量有限，并且在游戏规则尚未制定的新领域运营。新企业如何应对监管不确定性？为了探讨这个问题，我们对五家开创了新兴个人基因组学行业的企业进行了归纳性、多案例研究。基于大量定性数据，我们开发了一个新兴的理论框架，阐明了企业如何应对不断变化的监管不确定性。该框架以权力与行业演进逻辑为基础，阐明了企业这样做的策略如何变化，并理论化了为什么某些策略比其他策略更有效。在此过程中，我们还引入了一种新颖的互动逻辑——监管共同创造——企业可以采用这种逻辑来制定新兴法规。总的来说，我们的理论和研究结果挑战了新兴产业战略的现有观点，阐明了市场战略和非市场战略之间的动态相互作用，并重塑了新技术产业兴起过程中企业和监管者之间的关系。
女性领导企业的新曙光
传统观点认为，女性创办和领导企业的可能性低于男性。然而，这种趋势可能正在改变。自 2020 年以来，Visa 经济赋权研究所 (VEEI) 一直在对世界各地的小企业进行调查。我们的研究结果表明，过去两年内成立的公司比老牌公司更有可能由女性领导。与疫情前成立的公司相比，它们也更有可能由少数族裔女性领导。一旦她们开始出口，她们的市场范围就会更大、更多样化。这些女性领导的公司采用数字技术的速度也与男性领导的公司大致相同。哪些因素可预示成功？与其他企业相比，新成立的女性领导公司更好地经受住了新冠疫情的初期影响，它们有三个共同的特点：1) 她们更有可能使用数字支付；2) 她们更有可能在全球市场上销售，从而使她们能够扩大销售规模并实现市场多元化；3) 她们更有可能出口。本文向政策制定者和商界提出了建议，以便通过以下方式更好地鼓励和支持女性主导企业的发展：1）提供数字化机遇；2）培养数字化技能；3）为女性主导企业营造一个安全的运营环境。