1. 员工技能与股价表现挂钩. 到2020年,虽然新冠疫情使大部分经济业态关闭,并迫使诸多企业改变了运营方式,但员工熟练掌握“前沿技能”的公司在2020年的股票回报率明显高于熟练度落后的公司。 报告称:“总体而言,在这动荡的一年中,能够更好地经受住疫情影响的公司正是那些投资于员工技能的公司。 员工技能熟练度与公司股票回报率有关。 Image: Coursera. 2. 提升技能能够提升员工信心. 根据是次调查对“学习者学习成果”的分析,在至少一项新技能中,获得至少一项竞争能力的学习者,在工作中会更有信心。 此外,Coursera平台上个人发展课程的入学率从2019年的3.1%跃升至2020年的5.5%。 报告指出:“随着人们逐渐适应新冠疫情,趋势正在逆转。
公司可以开发自己的课件来重新培训和提升员工。 一些 网上学习平台 如Coursera,Udacity和Udemy,承诺通过提供数据科学、机器学习和人工智能等领域的课程,来帮助企业在数字化突破上走在前面。
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 ...
我们采访了世界经济论坛技术先锋社区的14位企业家,了解他们是如何创立自己的公司的以及他们的经验是什么。 以目标为起点 Sean Hinton, SkyHive 创始人兼首席执行官
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,用于治疗住院病人,并在临床试验中降低了38%的死亡率。 我们的人工智能模型发现了该药物的一种未知的、非目标的抗病毒作用,使这种已知的、用于类风湿性关节炎的抗炎药成为挽救住院的新冠肺炎患者生命的疗法。 “日常生活中的裂缝比许多其他事情更能让我了解生活” Ariel Katz, H1 首席执行官和联合创始人. 我休息了一段时间。 在卖掉我的第一家公司之后、创办H1公司之前,我休息了6个月。
让每个实体或数字产品、每个工厂制造流程、每个企业业务流程都能产生数据,并利用这些数据提高工作效率和灵活性; 让分析和机器学习能力尽可能接近边缘,以实现实时洞察和行动;
开发AI模型需要一种“测试与学习”的方法,在这一流程中,算法将不断学习,数据也将不断完善。这与软件开发的方式有很大不同,并且需要一套截然不同的工具。机器通过输入数据来学习,而更多(更好的质量)数据是训练AI的关键。
什么样公司规模能被称为“中小型企业”(SMEs)?不同国家和地区的标准略有不同。按照经济合作与发展组织的定义,通常中小型企业指的是“员工人数不超过250名的非附属独立公司”,其中小型企业员工人数不超过50人,微型企业不超过10名、甚至5名员工。
机器人流程自动化(RPA)是一种处理运输交易中许多步骤的人工智能,软件通过理解和操纵数据,触发系统响应并与其他数字系统进行交互。 使用RPA可以确保海关申报、安全证书、提单和其他文书的准确性。
第三,也是我认为更重要的是,人才的配备。我们需要优秀的深度学习领域的科学家,以及一大批热衷学习、实验和解决问题的年轻工程师。我相信,来自计算机、统计、数学、应用数学、电子和自动化这六大专业的顶级大学毕业生们,已经具备了进一步学习掌握人工智能研究技能的基础。
根据马里兰大学的数据,2016年全球森林砍伐达到了记录性的2970万公顷。由Ecometrica(全球气候、水和森林的数据和数字地理地图软件平台)开发、英国宇航署资助的价值1400万英镑的Forest 2020倡议旨在通过使用地理空间数据监测印度尼西亚、巴西、哥伦比亚、墨西哥、加纳和肯尼亚的、共3亿公顷的 ...
虚拟现实、物联网等数字生活新方式也迅速到来,且复杂性与日俱增:一场关于技术的较量正如火如荼地展开,软件要能分析人类情感、预测人类行动、代替人类决策。
软件和平台产业不断发布版本更为先进的产品,并不断强调其技术特点,这助长了科技崇拜的氛围。 实际上,当企业希望借助区块链实现以下目标时,公链和私链都能够获得成功:
无论是在游戏里打怪,还是在无人驾驶方面日益精进,计算机智能的诸多发展形式都足以让人类稍做休息。 人工智能是真实存在的,也将成为社会变革的一大要素。
对于企业领导者来说,通过“人力数据”(people data)来培养一种强调信任、透明度和生产力的文化将更为有效;人力数据系统将不同来源的人力资源数据汇聚在一起,能够帮助员工了解为取得工作成果需要做到什么,以及如何为公司更大的目标做出贡献。
在过去的5年终,推动人工智能的快速发展的有以下4个新的基本条件: 1、所有的设备都连结在一起. Ray Kurzweil(谷歌技术总监,在人工智能、机器人、深度学习等领域的专家)相信总有一天我们能够直接将我们的大脑和云空间连结在一起。 虽然我们尚未实现可以与任何东西兼容的传感器。 互联网最早将电脑连结在一起,而后是连结上了移动设备。 传感器让一些诸如建筑物、公交系统、机器、家庭甚至是我们的衣服得以与云空间相连,将它们转变成不仅可以输出数据还能够接收指令的迷你设备。 2、运算正在走向免费. 马克·安德森(网景联合创始人,开发UNIX版的Mosaic浏览器,知名投资人)声称摩尔定律(当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件数目,约每18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍)已经反转。
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。 传统的岗位可以解构为独立组件任务,从而被世界各地的员工、Upwork或者Topcoder这样的平台上的工作人员、自由职业者、联盟合作伙伴以及自动化程序完成。 因此,在决定如何最好地整合人类和机器的时候,重点应该放在工作而非岗位上。 从这样的点出发,组织可以开始将程式化的工作从拥有更多变量、更互动化的、更需要人类的诸如移情和创造力等技能的工作中分割开来,使这类工作更好地由自动化程序完成。 不过,那些任务更适合自动化完成,而组织又该如何选择完成每一项任务的最佳工具呢? 2.理解自动化带来的机遇. 理解三项自动化关键技术以及哪项技术最适合哪项工作是十分重要的,如图所示。
人工智能在计算交通流量方面比预期更好,还能够预测疫情发生率,管理能源利用效率。 但归根结底,人工智能所分析的问题,及其提出的解决房方案,都显示出了从人类设计师那儿继承的偏见。
“翻译官”能够解释人工智能如何通过算法找到答案,并以此建立起人类与人工智能之间的信任关系。 在自动驾驶汽车和无人机的时代,人工智能对我们生活中来说越来越重要,它也正通过学习变得越来越聪明。 今天,人工智能可以识别文字,区分人脸,甚至在一定程度上识别物体。 但是,即便是最好的人工智能系统,很大机会仍会出错。 波士顿大学计算机科学助理教授Saenko表示,人工智能的错误率确实是一个大问题。 她是这么说的:“如果人工智能发生错误,人类用户对人工智能的信任很快就会大打折扣,并最终停止使用它。 我认为,人类本质上不太可能只接受机器告诉他们的东西。 她补充说,另一个复杂因素在于,随着人工智能变得更加强大,驱动它的算法对于人类用户来说也变得越来越不透明。
越来越多的公司和政府意识到,“网络安全”不仅仅是一个IT问题,他们正在将网络安全视为一种商业风险。 全球各大公司的经理层和董事会成员都开始意识到,现在网络安全显然是他们运营公司的一大责任。
反犹太主义网络监测系统(ACMS)是监测社会媒体反犹太主义的新工具,这个工具自2016年10月以来由以色列侨民事务部开发,它将于本月底在耶路撒冷举办的2018年打击反犹太主义全球论坛上发布。
越来越多的游戏用生态学要素作为游戏的核心特色,生态学作为一门学科的价值以及相关性自然也会得到提升。通过玩游戏,孩子们能够以一种愉快、简便的方式接触到学术内容。
“我好无聊!”“这份工作太无聊了!”我们许多人都在工作中听过同事发表类似的感慨。事实上,一些诸如谷歌新加坡、Zappos等公司正不遗余力地让员工在工作的同时享受乐趣。在工作中享受乐趣能带来诸多好处,如更高的工作满意度、参与度与忠诚度。