即使榜单上其他工作被人工智能颠覆的可能性也很高，如电话销售员（68%）、统计助理（61%）和银行出纳员（60%），但授信员、收银员和文员的风险仍旧遥遥领先、高居榜首。
连通技术. 在这个亟需减少能源使用、即将迎来6G的世界，我们应如何使日益增长的即时数据访问需求和供应更具可持续性？. 智能超表面 （RIS）通过动态变形优化了无线通信链路，并结合超材料、智能算法和先进信号处理来控制和操纵电磁波。. RIS为增强容量和 ...
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 ...
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 ...
这些系统具有用于不同任务的专门代理，由中央控制器来构建自主代理并进行协调，将操作系统转变为智能活动的中心。 随着命令式自然语言处理更深入地融入我们的日常生活和操作系统，它开辟了一个人们可以拥有个性化数字助理的未来。
神经网络创建了大量的宏观准则，导致现在也没有预设的编程模式可供备选了 。. 加州大学伯克利分校的项目合作者Trevor Darrell说，“深度神经网络的算法模型擅长处理的是视觉和语言任务（如自动翻译），因为计算机能够从大量的数据中学习。. 正因为如此 ...
新技术、经济危机和其他因素将继续改变劳动力需求，让工人不得不流动到别的工作当中去。 如果劳动力过渡能够更有效率地进行，这对每个人的生产力乃至社会公平都有显著的好处。
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 ...
Temenos：Temenos正在通过先进的银行技术（包括云技术、软件即服务技术及人工智能技术）帮助银行实现数字化转型。 在新冠肺炎疫情期间，借助该技术，银行与信用合作社能够使小企业快速获得至关重要的政府资金。
分享. 世界经济论坛， public.affairs@weforum.org. 人工智能驱动的科学发现 、 捕碳微生物和弹性热量材料位列本年度十大新兴 技术。. 十大新兴技术重点关注健康 、 通讯 、 基础设施和可持续发展等领域的应用。. 本年度 《十大新兴技术报告》 评选出了未来三至五 ...
为了剿灭新型恶意软件，许多互联网安全方案都或多或少引入了人工智能技术。 基于特征码签名的启发式防御，在性能改善方面潜力有限。 因此，最尖端的互联网安全方案引入了机器学习作为助力。
包括新的基础设施（交通管理控制中心、接送中心及专用车道)；专用车辆及其融资与保险；本地业务（如清洁、维修、费用、泊车及道路救援）；提供客户界面、路线与旅程安排以及付款处理的技术平台。
我们如何在这一颠覆的世界中找到方向？答案是将重心从供给侧转向需求侧。尽管传统技术的指数级性能增长有所下降，然而需求仍继续呈指数级增加。新产生的数据正在呈指数级增加，我们从感知到行动的等待时间也呈指数级下降。
例如，西门子采用了“纵深防御”的概念，部署了物理安全、网络安全、系统与软件安全相结合的全面安全机制。 各国政府同样希望对此采取行动。 例如，欧盟委员会发布了数据保护规定（GDPR），该规定将于2018年5月生效，旨在确定欧盟网络安全认证框架。
机器人领域的进步将会创造美好的未来——人类能够更轻松地完成工作。. 以下是目前机器人领域最为关键的4个趋势。. 1.适应性. AI和相关技术的发展对于机器人技术来说无疑是一种推动。. 实际上，机器人的应用十分广泛，如私人秘书、社交伴侣，还 ...
自然语言处理和社会认知算法的共同提升，再加上前所未有的丰富数据，很快就会让智能数字助理服务一个人生活的方方面面，例如管理财务和健康状况，甚至帮他挑选要穿的衣服。
Fiona MacDonald. 《权力的游戏》第七季结束之后，相信不少粉丝都开是焦虑不安了，毕竟后面的情节可能更加令人激动，但是我们却不知道什么时候才能看到。. 这部剧的进度现在超过了原著，粉丝们可能得等到2019年才能看到乔治·R·R·马丁（George R.R. Martin）的长篇 ...
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 ...
在客户投诉中心发表你的抱怨之后立刻收到企业的客服聊天或邮件，实际上是客服机器人在和你对话。. 在上述这些熟悉的场景中，人工智能已经开始在我们日常生活中、无声无息的取代了一些你甚至还没察觉到的角色。. AlphaGo 的崛起，唤醒了全世界对 ...
一. 语言具有主观性. 通常来讲，人工智能更擅长处理基于客观现实的任务。 无论是识别数据集中难懂的信号模式，还是在复杂的道路条件下进行导航，当机器的决策系统由明确的数学或物理规则管理时，它便能发挥最佳功效。 相较之下，自然语言是人类群体为了同他人交流而发明的主观产物。 通常而言，语言会表现出类似规则的变化（例如语法和动词变化），但这些规则只是基于惯例而非客观现实总结而成，而且规则仍在不断发展和变化。 人类在识别肿瘤或判断信用风险方面或许已经失去了领先优势，但我们仍然拥有并且可能永远拥有对自然语言中“自然”的终极权威。 这种权威反映在评估机器翻译算法的选择度量标准——双语评估替换（BLEU）中，根据候选翻译与专业人员产出结果的相似性对其进行评分。
工人还会不断“更新技能”或“提高技能”，公司每年都会为员工提供培训时间，以确保这些劳动力可以帮助公司维持竞争力。但这也意味着下岗工人更有可能找到新的工作：与其他工业国家不同，他们不必寻找提供过时培训或教育的新工作。
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？. 剑桥分析公司（Cambridge Analytica）丑闻被披露之后，公众对该行为 ...
白皮书显示，人工智能训练、解释和维护等三方面的就业机会可能增长最快。. “创造性破坏”（Creative destruction）是经济学的核心概念之一。. 早在1942年，Joseph Schumpeter就提出了这个概念。. “创造性破坏”的本质是说，变化不可避免，旧的处事方式会不断被新 ...