通过利用数据进行明智的决策，我们可以实现更高效的资产管理、更有利可图的业务，最重要的是，实现更可持续的运营——所有这些都有助于实现联合国可持续发展目标。
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1.33亿个新岗位将会因为人力、机器和算法的新分工而逐渐在全世界涌现。. 同时会 ...
这将给企业的运行带来一系列潜在问题，比如使用“过时”软件可能会降低工作效率、提高维护成本、甚至带来网络安全隐患。此外，目前技术发展呈现指数级速度，忽略对新科技的了解和使用长远来看可能造成企业与技术进步脱节。
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 ...
数据4.0——重新思考数据驱动型经济的规则. 公司将需要在人的层面上将数据制度化，迎接崛起的新挑战，并且必须推动数据驱动经济的发展，以实现向善的变革。. 虽然许多日常生活和经济活动在疫情期间的某个时刻陷入了停顿，但数字、技术转型并没 ...
随着制造业越来越多地采用机器人等“智能”技术，公司们正展示出战略运营、软件工程和数据可视化方面的“前沿”技能。 尽管如此，制造业在技能差距和劳动力短缺方面的问题，仍有很长的路要走。
技术至善：公民社会面临的4项关键挑战. 从用无人机来探测人权侵犯行为，到用手机数据来通知人道主义应对措施，公民社会组织正大力开发使用着数字科技和第四次工业革命技术，从而为社会造福，尤其是那些最脆弱的群体。. 目前，人道主义和发展组织 ...
吹气以诊断疾病. 很快，对病人来说，测试疾病可能就会像呼气一样简单。. 新的呼吸传感器可以通过对人类呼吸中包含的800多种化合物的浓度进行采样来诊断疾病。. 例如，人体呼吸中的丙酮含量升高表明病人患有糖尿病。. 在呼吸化合物流过金属氧化物 ...
数据量持续飙升，信息与通信技术行业如何实现可持续发展？. 数据量正在持续增加。. 随着数字化转型持续推进、人工智能不断发展、移动数据网络需求增长和加密货币挖矿的诞生，数据量正在激增。. 这使得我们所需的算力急剧增长，这将导致电力需求飙升 ...
1) 区块链. 总有人对区块链持怀疑态度，有许多人认为该技术已经展示出缺陷，并且可能存在内生性问题。 有些怀疑是有道理的，但放弃区块链还为时尚早。 区块链背后的想法是，完成交易所需的所有信息都存储在透明的共享数据库中，以防止其被删除，干涉或修改。 每个过程，任务和付款都有数字记录。 在任何阶段所需的任何活动的授权，都将被识别、确认、存储并与链上各方共享。 在这项技术的不断试验中，托运人、货运代理、承运人、港口、保险公司、银行、律师和其他人员正在共享各自运输交易中的重要信息和数据。 今天缺少的是供应链中的所有相关方（包括监管机构）就一套共同的行业标准达成共识，这些标准将规范区块链的使用。 如果无法在标准化方面达成共识，区块链技术几乎无法为我们提供任何帮助。
领导者有责任探索如何设计、开发和实施技术以塑造一个更公平、更负责任的世界。. 在未来的十年中，一系列技术解决方案将触及并改变我们生活的各个方面。. 这些新解决方案可能会解决现有问题，但也可能使之加剧，并带来其他问题。. 正是因为技术既可以 ...
现在，这个研究领域已经悄然进入了一个全新的第三阶段，我将其称为“数据和算法伦理”。. 未来，我们将需要有关人工智能开发和利用的伦理框架和法律。. 当前，一些政府部门和行业协会已开始尝试建立这样的伦理框架，显著的例子包括阿西洛马人工智能 ...
KOIS专注于三个领域：健康、教育与就业，以及环境。 通过创新金融项目与投资，他们救助了3600多万名患者，帮助了27000多名求职者，并建造了2500多个可持续的住宅单元。 Denim Expert ：Denim Expert是孟加拉国一家专营牛仔布的制造厂，积极致力于提高孟加拉国服装业的可持续性与包容性。 2019年，该公司在多个领域制定了可持续目标与指数，包括减少能源与水的消耗、二氧化碳排放以及废料的产生等。 该公司还与美国国际开发署合作，致力于为跨性别者与人口贩运幸存者提供帮助。 Green Delta 保险公司 ：Green Delta保险有限公司（GDIC）是孟加拉国最大的保险公司。
有了这种数字智能，各大品牌可以设计创新性的商业模式，同时解决可持续性方面的关键问题。 真实世界里的数字化——聚焦今天 有了优步，车主无需再获取汽车所有权，这从根本上改变了运输方式。
面对飞速发展的人工智能，企业面临的最大风险有哪些？. 2023年8月3日. 超过一半的首席风险官了解人工智能开发监管对其公司的影响。. Image: Unsplash/Sean Pollock.
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。
2018年5月27日. 上个月，塔夫茨大学的科学家宣布他们已经创造出一种可以安装在牙齿上的传感器，用以追踪饮食质量并量身定制营养膳食计划。. 与此同时，微软宣布已经开发出了能够像人类一样快速而准确地将中文翻译成英文的软件。. 除此之外，还有 ...
加速数字引领经济复苏的三种方式. 数字身份证是以更快和更普惠方式实现经济复苏的一个关键性推动因素。. 新冠肺炎疫情对小企业产生了破坏性的影响，但数字工具可以使中小企业获取资本和更广泛的客户群，从而为其提供一条复苏的道路。. 数字理财在中国 ...
为了帮助公司加速引入新的管理理念，我有四点建议： 探索“相邻可能”、容忍拖延行为、投资“创意实验室”和寻求外部支持。 探索“相邻可能” 在维多利亚时代的英国，查尔斯·达尔文提出了惊世骇俗的自然选择理论。 他后来回忆道，这是他在阅读托马斯·马尔萨斯的《人口原理》时突然冒出的想法。 如果事实确是如此，那么这可谓一个绝妙的灵光乍现时刻。 不过， 事实却并非如此。 马尔萨斯的确对自然选择理论的形成有贡献，但他也只是助力了该理论的一小部分。 从达尔文的笔记可以看出，他的理论是随着时间的推移逐渐成熟的，不是产生于瞬间的顿悟。 同样，新的管理理念也难以在短时间内取得重大突破。 这是很正常的，因为比起科学探索，检验新的管理理念是否生效要困难得多，这意味着不可能轻易实现巨大飞跃。
接下来我们就告诉你如何实现：. 通过人工智能可以实现准时或提前运达. 运输延迟和缺货使得消费者们感到失望。. 那么企业们有没有办法能够知晓哪些用户、哪些时间段会想要购买产品呢？. 从而让供应链专家们对他们的库存、人员以及物流能力进行 ...
“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.
这份白皮书概述了30项关于负责任地开发生成式人工智能的建议，包括与开放式创新和协作有关的实践，以及社会进步的优先事项。 本文作者：Ian Shine，论坛议程高级撰稿人
通过建设 “公钥基础设施”——抵抗旨在修改信息的恶意攻击——以及保持分类账规模，区块链能够实现机密性。 区块链网络越大、越分散，其安全性却强。 除此以外，区块链的很多方面都让人感到担忧，如可扩展性有限、信息保密性不足、总括性的行业标准缺失。 比如，即便有了加密和身份管理等加强了保密性的技术，人们也能在整个网络结点中看到区块链交易。 换言之，元数据和数据分析能够从加密数据中揭露信息，从而实现模式识别。 对于欧盟来说，数据保密性问题极为棘手，因为五月生效的 《一般数据保护条例》 对用户同意与数据保留提出了更严格的要求，从而保护欧盟居民的个人数据与隐私。 同时，个人数据也不得离开欧盟，居民享有“完整与最终的数据控制权”。