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交易后处理中的人工智能
过去几年，随着市场参与者试图保持竞争力，资本市场公司在前台运营方面采取了多项举措。然而，交易后运营仍然通过遗留系统支持，导致业务运营面临诸多挑战。2020 年，市场交易量急剧上升，匹配股票的日均交易量从 2019 年的 11 亿股增加到 2020 年的 17 亿股，期权和期货合约的日均交易量从 2019 年的 760 万份增加到 2020 年的 1030 万份 4 ，这进一步增加了交易后运营的压力，包括交易处理、头寸管理、结算以及风险和合规。与此同时，交易后格局也在不断变化，带来了诸多挑战，例如成本和保证金压力上升、风险和合规要求提高以及监管干预增加。虽然需要大规模转型计划来应对所有这些挑战，但在交易后处理领域利用人工智能 (AI) 等尖端技术可以帮助企业快速取胜并增强运营。
NIST 人工智能风险管理框架 (AI RMF)
NIST 制定了自愿性的 NIST 人工智能风险管理框架 (AI RMF)，以帮助个人、组织和社会管理人工智能的诸多风险，并促进人工智能系统的可靠开发和负责任的使用。2020 年《国家人工智能计划法案》(PL116-283) 要求 NIST 制定该框架。AI RMF 的目标受众是设计、开发、部署或使用人工智能系统的组织。
DELMIA 在飞机可维护性设计中的应用
维修性是指产品在规定的使用条件下，在规定的时间内，按照规定的程序和方法进行维修，保持或恢复规定状态的能力。维修性是产品设计时所赋予的一种固有属性，它使维修变得简单、迅速、经济[1]。简言之，维修性不是自动生成的，而是由设计形成的特性。DFM可以在飞机设计阶段从根本上改善飞机的维修特性。传统的飞机维修性设计依赖于实物样机或样机，导致维修相关的研发工作拖延，设计人员与维修人员沟通协调不畅等诸多问题。利用CAD技术进行飞机维修性和人因工程分析取得了显著的效果，1995年，洛克希德·马丁公司利用CAD技术成功地解决了F-16项目中与维修性和人因相关的技术问题[2]。随后，洛克希德·马丁公司在JSF项目中采用虚拟仿真平台DELMIA对发动机拆卸和武器装载过程进行了仿真，取得了时间和经济方面的诸多效益[3]。在提高产品维护性能和生产效率、缩短研制周期、节省资金等方面，
全权限数字发动机控制 (FADEC)
今天，电子点火和电子发动机控制 (EEC) 技术将为您带来诸多好处。如果您按下按钮来启动和停止汽车，则意味着您拥有 EEC。EEC 通过每秒数百次评估来自发动机和环境传感器的输入，使您的发动机以最佳效率运行，以适应您的操作环境。这些传感器可以提供有关动力装置健康状况的宝贵信息。如果检测到问题，面板上的服务灯将指示问题。
投资澳大利亚化学领域的宏伟愿景
没有人能保证全球流动资本一定会流向澳大利亚，以应对这些挑战。事实上，澳大利亚是一个很难证明投资和再投资合理性的经济体。它地处偏远，规模小，而且存在诸多障碍，包括繁文缛节、政策不确定性、高昂的建筑成本、技能短缺和生产力下降。人们对能否获得可靠的低成本天然气和电力供应的担忧日益增加，进一步阻碍了在澳大利亚的投资和再投资。
医疗保健科学：实施 NHS 长期计划
这些进步发生在卫生系统面临诸多挑战的时候。例如，肥胖和心理健康问题日益严重，尤其是在儿童和年轻人中。我们需要做更多工作来管理健康不平等，消除不必要的差异，满足学习障碍或自闭症患者的健康需求。老年人口的虚弱需要谨慎管理，以防止不必要的住院或治疗。心血管疾病、呼吸系统疾病和癌症仍然是导致
林德先进材料技术公司
我们长期以来一直致力于提供高品质产品，并精确控制纯度和微观结构，这是溅射靶材最有价值的两个特性。通过我们的研发努力，我们做出了多项创新改进，为我们的客户带来了诸多好处。这些好处包括减少膜内颗粒的产生、延长溅射寿命、提高 Rs 的均匀性以及在靶材的整个使用寿命期间保持一致的溅射性能。