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人工智能的未来
摘要 随着人工智能 (AI) 在本世纪的兴起，可以看出它很快就会承担人类的大部分任务。人工智能广泛应用于所有领域，无论是医疗领域、研究领域、自动车辆系统、市场商业模式、天气预报等等。如果要强调人工智能的未来前景，那么主要关注点在于人工智能将如何影响人们的生活方式以及我们的社会和行业将如何变化。在本研究论文中，人工智能的发展及其应用将分三个阶段强调。在第一阶段，讨论人工智能的过去事件及其发展，第二阶段涵盖人工智能的现状和应用，在最后一个阶段，将强调未来（10 年后）的方面及其应用。随着世界快速发展，信息技术领域正在塑造市场和研究的每一个环境。 关键词 人工智能、自动化、机器学习、深度学习、数字化 _______________________________________________________________________________________________
城市负责任人工智能的全球评估
联合国认识到人工智能日益影响整个社会并需要强有力的治理，在秘书长的领导下，联合国成立了人工智能高级别咨询机构，负责分析和提出人工智能国际治理建议 2 。这些努力以现有和新框架为基础，例如联合国教科文组织《关于人工智能伦理的建议》（教科文组织，2021 年）、联合国大会最近通过的关于促进“安全、可靠和值得信赖”的人工智能 (AI) 系统的具有里程碑意义的决议 3 ，这些决议有助于实现可持续发展目标，同时尊重、保护和促进人权。2024 年 4 月发布的《全球数字契约》预稿 4 除其他承诺外，还将成立一个国际科学小组
比较泰国制定疫苗接种决策的三种方法
对政策制定者的启示 • 与其他中低收入国家 (LMIC) 类似，泰国在将新的高成本疫苗引入其国家疫苗接种计划时面临着财务和非财务挑战，这使得在设定疫苗优先事项时更需要强有力且基于证据的机制。 • 自 2002 年引入全民健康覆盖 (UHC) 以来，泰国政府已将其疫苗接种计划纳入 UHC 计划。这导致了一种新的疫苗选择和优先排序机制的建立，这可能会导致负责疫苗引入的两个国家决策机构之间的错位。 • 新提出的总体系统有效性 (TSE) 使用多标准决策分析 (MCDA) 方法，这可能有助于促进基于证据和需求驱动的疫苗选择，也有助于简化不同的决策过程。
改变能量混合及其对网格稳定性的影响
鉴于能源组合中可再生能源的份额越来越大，我们希望管理网格稳定性成为未来的挑战。网格稳定性事件已经开始出现，例如，在澳大利亚[2]，2016年9月28日在南澳大利亚的停电被称为与可再生能源高渗透相关的首次已知的停电[3]。尽管重要的是要强调停电不是由可再生能源引起的（RES），而是由于一场五十年的暴风雨而导致的各种损坏（例如，高压塔），但事件为更弹性的电网带来了更高的可再生能力份额。在他们的最终报告中，澳大利亚能源市场运营商（AEMO）得出结论，为了避免将来的事件，运营商需要增加系统惯性，控制服务的频率并加强整体系统[4]。澳大利亚的例子突出了我们向脱碳电力供应过渡时要克服的挑战。
2020 年通用注册文件 - 施耐德电气
今年的危机证明，过去15年来，施耐德电气的战略执行和重新定位让我们更具韧性。与2009年的全球金融危机相比，当时我们的销售额下降了15.7%，盈利能力较2008年下降了-310个基点；而2020年，我们的韧性要强得多。我们的业务表现强劲，营收为252亿欧元（较上年下降4.7%），毛利率达到12年来的最高水平40.4%，调整后EBITA利润率有机增长+20个基点，自由现金流创历史新高37亿欧元，这是我们执行质量的标志。能源管理和工业自动化业务均实现了非常稳健的盈利能力，所有地区都为下半年的反弹做出了贡献。
管理报告2023
我们的行动是基于为中心持续进步做出贡献的目的而坚定的指导，始终基于道德和承诺，以满足各种要求是学术管理日常生活的一部分。同样重要的是要强调整个团队的工作。但是，我们知道仍然有很多要做和改进，尤其是关于取决于其他UFRN部门或实例的干预的问题。此外，我们了解到，不可能在不大的意义上发展对话，谦卑，耐心，耐心，成熟度和学术集体的参与，涉及教师，学生，学生，管理人员，技术人员，技术人员，技术人员，私人公司，私人公司或任何层次的行动，都在我们的各个领域，因为我们在各个领域中都在各个领域，因为我们的各个方面都在各个领域，因为各个方面的服务都在所有能力上，因为各个方面的服务都在于各个方面的服务。领域，它们必须基于满足公共利益的基本原则，这是我们承诺所承诺的服务的原因。
生成的AI和机器翻译
单词嵌入是这种增强印象的典型示例。在密集培训后，“值”归因于多个级别的单词，每个单词都获得了一组独特的坐标。让我们以“ hotpot”一词。该程序通过详细分析使用该单词的各种上下文来归因于“热点”。作为“ hotpot”通常是在“饮食”的背景下使用的，“ hotpot”的坐标位于相当接近“进食”的坐标。“肉汤”的坐标也位于附近，也适用于“烹饪”，“牛肉”，“油”等的坐标。因此，在许多示例的基础上，该程序知道某些单词通常共享特定的上下文。因此，“ hotpot”和“饮食”之间的联系将比“ hotpot”和“食谱”之间的联系更强。这仅仅是因为“热点”和“饮食”一词在数据集中经常发现。但是，出于相同的原因，“ hotpot”和“食谱”之间的联系仍然比“ hotpot”和“跳投”之间的联系要强得多 - 在同一句子中找到“ hotpot”和“跳投”一词相对较少。