这些受信任的生态系统，将在硬件和软件的开发周期内构建相关算法、结构、框架、法规和政策，以解决其技术 DNA 中所蕴含的安全、隐私和保障等不同元素。
各个产业的技术鸿沟在 第四次工业革命 中将进一步扩大。. 人工智能、机器人和其他新兴科技正以前所未有的短周期快速更新换代，并以前所未有的速度改变了所需的岗位、技术的本质。. 根据 世界经济论坛 的数据，在2020年以前，至少有1.33亿个新岗位 ...
利用最新的太阳能、电池、轻质复合材料和航电技术， 高空平台通信系统 （HAPS）系统有望 提升通信和观测能力。. HAPS系统通常以气球、飞艇或固定翼飞机的形式在距地面约20km的高度飞行，其连通性、覆盖范围和性能超越地面塔和卫星，在全球偏远地区尤其 ...
创新和全球赋权：通过定制学习体验和健康监测，医疗保健、教育和客户服务领域拥有巨大的创新潜力。这些技术可以通过教育和专业发展工具弥合数字和经济鸿沟，从而增强服务欠缺和发展中地区的个人能力。
近日，上海一名口译员在社交媒体上对一场国际会议上“使用人工智能翻译”的误导性营销提出异议，随后，相关的不满和怨言演变成怒吼与咆哮。. 事实上，这个所谓的“AI翻译技术”只是将人类译员翻译的音频转录为文本。. 这一 事实 在中国社交媒体上疯狂 ...
许多18至25岁的年轻人已经准备好接受人工智能——其中70%的人表示生成式人工智能为他们提供了扩展能力的机会。. 普华永道的《人工智能就业晴雨表》显示，人工智能技能可提高生产力，从而带来25%的工资上涨。. 为了从中受益，劳动者必须培养必要的技能 ...
企业和政府都希望利用人工智能科技在各种各样的“大数据”中找到可以为人所用的模式。. 2011年，IBM公司的人工智能计算机系统“沃森”在智力竞赛节目Jeopardy!中击败了两位前比赛冠军，标志着人工智能技术的另一个分水岭。. Jeopardy!比赛结合了一般常识和 ...
在九月份的一次会面中，我惊喜地见证了他们给人工智能模型GPT提出了60道AP生物学选择题的过程。 GPT正确回答了其中的59道，并出色地解答了考试中的6道开放性问题。
使用人工智能等技术来改善运营和技术团队的安全性操作，可以获得更多的运营支持。例如，使用当今可获取的技术，通过人工智能实现资源或时间集约型流程的自动化，大大减少完成常规安全流程所需的时间。
世界经济论坛宣布，21位新成员加入其全球灯塔网络（Global Lighthouse Network）——一个由在第四次工业革命技术（包括人工智能）应用方面发挥领导作用的制造厂商所组成的社区。
较易实现自动化的工作. 白皮书指出，被人工智能颠覆风险最大的工作是那些日常工作和重复性语言工作。. 这意味着授信员、收银员和文员等职业最可能受到人工智能的威胁，因为他们多达81%的工作任务可以实现自动化。. 发布于2023年9月的白皮书《未来工作 ...
现在，Google Translate和iTranslate Voice等免费软件能够在大语种之间进行灵活的翻译。 SayHi 和 WayGo 等手机应用程序也可以。 这些翻译软件的使用范围都非常广泛。
数据驱动型企业级无代码技术能够创建一个完整生态圈。企业可以将所有旧版系统上的信息迁移到单个无代码平台上，并将跨越各种不同类型应用程序与软件所产生出来信息放置在单一数据标准体系下，以便更好地管理它们。集成的旧版系统成为了树根，帮助 ...
在美国，国家标准和技术研究所在一个开放和协商的过程中，开发了改进关键基础设施的网络安全框架（“NIST框架”）。 该框架将网络安全划分为五个领域：识别，保护，检测，响应和恢复。
该模型概述了五种与人工智能“共赢”的具体方法，每个方法都有自己的一套方法和策略。. 自动化 这是一个“世代机遇”：商业组织通过部署自动化设备，能够从根本上改变其成本结构，并显着提高运营速度和质量。. 这是小型商业组织能够与“亚马逊成本 ...
获取信任的第三个方式——也是最成熟的方式——是认证行业自身的发展。由于环境、社会和公司治理（ESG）被越来越多人视为评估风险和未来财务绩效的指标，企业在让人们相信其推进可持续性所做出的努力时，将面临很多风险。
物流行业中潜在数量庞大的革命性技术。. 这使得供应链企业很难知道在哪里寻找这些技术。. 区块链、物联网、自动化和数据科学是首当其冲的革命性技术。. 精明的商业领袖会自我学习，不断寻找革命性的新技术。. 他们建立了一种企业内部文化，以连续性 ...
“机器学习”是如今人工智能领域当中领先的细分领域。 在这一技术中，机器无需人类下达完全精确的程序指令，即可自主学习。 以机器学习为基础的方法，在效果上优于所有不以机器学习为基础的研究方法，因此这一领域基本上主导了21世纪的人工智能研究。 然而，传统的机器学习策略高度依赖“特征提取”模式。 人类开发者必须先指定好解决某个问题要依赖哪些关键特征，机器才能学习运作。 举例来说，如果使用传统的机器学习策略进行人脸识别，机器学的不是每张人脸照片的具体像素点分布，而是要首先辨别出一些特定的面部特征，比方说瞳孔间距、面部分布、褶皱、颜色等等。 但提前指定好特征，会让更多的原始数据无法参与学习；而如果特征选择不当，学习效果就将大打折扣。 这就是传统机器学习的一大主要缺陷。 深度学习.
人工智能与能源：人工智能会减少排放还是增加需求？. 人工智能需要强大的计算能力，但人工智能工具也可以帮助促进能源转型。. 科技公司报告称，为支持人工智能运行，数据中心的碳排放量因此增加。. 但人工智能工具也有助于促进能源转型。. 世界经济 ...
获得初级保健的方式；距离和交通；健康文化程度；医护人员的缺乏——这些问题都可以通过5G协助解决。 通过使用5G，中国移动已经将救护车变为了移动医院。
智能电动汽车充电：加速电气化，改善空气质. 智能电动汽车（EV）充电可以为充电站的可用性提供实时数据，优化充电时间安排，提供无缝充电体验。. 这反过来又有助于降低充电的不确定性，加快电动汽车的普及。. 它还有助于减少温室气体排放和空气污染 ...
解决措施：精准医疗. 例如，在一些市场，临床医生可以通过远程医疗平台提供护理方案，利用先进的技术轻松地管理服务订单，通过初级护理、专家和基因咨询师来进行随访。. 基础设施较少的国家可能需要采取有针对性的即时基因检测措施，比如确定癌症患者 ...
为什么我们需要讨论大数据. 你会为了披萨泄露朋友的隐私吗？. 围绕数据及其对人权影响的问题仍然是公众讨论的新话题，但一些更具探索性的问题并非显而易见。. 考虑到这一点，以下是我们需要回答的四个关键问题。. 谁真正“拥有”我们的数据？. 剑桥分析 ...