无代码平台的好处：时间-成本效益以及可协作性. 速度。. 无代码意味着更快的开发周期和更少耗费于调试的时间。. 由于数据驱动的无代码技术可以适应任何前端业务的新变化和新功能要求，它们显著缩短了交付应用程序和软件的时间。. 在新的工作流程下 ...
例如，新IT中的边缘计算能力已经在保护生物多样性方面发挥重要作用。. 在与 鲁滨逊岛自然保护区 的合作中，我们正是通过边缘计算在人迹罕至的区域对濒危动物的图像信息做出高效处理从而分析其行为模式，把原本六个月的视觉数据处理时间大大缩短到了 ...
在过去几十年中，对技术伦理的研究经历了三个阶段。. 第一阶段的研究主要集中在计算机上。. 在此期间，各国颁布了大量有关计算机使用、欺诈、犯罪和滥用的伦理准则和法律，大多数规则今天也仍然适用。. 第二阶段则集中在互联网领域，创建了规范信息 ...
白皮书指出，保险核保师最有可能从人工智能中受益，因为其100%的任务都能够通过人工智能得到生产力增强。 发布于2023年9月的白皮书《未来工作：大语言模型和工作》 Image: 世界经济论坛
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 ...
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。
人工智能维护方面的主要任务是确保人工智能系统得到最佳利用。 根据白皮书，人工智能维持将包括三种主要类型的岗位：内容创建者、数据管理员以及伦理和管理专业人员。
BenevolentAI的一个关键转折点是，我们部署了人工智能（AI）药物发现平台，以确定可能被重新用于治疗新冠肺炎的现有药物。. 2020年1月，我们利用人工智能工作流程确定了一种药物，即Eli Lilly公司的的baricitinib，该药物最终获得美国食品和药物管理局批准，用于 ...
我们提供了分析，以支持世界经济论坛的报告《以技能为先：建立高效和公平的劳动力市场的机会》。 以技能为先的方法可以为招聘带来更大的灵活性——这正是人工智能迅速颠覆工作所需技能的时代所需要的。
在这种新环境下，企业可以通过以下方式在内外部重视隐私、安全和多样性等道德支柱，以证明其值得信赖：通过设计用户隐私授权管理来保护隐私；通过强大的内容审核采取在线安全措施；从产品设计到无障碍设计，增强设计多样性，努力实现包容性。
首先，我们今天所有的需求是否都得到了满足？例如，我们想要更高质量的食品吗？我们希望企业或政府机构提供更好的服务吗？我们想要效率更高或设计更精美的产品吗？我们是否希望身心更加健康？满足这些需求和愿望，就能创造出新的工作机会。
工业界取得领先地位的秘诀是什么？ 如今，开发前沿的AI模型需要大量数据、计算能力和资金来源，而学术界常常难以获取上述资源。 3. 前沿模型的成本非常高昂. 如前所述，大语言模型的运行和训练成本不菲。 根据人工智能指数的估算，行业领先的AI模型训练成本已经显著增加。 例如，OpenAI的GPT-4的训练成本约为7800万美元，而谷歌的Gemini Ultra则花费了1.91亿美元。 作为对比，在2017年， 最早的 Transformer 模型 训练成本约为900美元。 这一模型为几乎所有现代大语言模型的架构奠定了基础。 4.行业领先的AI模型主要来自美国. 美国在发布著名AI模型方面领先于其他国家。 Image: 人工智能指数，斯坦福大学.
问题不在于有多少岗位会被人工智能和机器人取代，而在于如何重新配置工作能够实现人才与机器的最佳组合。. 以下四步可以帮助各组织解决这些问题 ：. 1.考虑，从工作开始而非从岗位开始. 工作场所的数字化给予组织完成工作的新选择。. 传统的岗位 ...
数字孪生等创新技术将为工业领域实现这一机遇发挥关键作用。. 我们预计产业集群将能依托大规模应用的共享数据和分析，逐步实现更高程度的数字化整合。. 能源转型在安全性、可负担性和可持续性之间引发的了巨大且日益加剧的紧张关系，因此提升能源效率 ...
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 ...
确实，前者已经被人多次使用（如 这里 及 这里），但这个词也为国际经济学家提出了两个问题：. 1）“全球化4.0”这个新标签是否有实质性内容？. 还只是换汤不换药？. 2）如果我们正经历全球化4.0时代，那前三代是什么？. 它们真的有区别吗？. （剧透：有 ...
数年时间里，麻省理工学院斯隆管理学院教授Zeynep Ton一直专注于研究一份好的工作应具有哪些基本要素。. 她将研究结果总结为“好工作战略”. 世界经济论坛发布的白皮书《未来工作：大语言模型与工作》认为，随着新兴技术不断涌现，新的工作也会随之产生 ...
其中一个例子就是总部位于纽约的软件公司Sourcemap，该公司专门研究企业的全球供应链。 其CEO Leonardo Bonanni 认为，供应链更加透明可以“使企业能够定高价，同时避免声誉风险。
这些公司将会提供多种新技术，包括自动驾驶汽车软件、传感器、发动机控制单元、电池及导航系统。 例如，比亚迪、LG化学、松下以及三星等四家公司已扩大其在移动行业所发挥的作用，成为电池（自动驾驶电动汽车最昂贵的部件）的主要供应商。
您读了吗？ 何时会有自动驾驶汽车开入您的车道？ 从紧闭大门到开放数据. 在过去的一年半中，各家行业领先的自动驾驶技术开发商已经开始公开其道路驾驶数据库。 在此之前，由于数据收集的资源密集性要求，学术界只能使用少量小型数据库。 开放数据库让学术界研究人员可以进行自动驾驶技术的实验和研究，开启该领域的创新。 然而，经常被忽视的一点是，数据共享对于实现自动驾驶的安全问题也至关重要。 促进利益相关者之间的协作和数据共享是制定恰当的安全标准的基础，也是 美国国家公路交通安全管理局制定《自动驾驶汽车志愿指南》的核心重点之一。 数据共享与自动驾驶的安全是密不可分的，下面我们将从两个构想开始，解释其中的原因。 首先，在自动驾驶汽车方面，安全是首要社会目标。
微软作为ChatGPT开发商OpenAI的投资者之一，将生成式人工智能工具定位为其产品的核心。该公司最近声明，由于数据中心扩张，其二氧化碳排放量自2020年以来增加了近30%。谷歌2023年的温室气体排放量则比2019年高出几乎50%，这主要是来自与数据中心
创业者如何将他们的想法转化为成功的创业公司？. 我们采访了世界经济论坛技术先锋社区的14位企业家。. 得到的经验包括：试验你的假想，对新机会持开放态度，以及永不停止学习。. 创业公司在全球经济中发挥着越来越重要的作用，它们能将一些创新的想法 ...
NordPass对庞大的网络密码数据库进行了分析，并在研究员团队的帮助下调查了因使用恶意软件而泄露的密码。 以下是20个最常见的密码。 如果你的密码也在其中，或许是时候考虑修改密码了。 1. 123456. 2. admin. 3. 12345678. 4. 123456789. 5. 1234. 6. 12345. 7. password. 8. 123. 9. Aa123456. 10. 1234567890. 11. UNKNOWN. 12. 1234567. 13. 123123. 14. 111111. 15. Password. 16. 12345678910. 17. 000000.