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半导体行业 2023 年第 22 页
人工智能将影响我们生活的各个方面。它在半导体制造中也发挥着越来越重要的作用。今年 5 月，在比利时安特卫普举行的由 imec 主办的 ITF World 大会上，NVIDIA 总裁、首席执行官兼董事会成员黄仁勋介绍了 NVIDIA 如何与台积电、ASML、应用材料 (AMAT)、D2S、IMS Nano Fabri- cation 和新思科技等公司合作，将人工智能引入芯片制造。黄仁勋表示：“第一波人工智能专注于计算机视觉和语音识别，已经实现了超越人类的能力，并在机器人、自动驾驶汽车和制造业开辟了数万亿美元的商机。先进的芯片制造需要一千多个步骤，要生产出生物分子大小的特征。要制造具有数千万亿个特征的芯片，每个步骤都必须近乎完美才能产生任何输出。每个阶段都会执行复杂的计算科学，以计算要图案化的特征并进行缺陷检测以进行在线工艺控制。芯片制造是 NVIDIA 加速计算和 AI 的理想应用。”黄仁勋表示，D2S 和 IMS Nano Fabrication 使用电子束构建掩模写入器，以在掩模上创建光刻胶图案。“Nvidia GPU 进行图案渲染和掩模工艺校正，”他说。台积电和 KLA 使用 EUV 和 DUV 照明进行掩模检查。“NVIDIA GPU 处理经典物理建模，
行业洞察 - 财务业绩和估值趋势
Transique Corporate Advisors 非常高兴地发布其第十二份行业洞察报告，该报告记录了“服务业”及其子行业（包括航空、BPO/KPO、咨询服务、多元化商业服务、物流解决方案提供商、港口和港口服务、道路资产——收费、年金、混合年金、公路运输、航运和贸易及分销商）三年内的财务业绩和估值趋势。这些趋势基于过去两个审计财年（2020-21 财年和 2021-22 财年）的数据以及截至 2023 年 7 月的过去十二个月 (TTM) 合并财务数据。
在汽车行业解锁潜力
联合学习是一种分散的方法，用于训练Glo-Bal机器学习模型而无需在参与者之间共享数据，并且它已成为必须保护有关各方数据的情况下存在的关键解决方案。这在数据驱动的预后，健康管理和异常检测系统中非常重要，因为关键数据所有权在几个原始设备制造商和运营商之间划分。但是，对这项技术的适当提出需要在基础架构上进行大量的前期投资，因为计算，能源和网络能力必须支持边缘上的增加负载，这代表了从集中式范式转移。尽管有这些要求，但汽车行业对这项技术作为协作推动者的潜力表现出了极大的兴趣。该技术的隐私益处得到了充分的认可，但是通常不加区分地使用它，而无需透彻考虑其适当性。为了使这一详细的系统映射进行了详细的系统文献映射，通过分析，我们就联合框架的使用方面的有效性提供了对预测性维护和自动行业中异常检测应用的特定挑战的见解。此外，我们通过确定对该技术实施确实有意义的汽车行业的现实世界应用来做出贡献。我们的研究测试了每个人如何响应不同的数据方案。这些发现突出了对量身定制方法的需求，以满足每个应用程序的独特需求。在此基础上，我们使用广泛采用的模型和聚合策略进行了实验分析，以评估在模拟现实世界条件的各种数据拆分配置下，在各种数据拆分配置下评估了Fedeed Learning的性能。结果表明，FedAvg在平衡数据方面的表现最佳，而FedProx在IMBA分布中表现出色，其正则化技术解决了问题。虽然联邦学习持有承诺，但其实施可能并不总是证明成本是合理的，尤其是如果FraMework仅解决了一些关键挑战时。裁缝联合配置可以优化汽车行业的预测性维护和异常检测，但是要仔细考虑有用性和基础设施成本，这对于长期成功而言是限制的。
IDC MarketScape：2024 年下游石油和天然气行业全球咨询和数字服务提供商供应商评估
市场动态、监管压力、环境问题、技术进步和消费者偏好变化等因素正在推动石油和天然气 (O&G) 行业下游领域的业务转型计划。从原油加工到客户体验，下游参与者的传统方法需要在人员、流程、资产和运营效率方面进行多项升级——例如，消除原料合同中的低效率、优化物流管理、改善产品组合以应对实时需求波动、降低炼油厂生产成本、改善最终产品定价、根据实时市场波动改进规划。下游参与者在数字化转型 (DX) 的道路上进展缓慢，在过去几年中，他们比以往任何时候都更希望采用数字技术。这些公司希望通过利用数字技术来优化运营、提高效率和降低成本。这包括使用物联网 (IoT) 传感器、大数据/分析、人工智能和机器学习进行预测性维护、供应链优化和资产管理。 IDC Energy Insights 在 2024 年的最新调查深入研究了下游组织的情绪，并调查了其流程和运营创新领域的状况。这项 2024 年的调查表明，除了常规 IT 支出外，大多数下游组织都在积极投资创新数字解决方案，包括炼油厂数字孪生、数字供应链管理和燃油卡服务创新。
2024 年第一季度全球政府科技行业概览
随着各国急于实现政府现代化，政府 IT 部门正在全球范围内扩张。本研究根据全球商业活动和创新潜力对 3,130 多家政府科技企业和 1,970 多家投资者进行了分析。英国和澳大利亚在各自地区拥有最多的政府科技公司，尽管美国仍然是该领域的领导者。根据其数字化转型计划，许多国家已经推进了政府科技议程。
瑞士科技行业的人工智能现状 - 研究汇编
1. AI 可以带来真正的商业价值：深入案例研究揭示了推动商业价值的各种 AI 实施。 2. 很少有公司制定 AI 战略：只有四分之一的公司制定了 AI 战略。 3. 瑞士科技行业落后于其他行业：管理人员认为，其他制造相关行业在 AI 采用方面更胜一筹。 4. 当前 AI 实施水平低：目前工业应用中 AI 的采用率很低。超过一半的公司尚未考虑在制造或供应链管理中使用 AI，大规模实施仍然是罕见的例外。 5. 规模较小的公司正在落后：规模较小且目前利润较低的公司似乎在 AI 采用方面落后，这表明该技术可能会使大公司受益，而不是为它们提供公平的竞争环境。 6. 预测性维护和机器优化仍然是关键的应用领域：在当前和计划在制造相关领域使用 AI 时，公司持续关注预测性维护和机器优化——这是工业 AI 的两个经典应用领域。 7. 使用生成式 AI 支持知识管理是重中之重。知识管理是重点关注领域。关于人工智能模型，企业主要试验大型语言模型，三分之一的企业预计在未来三年内将扩大规模。这使它成为研究的人工智能技术中最受欢迎的。8. 企业报告人工智能人才短缺：企业在采用人工智能方面受到内部人工智能人才不足的限制，68% 的企业表示他们根本没有或只能获得有限的人才。56% 的企业报告称，缺乏人工智能培训进一步加剧了这一问题。企业也难以获得外部人才，超过一半的企业报告称无法获得来自大学、顾问和初创公司的专业知识。9. 人工智能将进入办公室工作：关于未来的使用，企业对他们在白领增值份额较高的工业应用中扩大人工智能使用的能力最为乐观，包括工程和研发、销售和营销以及客户服务。在这些领域，约三分之一的企业预计将在未来三年内实施规模化人工智能。 10. 监管意识有限：只有少数公司了解人工智能法规。
2016-2022 年能源行业成就报告
能源部是根据 1992 年 12 月 9 日第 7638 号共和国法案成立的，“该法案成立了能源部，合理化与能源有关的政府机构的组织和职能，并用于其他目的。”这项法律，也称为 1992 年能源部法案，是为了应对 20 世纪 80 年代末困扰该国的最严重的电力危机。随着这项法律的颁布，能源部成为“政府的中央协调机构和内阁级能源政策和计划实施的倡导者”。能源部由一名部长、几名副部长和几名助理部长领导。该部由六 (6) 个局组成，即能源资源和发展局 (ERDB)、可再生能源管理局 (REMB)、能源利用和管理局 (EUMB)、石油工业管理局 (OIMB)、能源政策和规划局 (EPPB) 和电力工业管理局 (EPIMB)。同时，五 (5) 个支持服务部门分别是信息技术和管理服务、法律服务、金融服务、行政服务和能源研究和测试实验室服务。能源部还在乌达内塔、邦阿西楠 (吕宋)、宿务市 (维萨亚斯) 和达沃市 (棉兰老) 设有三 (3) 个实地办事处。秘书办公室直属办公室包括投资促进办公室、消费者福利和保护办公室、公共事务办公室和内部审计司。该部门的直属机构包括菲律宾国家石油公司 (PNOC) 及其子公司、PNOC - 勘探公司 (EC)、PNOC - 可再生能源公司 (RC)、国家电力公司 (NPC)、国家电气化局 (NEA)、电力部门资产负债管理公司 (PSALM)、国家输电公司 (TransCo) 和菲律宾电力市场公司 (PEMC)。
行业领袖投资 9500 万美元.docx
转化为经济的其他部门，其中安全性、弹性和循环寿命是主要的设计要求。Viridi 正在开发安全、弹性和经济高效的即时使用锂离子电池系统，为我们经济的其余 97% 提供动力。”Viridi 的 Green Machine 品牌已成为首款满足建筑和重工业市场需求的锂离子电池组系统的标准，该系统具有长循环寿命、弹性物理设计和完全独立的架构。Green Machine 的便携式锂离子电池系统在实际客户中已有超过 250,000 小时的现场使用时间，预计到 2025 年，北美市场将达到 2050 亿美元。