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- 初创公司将在印度成为第三大经济体方面发挥重要作用: CEA Nageswaran 🌐
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印度首席经济顾问纳格斯瓦兰表示，创业公司将在帮助印度成为世界第三大经济体方面发挥重要作用。纳格斯瓦兰指出，印度的二三线城市，包括喀拉拉邦的首府，已经成为推动创业公司蓬勃发展的变革者，得益于基础设施的改善和政府的支持政策。在喀拉拉创业使命（KSUM）组织的Huddle Global 2023活动上，纳格斯瓦兰在领导力讲座中表示，印度是第五大经济体，有望在未来几年内成为第三大经济体。他说：“事实上，我会说7-in-7是时下的口号，即在七年内实现7万亿美元的经济规模。如果印度保持目前的增长轨迹，到2030年实现7万亿美元的经济规模是可能的，而在这一过程中，创业企业家将发挥重要作用。”他认为，印度创业公司在利用不断扩大的物理和数字基础设施的基础上制定商业模式，将继续为该国产生效益、收入和经济回报。“过去十年间，印度的创业格局发生了异常的转变，成为全球第三大生态系统，目前由工业和内部贸易促进部(DPIIT)认可的创业公司已超过1.12万家，遍布763个地区。其中，超过110家是独角兽，总估值约为3500亿美元。”纳格斯瓦兰进一步表示，印度在创新质量方面排名第二。他说，印度的创新不仅限于某些领域，因为创业公司正在解决56个工业部门的问题，其中13%来自IT服务，9%来自卫生和生命科学，7%来自教育，5%来自农业，另有5%来自食品和饮料。纳格斯瓦兰还指出，49%的创业公司来自二三线城市，这些城市已经成为推动变革的变革者，因为这些地方的商业优势使企业家能够以较低的成本运营，而不是在一线城市。“除了基础设施的改善和政府的积极政策外，技术熟练人才库的可用性对于创业公司在二三线城市建立和蓬勃发展是一个巨大的优势。”他说。他表示，历史上有一种看法认为小城镇是难以开展业务的地方。“但随着互联网渗透的提高，极大改善了物理基础设施，道路、铁路和空中连接性，以及政府的支持政策，这不再成立。”他还指出喀拉拉邦的创业之旅令人鼓舞。首席经济顾问表示，自2006年成立以来，KSUM一直是推动使该邦成为全球创业领域先驱的催化剂。KSUM是2006年成立的喀拉拉邦政府的主导机构，致力于该邦的企业家精神发展和孵化活动。纳格斯瓦兰表示，KSUM拥有超过4,000家注册的科技创业公司，63家孵化器和10万平方英尺的孵化空间，不仅实现了促进基于技术的创业的目标，还赢得了成为世界顶级商业孵化器之一的显赫地位。这次Huddle Global的第五届活动于11月16-18日在阿迪马拉图拉海滩举办，是印度最大的海滨创业大会之一，吸引了约1,500名代表。活动展示了来自全国各地新兴领域的先进产品，如机器人技术、人工智能、机器学习、增强现实、虚拟现实、生命科学、空间技术、区块链、物联网、电子治理、金融科技、健康科技、农业科技、教育科技和SaaS。
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近年来，机器学习（ML）和人工智能（AI）引起轰动，带来自动化、深度预测和优化的承诺，改变行业并创造新可能。然而，在所有炒作中，一个关键问题浮现：机器学习对创业公司是否是死胡同？ML是AI的子集，专注于开发使计算机系统能够在没有明确编程的情况下执行任务的算法和统计模型。ML的精髓在于它使计算机能够从经验中学习和改进，尤其适用于涉及模式识别、数据分析和决策制定的任务。初期的热情受到科技巨头成功案例的推动，其中基于ML的解决方案显著提高了效率和成本节省。然而，对于创业公司来说，这条道路并非总是坦途。机器学习的实际实施对许多创业公司来说通常比预期更复杂。数据收集、预处理和模型构建的复杂性对许多公司构成障碍。此外，对大量计算能力和专业知识的需求有时会造成不可逾越的财务限制。问题的关键在于这些挑战创造了机器学习对创业公司的进入壁垒。许多创业公司因资源有限而发现自己被排除在ML舞台之外。因此，他们在将ML纳入运营并利用其变革潜力方面一直很艰难。然而，现实中对于机器学习是否是创业公司的死胡同存在不同的看法。创业公司开始意识到ML是一种工具，而非灵丹妙药。它是达到目的的手段，而不是目的本身。合理利用机器学习时，可以推动创业公司取得进展，但必须明确目标并实际理解其含义。切实导航机器学习领域的创业公司将能够命中目标。他们不是试图实施宏伟的AI，而是专注于与业务目标一致的具体、明确定义的用例。他们利用现成的工具、云服务和开源框架来克服资源限制。创业公司的另一个重要策略是合作与合作。与其从零开始构建ML解决方案，创业公司与AI生态系统中的已建立的参与者合作。这些合作伙伴提供给创业公司访问数据、专业知识和基础设施的机会，使其能够有效地部署ML。总的来说，机器学习是否对创业公司是死胡同并非是一个明确的“是”或“否”。尽管挑战依然存在，但以务实的心态、专注于特定用例并愿意合作的创业公司可以利用其力量推动创新和增长。机器学习并非死胡同，而是创业公司可以战略导航以在不断变化的技术格局中实现目标的动态路径。
原文链接:https://yourstory.com/2023/08/machine-learning-startup-strategies
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孟加拉国国家电信监控中心的数据库意外泄露，暴露了超过1.6亿人的姓名、电子邮件地址、手机号码和银行账户等敏感信息。虽然这些数据可能仅用于测试，但《WIRED》确认其中至少部分数据与真实人员有关。美国国会就《外国情报监视法》第702条的未来展开激烈争论，该法案将于年底到期。一些议员和民权团体批评第702条可能导致对美国人通信的“意外”监视和FBI的“滥用”。虽然国会已经提出了一个保护隐私的程序更新，但一些批评者仍担心议员将通过其他“必须通过”的立法推动法案的再授权。美国网络安全基础设施安全局本周公布了执行拜登政府关于人工智能的行政命令的计划。该机构的努力将重点防范武器化人工智能，并研究如何将该技术纳入国家安全计划。信号基金会首次透露了其广受欢迎的加密通信应用程序运行的成本。该非营利组织预计到2025年，年度支出将达到5,000万美元，并计划更多地依赖用户捐赠来保持Signal的强大运行。谈到监视商业模型，Meta在Facebook上更新了双因素身份验证的方式。此外，Google推出了支持通行证的新Titan安全密钥，将长期使用（并滥用）的密码推向最终消亡。
原文链接:https://www.wired.com/story/indian-startup-hack-for-hire-security-roundup/