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Le PMI manifatturiere del settore industriale accumulano enormi archivi di dati - provenienti dalle vendite, dai processi operativi e dalla produzione - che rimangono in gran parte inutilizzati. Tuttavia, alcune aziende estraggono i propri dati dormienti con notevoli vantaggi. [...] In questo articolo, discutiamo di come i dati dormienti possono essere identificati, organizzati, analizzati e applicati per risolvere problemi, migliorare i processi e aggiungere valore alle PMI manifatturiere industriali. Leggi tutto:  https://www.mckinsey.com/industries/industrials-and-electronics/our-insights/tapping-into-dormant-data-can-boost-industrial-smes-competitive-edge

Da qui al 2030 aumenterà sempre più la domanda di professioni tecniche e ad alta qualifica, non solamente legate all’informatica e alla tecnologia, ma anche alla cura e ai servizi legati alle persone, incluso l’orientamento, la formazione e l’inserimento socio-lavorativo. D’altra parte, la domanda calerà per i gruppi professionali a qualifica più bassa, nonché per le professioni qualificate e quelle imprenditoriali collegate ai settori a bassa crescita (es. settore primario, industrie tradizionali). Nel complesso, però, la domanda di lavoro in Italia rimarrà in crescita per il resto del decennio. Sono questi alcuni dei principali risultati della nuova edizione dello studio Il futuro delle competenze nell’era dell’Intelligenza Artificiale , realizzato da EY , leader mondiale nei servizi professionali di revisione e organizzazione contabile, assistenza fiscale e legale, transaction e consulenza, ManpowerGroup , multinazionale guida nel settore delle innovative workforce solutions e Sanom

L'intelligenza emotiva ha un impatto significativo sui nostri comportamenti e interazioni quotidiane. Sebbene i Large Language Models (LLM) siano sempre più considerati un passo avanti verso l'intelligenza artificiale generale, mostrando prestazioni impressionanti in numerosi compiti, è ancora incerto se gli LLM siano in grado di cogliere realmente gli stimoli emotivi psicologici. Comprendere e rispondere agli stimoli emotivi dà agli esseri umani un netto vantaggio nella risoluzione dei problemi. In questo lavoro, facciamo il primo passo verso l'esplorazione della capacità dei LLM di comprendere gli stimoli emotivi. A tal fine, abbiamo condotto esperimenti automatici su 45 compiti utilizzando diversi LLM, tra cui Flan-T5-Large, Vicuna, Llama 2, BLOOM, ChatGPT e GPT-4. I compiti comprendono applicazioni deterministiche e generative che rappresentano scenari di valutazione completi. I nostri esperimenti automatici dimostrano che i LLM sono in grado di comprendere l'intell

L'intelligenza artificiale e la manipolazione operativa del mercato: gli orizzonti dell' High Frequency Trading verso un mercato sempre meno equilibrato e nuovi profili di responsabilità penale. Leggi tutto: h ttps://www.wired.it/article/intelligenza-artificiale-trading-finanza/

Column Filter . Per rimuovere le colonne non necessarie Column Expressions . Offre le stesse funzioni dei nodi Math Formula , Rule Engine , String Manipulation in un unico nodo Concatenate . CSV Writer . Data Explorer . Date&Time Difference . Date&Time Shift . DB Group By . DB Joiner . DB Row Filter . Extract Date&Time Fields . GroupBy . Joiner . Linear Regression Learner . Effettua l'apprendimento di un modello di regressione lineare multivariata per prevedere una quantità numerica. Si  possono (devono) eliminare le variabili non significative, con  p-value superiore a 0,05. Per approfondire: " P-value "  Math Formula . Modify Date . Modify Time . Modify Time Zone . Moving Aggregation . Moving Average . Partitioning . Seguito da un nodo ... Learner e da un ... Predictor Pivot . Group : intestazioni di riga. Pivots : intestazioni di colonna. Manual aggregation : valori aggregati RowFilter . Utile per identificare le righe con valori mancanti (missing) R

L’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il campo della sicurezza informatica grazie alla sua capacità di analizzare grandi insiemi di dati, identificare modelli e prevedere potenziali minacce. Le sue applicazioni spaziano dal rilevamento di codice open-source dannoso all’identificazione di attacchi informatici generati dall’AI. Tuttavia, la potenza dell’AI generativa è un’arma a doppio taglio, in quanto può essere sia una risorsa che una passività nella sicurezza informatica. Se da un lato può essere utilizzata per migliorare il rilevamento e la risposta alle minacce, dall’altro gli hacker possono sfruttare i contenuti generati dall’AI per lanciare attacchi sofisticati. Dato il suo potenziale impatto, l’AI generativa è diventata una preoccupazione primaria per i funzionari statunitensi, che ne stanno monitorando gli effetti sul panorama delle minacce informatiche. Leggi tutto:  https://www.riskmanagement360.it/cybersecurity/come-lai-generativa-sta-trasformando-la-sicu