人工智能、大数据分析,区块链和云技术通过数不胜数的方式改善了世界。 但是这些技术也带来了新的漏洞,比如最近披露的处理器安全漏洞Spectre and Meltdown就涉及到数十亿设备的数据隐私。
寻找一种更好的方法来激励用户的正面行为,奖励用户之间的积极互动,将成为更安全的数字未来的重要组成部分。 随着针对元宇宙的讨论越来越多,物理世界和虚拟世界之间的界限将会继续模糊,人们也对元宇宙环境中所潜在的风险提出了担忧。 元宇宙是一个以三维、多感官体验为特征的虚拟现实世界(当前的互联网可以被称作是二维的,仅在平面屏幕上显示文本和图像)。 根据一些 专家 的说法,目前最接近元宇宙的范式,可以在《堡垒前夜》和《罗布乐思》等游戏中体验到。 构建一个可信任生态系统,是元宇宙技术开发中一个必要的、关键的考虑因素。 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。
为了实现这种协作方式,行业参与者需要找到安全的方式,在彼此之间,以及与监管机构之间,共享数据和数据中心增长预测,同时避免泄露商业敏感信息。
数字支付的迅速普及在一定程度上推动了这一转变——它让消费者和商家能够在全球范围内轻松买卖商品。 然而,确保跨境支付的易用性、互操作性和安全性是一项艰巨的任务,而一些挑战有可能使其难上加难。
WEEE法规改善了电子垃圾回收,为纺织品提供了经验教训。随着定义和指导方针的不断发展,收集的电子电气设备垃圾总量从2012年的300万吨增加到2021年的490万吨,回收和准备再利用的垃圾总量从240万吨增加到400万吨,同期增长了64.8%。
报告称,未来五年,企业最需要的技能包括分析性思维、同理心和积极倾听能力,以及领导力和社会影响力。 新兴技术 这些工作暂时不会被人工智能取代
近代历史中,技术的进步为产业与社会带来了一次又一次影响深远的变革,跨越式地重构了我们的商业模式、经济结构、生活文化以及政治格局,我们称之为“工业革命”。 第一次工业革命始于十八世纪六十年代,英国棉纺织工哈格里夫斯发明了“珍妮纺纱机”,揭开了机械生产代替手工劳动力的时代。 同时,苏格兰发明家瓦特成功改良蒸汽发动机,并迅速在采矿、冶金、机器制造以及运输等行业被广泛应用,大大提高了劳动生产率,加速了农业社会向工业社会的转型。 十九世纪九十年代,人类迎来了第二次工业革命,从“蒸汽时代”迈进“电气时代”。
数据与安全:在工业元宇宙中,数据可以在组织内部无缝共享,并有选择地与供应商和客户进行共享。 安全、隐私、数据偏见和基于数据的歧视可能会得到解决。
我们认为,包含员工福祉四个维度的综合方法才是提高员工忠诚度的关键,这四个维度分别是:身体、财务、情感和社会。 1.身体健康: 身体健康意味着充分了解和有效管理自己的健康状况。
“软件驱动时代的汽车”社区 指出了对充分释放智能道路交通基础设施潜力至关重要的关键举措。 互联基础设施有可能彻底改变我们的出行方式,使道路交通更高效、更安全、更清洁。 以下是四个公私合作议程中四个比较重要的相关用例: 1. 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。 2. 先进的交通管理:提高道路安全和交通效率. 实时交通和事故数据信息可以改善交通流量,提高道路安全性。 通过动态调整红绿灯周期的计时,我们可以为现有交通优化道路通行能力,同时利用先进的交通管理技术,道路上出现障碍物时车辆可以得到通知。
Eon Group 开发了一种为服装赋予数字 ID 的方法,称为 CircularID,该方法可促进循环经济,帮助时尚业更可持续。 这种数字护照使品牌能够多次销售和转售其服装,因为每件商品都可以在其整个生命周期(从生产、销售、转售到回收)进行跟踪和追踪。 该ID包含面料成分等重要信息,可以帮助回收商在服装寿命结束时对其进行处理。 美国可持续时尚企业Queen of Raw向服装浪费发起了挑战:它 提供了电子商务软件解决方案,使时尚行业的企业能够快速建立和管理多余的库存。 该公司的Materia MX软件,即服务供应链解决方案,可自动执行多余库存的购买、销售、再利用和回收,从而提高库存效率、节省资金并利用可能的服装废料。
命令式自然语言处理使用户能够使用对话语言与机器交互,技术变得更加直观且易于使用。通过命令式自然语言处理实现的技术民主化打破了使用壁垒,用户无论技能水平高低都可以使用,从而创造了一个包容性的环境。
2022年,有66%的网络安全从业者在其组织内经历过深度伪造的攻击。 研究人员预测,到2026年,多达90%的网络内容都有可能将是AI合成的。 随着新的检测技术的发展以及对教育和道德考虑的持续关注,我们可以共同打击深度伪造犯罪,并确保深度伪造技术用于人类共同的利益。 近年来,我们看到了深度伪造行为的兴起。 在2019年和2020年之间,深度伪造的网络内容数量 增加了900%。 预测表明,这一令人担忧的趋势将在未来几年继续下去。 一些研究人员甚至预测,“ 到2026年,多达90%的网络内容都将可能是AI合成的。 ”深度伪造技术通常被滥用于欺骗和进行社会工程攻击。 它侵蚀了我们对数字技术的信任,并日益对企业构成威胁。 2022年,有 66% 的网络安全从业者在其组织内经历过深度伪造的攻击。
自动化工具能扫描聊天记录、语音通信和游戏中的行为,识别并标记不当行为。整合利用AI工具,能直接筛选出不良内容,并将其发送至人工干预。不过,这些解决方案应始终与人工审核协同工作,确保决策考虑全面,处理准确。