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利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
b“ \ xe2 \ x80 \ xa0这些作者同等贡献，是联合\ xef \ xac \ XAC \x81rest。1作者。1电气工程系和塔布研究所，哥伦比亚大学，纽约，纽约，纽约州，纽约州，纽约州，纽约州2美国纽约州约克4号辐射肿瘤学和欧文医学中心，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国5病理学和细胞生物学系，以及美国纽约州哥伦比亚大学的欧文医学中心，美国纽约，纽约，纽约州6 6号，纽约，纽约，纽约，纽约，纽约，纽约，欧文医学中心和赫伯特·欧文综合综合大学，哥伦比亚大学哥伦比亚大学，哥伦比亚大学，哥伦比亚大学，哥伦比亚大学。美国纽约州纽约市精神病学研究所8神经病学系和陶伯研究所，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国9号，美国9号神经病学系，陶伯研究所，塞吉夫斯基中心，放射学和精神病学，哥伦比亚大学，纽约，纽约，纽约，纽约州，纽约州，纽约州纽约州，美国10号。 jg3400@columbia.edu 11用于准备本文的数据部分是从阿尔茨海默氏病神经成像计划（ADNI）数据库（ADNI.loni.usc.edu）中获得的。因此，ADNI中的调查人员为ADNI的设计和实施做出了贡献
b“ \ xe2 \ x80 \ xa0这些作者同等贡献，是ton \ xef \ xac \ x81rst作者。1电气工程系和陶伯研究所，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国2生物学科学系，纽约州哥伦比亚大学，纽约，纽约，哥伦比亚大学3哥伦比亚大学哥伦比亚大学，纽约，纽约，纽约，纽约州哥伦比亚大学，美国纽约，纽约州，美国4号纽约州4岁，4岁，美国4号，哥伦比亚郡及其伊利诺伊州哥伦比亚群岛，哥伦比亚郡，哥伦比亚郡，哥伦比亚群岛。 Irving Medical Center, Columbia University, New York, NY, USA 6 Department of Radiation Oncology, the Irving Medical Center and the Herbert Irving Comprehensive Cancer Center, Columbia University, New York, NY, USA 7 Department of Psychiatry, Columbia University, and the New York State Psychiatric Institute, New York, NY, USA 8 Department of Neurology and the Taub Institute, Columbia University, New York, NY, USA 9 Department of Neurology, the TAUB Institute，Sergievsky中心，放射学和精神病学，哥伦比亚大学，纽约，纽约，纽约，美国10精神病学系，Mortimer B. Zuckerman Mind Marin Brain Brain行为研究所，哥伦比亚大学，纽约，美国纽约，电子邮件：数据库（adni.loni.usc.edu）。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在：http：//adni.loni.usc.edu/wp-content/uploads/how_to_to_papply/adni_ventledgement_list.list.pdf“
现在燃烧还是从未燃烧？化石燃料公司的气候变化暴露和投资
化石燃料公司对预期的气候政策有何反应？化石燃料仍然是能源的主要能源。因此，国际能源机构估计，在这十年中，使用化石燃料的使用将需要降低25％以上，而2050年之前则需要将80％的使用限制为限制全球变暖至1.5℃以下（IEA，2023A）。2015年巴黎协定是一项全球旨在碳中立的协议，引起了人们对化石燃料行业未来的担忧。严格监管限制化石燃料消费的可能性增加引发了有关化石燃料公司是否会在过渡期内调整其业务计划和投资决策的问题。在这种背景下，我们旨在了解化石燃料公司在2015年后时期如何改变其投资模式，鉴于与气候政策相关的预期变化。我们采用了一种差异差异方法，我们在2015年利用《巴黎协定》以及气候变化暴露的部门差异，以确定化石燃料公司在面对气候政策冲击时如何改善投资途径，这将改变对未来需求和生产成本的期望。我们确定的假设是，与低暴露量低的公司相比，旨在应对气候变化的调查的变化，具有更高气候变化的公司期望受到更大的影响。因此，他们具有更高的可能性，将气候政策的预期变化纳入其投资职能。我们的论文包括两个主要发现。为了确定气候变化暴露的变化，我们采用了由Sautner，Van Lent，Vilkov和Zhang（2023）开发的基于文本的措施，使我们能够区分低水平和高曝光气候变化的化石燃料公司。气候变化暴露措施捕获了企业管理和财务分析师在收入电话中讨论气候变化（与机会，身体和监管冲击有关）的广泛定义方面的程度。该度量是根据与气候变化相关的初始关键字的简短列表使用文本分析和机器学习构建的。由于它依赖于对话中气候变化主题的频率，因此这是气候变化暴露的软度。重要的是，该措施捕捉了管理层对气候变化各个方面及其对此类主题的交流策略所表达的看法和意识。我们认为，这是我们的经验练习的相关指标，有两个原因：首先，对气候政策的预期转变的回应取决于管理对公司对政策暴露的看法。第二，气候变化的严格衡量，例如CO 2排放，无法说明对气候政策变化的投资响应功能的关键维度，例如对化石燃料产品的未来预期需求的变化。首先，具有高度暴露气候变化的化石燃料公司通过相对于暴露量低的公司提高投资，从而对未来气候政策的预期变化做出了反应。我们发现，相对于巴黎协议后气候变化较低的公司，对气候变化较高的公司的投资在30％至40％之间。我们的结果与化石燃料公司最初倾向于响应预期引入严格的碳策略的预测，这与化石燃料公司最初倾向于加强提取的预测相吻合。其次，投资对高度暴露的化石燃料公司的投资对气候变化政策的积极反应主要取决于投资于提取化石燃料的公司，而不是从事其他类型的投资的公司。此结果进一步支持了以下假设，即具有高气候变化的化石燃料公司继续使用其传统商业模式而不是
