苹果晚入局人工智能领域

Apple’s Late Entry into the AI Field

根据最近的报道,苹果进入生成式人工智能领域的计划被推迟了,使得他们落后于谷歌、微软和三星等竞争对手。虽然这些科技巨头已经积极采用人工智能创新,但苹果在这一领域尚未产生重大影响。

彭博社的马克·古曼表示,苹果的生成式人工智能计划直到2025年才能达到全面规模,这与竞争对手相比是相当大的延迟。到那个时候,谷歌和微软将已经推出了以人工智能为核心的新硬件、软件和服务。三星,苹果最大的智能手机竞争对手,也计划在即将推出的Galaxy S24系列中加入人工智能的行列。

苹果在人工智能开发方面的这一延迟对于一个以在消费技术领域成为顶尖创新者为傲的公司来说,存在着重大风险。正如古曼所指出的,三星很可能利用苹果的不足,在接下来的几个月里突出他们自己的人工智能进展。

然而,苹果确实计划在6月的全球开发者大会(WWDC)上宣布其人工智能产品,作为iOS 18的一部分。该公司一直在内部开发一个名为Ajax的大型语言模型,并且自去年初以来一直在进行测试。尽管苹果一直不愿使用人工智能这个术语,但他们已经在其核心应用程序和生产力软件中加入了机器学习功能,例如自动摘要和自动完成功能。

此外,苹果计划将人工智能整合到Apple Music等服务中,以增强播放列表的创建,并计划改进其数字助手Siri。对于开发者来说,苹果正在开发新版本的Xcode和其他开发工具,这些工具将包含人工智能的代码自动完成功能。他们还在研究基于人工智能的系统,以协助AppleCare员工解决客户问题。

尽管苹果在人工智能领域可能稍显落后,但他们即将在WWDC上的发布声明表明他们致力于迎头赶上,在这个快速发展的人工智能领域保持相关性。… Read the rest

工作场所专家对缺乏对工人的保护表示关注,面对AI技术的发展

Workplace Experts Convey Concerns over Lack of Protection for Workers in the Face of Advancing AI Technologies

根据各种工作场所专家的说法,人工智能(AI)和其他先进技术在工作场所的普及引发了关注,因为工人在没有足够保护措施的情况下受到持续监控和监视。这些技术旨在监测、监视和提高生产力,有可能对工人的权益和福祉产生负面影响。尽管如此,专家们认为美国的企业、劳工组织和政府在解决这些问题上并未采取足够的措施。

AI系统已经被应用于呼叫中心,用于记录和评估工人的表现,通常会因为偏离脚本回答而处罚他们。此外,一些公司还实施了监控员工电子邮件的软件,以寻找是否提到了劳工组织。工作场所专家认为,工人没有足够的了解正在使用的监控工具、收集的数据及其如何用于评估他们的表现。

相比之下,欧洲许多工会多年来一直呼吁对侵入性人工智能追踪和管理方法进行保护。特别是德国公司已经为工人实施了成功的保护措施,例如禁止算法在没有人类参与的情况下解雇工人,以及禁止使用通过数字监控收集的数据进行纪律处分。

针对这些问题,美国的一些劳工组织开始推动更强有力的保护措施。例如,美国通信工人工会已经就某些呼叫中心的透明度和通话录音限制要求进行了谈判。美国最大的劳工联合会AFL-CIO也成立了一个技术研究所,以制定AI和其他技术方面的专业知识和政策。

专家们认为,将工人纳入到关于新技术的决策过程中可以降低其侵入性,并最大程度减少对工人的负面影响。例如,工人的参与可以防止基于AI的技术在招聘和纪律程序中产生歧视。然而,在面对不断发展的AI技术时,还需要采取更多措施来确保保护工人的权益。… Read the rest

巫师海岸公司承认在营销图片中使用了AI元素

Wizards of the Coast Confirms AI Components Used in Marketing Image

巫师海岸(Wizards of the Coast)是著名游戏开发商,负责制作《魔法风云》(Magic: The Gathering)游戏。该公司证实了最近的一张营销图片确实包含了“一些AI元素”,这与他们最初的否认相悖。这张图片展示了一个以蒸汽朋克为灵感的环境中设置的魔法卡牌,并强调了复古框架的吸引力。

然而,细心的用户很快就指出了AI介入的迹象,如复杂细节中的异常和一个压力表上的文字。尽管受到指责,巫师海岸最初否认使用AI,并声称艺术作品完全由人类创造。

然而,现在巫师海岸在社交媒体和官方网站上发布了一项新声明,承认了他们的错误。该公司表示:“我们之前说过一张我们发布的营销图片没有使用AI,但我们犯了个错误。”尽管整体图像的创作是由人类完成的,但似乎一些来自像Photoshop这样的行业标准工具的AI元素无意间渗入了营销创意中。

巫师海岸承认了他们维护魔法人工创作艺术的责任,并承诺重新评估与供应商的合作。具体而言,他们的目标是确保生成式AI工具在产品开发以外的任何创意过程中,包括营销材料,都不被使用。

该公司表达了对人类创造力和魔法手工艺的支持承诺。他们还承认,在这个快速发展的领域中,需要透明度和更好的披露。尽管在生成式AI日益普及的时代无法保证完美,巫师海岸发誓将优先考虑人类创作的艺术和艺术家。

巫师海岸以前也面临过类似的使用AI工具的指责。然而,最近围绕生成式AI工具的争议可能促使该公司采取更强有力的指引和更严格的措施,以避免未来的事件发生。希望这些行动能够防止进一步的批评,并为所有忠实的魔法粉丝保留魔法的本质。… Read the rest

探索人工智能作为社交伴侣的潜力:机器人能成为朋友吗?

Exploring the Potential of AI as Social Companions: Can Robots Be Friends?

摘要:随着像ChatGPT这样的人工智能聊天机器人的日益普及,许多研究人员一直在质疑它们作为对话者甚至朋友的潜力。虽然社会长期以来一直想象着自主系统作为社交伴侣生活的前景,但也提出了对人际关系影响的担忧。最近的研究表明,人工智能有能力填补我们社交生活中的空白,特别是在日益增加的孤独感中。然而,重要的是要平衡人际关系和与人工智能之间的关系。

关于人工智能和人际关系的讨论可以追溯到互联网普及时期,学者们探索了人工智能如何替代或补充人际关系。随着社交媒体的普及,对这个领域的兴趣也呈指数增长。然而,研究表明,过度使用技术可能导致较高的社交焦虑和孤独感,而其他研究则表明影响取决于个体和他们的使用模式。

在技术、领导力和心理学领域的研究人员进行的一项研究中,对ChatGPT进行了调查,以了解它对用户孤独感和支持感的影响。结果显示,与依赖亲密朋友的人相比,更频繁使用人工智能的参与者感到更受其支持。参与者与人工智能的互动越多,他们从人工智能获得的社交支持感就越高。然而,有趣的发现是,随着从人工智能的支持感的增加,从亲密朋友和家人的支持感相应减少。然而,值得注意的是,人类社交支持被发现是更低孤独感的最大预测因素。

机器人伴侣的崛起引发了关于人工智能在孤独感方面的可能性和限制的讨论。虽然人工智能可以提供支持和一种联系感,但不太可能完全解决孤独感。研究表明,完全用人工智能友谊替代面对面的友谊可能导致孤独感增加。然而,那些从人工智能中获得社交支持感的参与者,体验到的对他们的幸福感的影响与那些获得人类支持的人类相似,表明人工智能仍然可以提供一定程度的连通性。

总之,虽然像ChatGPT这样的人工智能聊天机器人在适度使用时可以提供功能和情感上的好处,但要认识到真实人际关系在对抗孤独感方面的重要性。人工智能可以作为人际关系的补充,但不应完全依赖。真正的人际关系提供了一种内在的归属感,即使是最先进的人工智能也无法复制。在利用人工智能获取支持的同时,与其他人类积极建立有意义的关系非常重要。… Read the rest

石油和天然气业的未来:通过AI和ML实现潜力的释放

The Future of the Oil and Gas Industry: Unlocking Potential with AI and ML

数字化转型正在重塑石油和天然气业,人工智能(AI)和机器学习(ML)的力量成为推动力。这些尖端技术正在革新行业的每个方面,推动效率、成本节约和竞争优势。

分析海量数据和预测结果

在大数据时代,分析发挥着关键作用,允许公司从庞大的数据集中提取有价值的洞察力。通过利用这样的先进分析,石油和天然气公司可以优化运营并降低风险。尤其是预测分析是一个改变游戏规则的因素,可以用于发现新资源、预防设备故障和优化供应链。

未来的效率和可持续性

实现运营效率是首要任务,自动化、预测性维护和优化供应链正在实现显著的成本节约。借助AI驱动的监控系统的帮助,健康、安全和环境表现得到了提升,确保了行业可持续发展的未来。

利用智能解决方案应对劳动力挑战

该行业面临劳动力挑战,包括劳动力老龄化和技能缺口。然而,AI和ML技术正在扩展现有劳动力的能力。此外,在数据科学和分析方面出现了新的角色,为学习新技能和转行创造了机会。为了拥抱数字化转型,建议公司从小型试点项目开始,并逐步扩大规模。与专业的AI公司合作也能加快发展进程。

拥抱安全、可持续和高效运营的未来

拥抱AI和ML技术对于石油和天然气业的未来成功至关重要。通过采用这些具有变革性的技术,行业可以实现更安全的运营、最小化环境影响和优化流程。随着该行业不断踏上数字化之旅,它为其他行业树立了一个标杆,获得了前所未有的利益,释放出了真正的潜力。… Read the rest

创新科技伙伴关系:Ushio与应用材料合作

New Technology Partnership Formed by Ushio and Applied Materials

日本的Ushio与美国应用材料公司最近携手合作,结合他们在光刻系统方面的专业知识,共同开发用于封装基板的创新技术。通过借鉴应用材料的数字光刻技术,Ushio旨在在半导体行业中巩固其地位,并有望随着半导体周期的回升而复苏。

此次Ushio与应用材料的合作正值半导体市场面临过剩供应和需求不足的挑战时期。2023年,该行业经历了显著的下滑,供应过剩盖过了需求。然而,Ushio与应用材料的战略合作可以为他们的先进技术带来迫切需要的提升,其中包括极紫外光罩检查光源。

行业分析师们相信,Ushio与应用材料的合作将使Ushio在封装基板光刻系统领域处于领先地位。这一举措有可能推动该行业的未来进展,并促进整个半导体市场的增长。

尽管最近市场波动,Ushio的股价自12月中旬以来下跌了10%,这对于投资者来说是一个适宜的时机。该公司定于2月9日公布第三季度业绩,届时将进一步了解其表现和未来增长的潜力。

由于预计销售逐渐恢复增长,且估值低于FY Mar-24的22倍每股盈利指导,Ushio的股价呈现出有吸引力的投资机会。此外,该公司不变的指导方针表明其致力于保持稳定,并应对当前市场挑战。

为了领先竞争并推动进一步增长,像Ushio这样的公司正在积极寻求合作伙伴关系和技术创新。与应用材料的最新合作展示了Ushio在半导体领域取得成功并利用新兴机会的决心。随着该行业的不断发展,Ushio等公司的光刻系统等创新技术将在塑造半导体行业的未来中发挥至关重要的作用。

总之,Ushio与应用材料的合作有望将该公司推向半导体市场的新高度。通过借鉴应用材料的数字光刻技术,Ushio旨在在封装基板光刻系统领域确立领导地位,为行业整体增长做出贡献。有意进入市场的投资者应密切关注Ushio的表现,该公司即将公布的第三季度业绩有望提供宝贵的发展见解。… Read the rest

区块链市场预计到2028年将达到2280亿美元:行业的革命性转变

The Blockchain Market Projected to Reach $228 Billion by 2028: A Revolutionary Shift in Industries

通过Analytics Insight的一项突破性预测显示,预计到2028年,全球区块链市场将达到惊人的2280亿美元。这种巨大增长归因于驱动区块链技术在各个行业普遍采用的几个关键因素。让我们探讨这个预测激增背后的推动力,并检视对全球各行各业的深远影响。

区块链市场扩张的主要驱动因素之一是其在加密货币之外的领域的扩展。从金融和医疗保健到供应链管理等等,企业日益认识到区块链技术在不同行业中的变革潜力。

去中心化金融(DeFi)的日益普及也是推动市场增长的重要因素。利用区块链提供透明和高效金融服务的DeFi平台正在全球范围内获得显著发展。

此外,将区块链应用于供应链管理正在革命化物流流程,增加透明度并减少低效。希望优化供应链并确保产品的真实性的行业特别看重这种应用。

智能合约是写入代码的自动执行合约,正成为区块链应用的重要组成部分。智能合约所促成的自动化提升了效率,减少了对中介的需求。

非同质化代币(NFTs)的出现也推动了市场的扩张。在区块链上验证的独特数字资产NFTs正在改变艺术、娱乐和游戏领域,为创作者和收藏家开辟了新的机会。

此外,政府的倡议和不断发展的监管框架为区块链的采用创造了有利环境。政府提供的支持和明确政策为企业和投资者建立了信心。

区块链技术对各行各业的影响日益显现。在金融和银行业中,区块链通过促进更快速和更安全的交易、减少欺诈和促进金融包容,正在革新传统做法。

在医疗保健领域,区块链确保患者数据的完整性和安全性,促进系统互通性,提高医疗供应链的效率。

在供应链领域,区块链能够减少欺诈、伪造和错误,从而创造更透明、可追溯的供应链。

随着区块链驱动的NFTs的出现,娱乐和媒体行业正在经历一场革命。这些代币为创作者提供了新的变现机会,并为数字内容提供了确权保证。

尽管区块链的未来充满希望,但仍然存在可扩展性、监管发展和标准化等挑战需要解决。在业界持续的技术进步和合作将在克服这些障碍方面发挥基础性作用。

总之,到2028年,区块链市场预计增长至2280亿美元,这标志着这项技术在各个领域的革命性力量。随着企业越来越意识到其潜力,区块链正在从一种新颖的概念转变为主流解决方案。这种预计的增长为创新、合作和传统流程的转变铺平了道路,为近期的区块链革命奠定了基础。… Read the rest

EuroHPC JU宣布新一轮寄托机构申请,以扩展量子计算能力

EuroHPC JU Announces New Call for Hosting Entities to Expand Quantum Computing Capabilities

欧洲高性能计算联合企业(EuroHPC JU)推出新的计划,为加强欧洲的量子计算能力迈出重要一步。在一项表达兴趣的招标中,EuroHPC JU正在寻找机构,于2024年托管和运营两台新的EuroHPC量子计算机。通过此举,欧洲旨在巩固其在快速发展的量子计算领域中的领先地位。

以下是关键详情:

– EuroHPC JU将投资2000万欧元,合资50%的总成本,以采购和整合量子计算机,纳入由选定的托管机构运营的现有超级计算机中。
– 多样性是选择过程中的优先考虑因素。提供展示各种量子技术和架构的方案将获得优先考虑,使用户能够访问尖端的能力。
– 此计划直接应对了欧洲学术界和工业界对量子计算资源日益增长的需求。所产生的基础设施将支持各种具有重要社会、科学和工业影响的应用程序的开发。

有兴趣的机构可于2024年3月31日下午5:00(中欧时间)前提交申请以获得这一令人兴奋的机会。详细信息和提交说明可在专用网页上找到。

在已有对量子计算领导地位的承诺基础上,EuroHPC JU已与欧洲六个地点签署协议,以托管和运营EuroHPC量子计算机。他们还发起了两个招标,以安装特定系统:EuroQCS-Poland,在波兰建立一台困离子量子计算机;以及Euro-Q-Exa,在德国建立一台具有先进纠缠能力的超导量子计算机。

此外,EuroHPC JU正在进行HPCQS项目的工作,旨在部署基于中性原子的两个模拟量子计算机,以建立一个联合的欧洲量子计算基础设施。

通过扩展基础设施并促进多样化的技术,EuroHPC JU为欧洲的研究人员和企业打开了量子计算的全部潜力的道路。如需进一步了解信息,请访问EuroHPC JU的官方新闻稿。… Read the rest

Knightsbridge在比特币区块链上引领DeFi整合

Knightsbridge Pioneers DeFi Integration on Bitcoin Blockchain

以开创性的举措展示其对技术进步和金融演化的承诺,Knightsbridge成为比特币区块链上迎接去中心化金融(DeFi)的先锋。这一战略决定标志着数字金融领域的重大转变,因为该公司认识到比特币链所提供的内在价值和可扩展性。

基于对技术的信心进行战略采纳

Knightsbridge选择利用比特币区块链,根植于对该平台强大性能和可扩展性的坚定信心,尤其是通过Liquid Network的使用。通过拥抱去中心化系统,该公司使自己能够充分利用比特币链的安全性、透明性和效率,为去中心化金融解决方案开创了新时代。

通证化的比特币持有和创新的交易过程

Knightsbridge革新性的倡议的核心是FBX,这是一个前卫的产品,旨在改变DeFi领域。FBX作为比特币持有的通证化代表,与该公司专有的增强人工智能交易流程无缝集成。这种创新方法确保了顺畅的交易体验、增加的流动性和无与伦比的效率,为投资者提供了与加密货币市场互动的安全途径。

满足市场需求的创新解决方案

除了具有开创性的FBX,Knightsbridge还通过多种DeFi产品领先于行业,以满足市场不断发展的需求。这些创新包括以黄金为支撑的资产,建立数字和实物资产之间的有形联系,以及用于降低风险并优化投资策略的复杂对冲代币。

民主化访问并创建可扩展的解决方案

Knightsbridge进军DeFi领域展现了该公司促进金融创新、大众获得数字资产的愿景,以及为现代金融领域打造强大和可扩展解决方案的目标。通过拥抱比特币区块链,并运用专有技术,Knightsbridge重申了塑造金融未来、促进增长并为全球投资者开启新机遇的承诺。

持续创新和扩展

随着Knightsbridge不断创新和扩大在DeFi领域的存在,该公司的远见卓识标志着金融演化、创新和增长的转型时代。将DeFi整合到比特币区块链上不仅体现了对保持技术进步前沿的承诺,也确立了Knightsbridge作为金融行业未来轨迹的推动力量。凭借FBX的引领作用和即将推出的多样化创新DeFi产品组合,Knightsbridge注定要重新定义行业标准,促进金融包容性,并将数字金融生态系统推向未知的可能领域。… Read the rest

革新齿轮箱故障诊断:整合模型的突破性方法

Revolutionizing Gearbox Fault Diagnosis with Integrated Models

摘要:研究人员提出了一种革命性的齿轮箱故障诊断方法,将轻量级通道注意机制与迁移学习相结合。这种创新方法利用了EfficientNetV2网络,在有限的样本情况下准确分类故障,展现出良好的效果。通过整合这些先进技术,新模型增强了故障诊断的精确性和泛化能力,最终提高了工业设备运行的可靠性和安全性。

齿轮箱故障诊断对于保障工业生产和智能制造设备的可靠性和安全性至关重要。由于工作条件的复杂性和变化性,准确的诊断一直是一个挑战。然而,引入一种新的模型旨在革新这个领域,开启故障诊断的新时代。

该研究的核心是将轻量级通道注意机制与迁移学习相结合。通过整合EfficientNetV2网络,该模型能够自适应地提取故障特征,从而在故障分类性能上表现出色,尤其是在处理有限样本时。这解决了齿轮箱故障诊断面临的关键挑战。

为什么准确的诊断如此重要?它可以最大限度地减少重大事故的发生,并增强设备的安全性。通过有效地识别故障,可以采取预防措施,确保设备性能的最佳运行。这进一步提高了故障诊断模型的泛化能力,并促进了更安全、更高效的工业过程。

通道注意机制在新模型中起着关键作用。它能够准确分类在不同工作条件下的齿轮箱样本,并解决齿轮箱信号的分布差异。当结合EfficientNetV2网络时,这种轻量级机制显著增强了故障诊断的精确性,即使在有限样本的情况下也如此。

另一个关键因素是迁移学习,这是一种用来提升模型性能的策略。这种技术允许模型利用从先前任务中获得的知识,提高在新任务中的学习能力。当数据稀缺或需要改善不同任务之间的泛化能力时,迁移学习显得尤为宝贵。

这些策略的应用结果非常有影响力。例如,在引入迁移学习后,针对检测绝缘子自爆缺陷设计的模型在平均精度、每秒帧数和参数数量方面表现出优越的性能。这些发现突显了所提出的齿轮箱故障诊断方法的潜力。

通过将轻量级通道注意机制与迁移学习相结合,新方法能够有效解决工作条件的复杂性和变化性。它能够利用有限样本进行精确和快速的诊断,提高设备操作的可靠性和安全性。这项研究标志着故障诊断迈出了重要的一步,有望减少重大事故的发生,并提高故障诊断模型的泛化能力。… Read the rest

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