目的:本研究旨在发现金融行业人工智能技术的现状和未来趋势。设计/方法/方法:本研究试图利用 2017 年至 2019 年过去三年的新闻数据,发现人工智能在金融领域的应用趋势,以预测人工智能技术在金融领域的新机遇。文本挖掘和社交网络分析用于分析包含金融行业人工智能应用的新闻数据。对新闻文本进行网络分析和建模,最终得到当前和未来趋势的主要关键词。发现:分析结果产生了一些有意义的影响。2017 年,政府的投资和对发达国家的兴趣形成了各国对人工智能的国内认识。2018 年,人工智能从银行和客户对金融领域的兴趣加速了金融行业的创新。2019年,该领域的投资主导者已从政府转变为商业企业。这意味着2019年,AI技术在金融行业的引入产生了强大的积极影响。因此,本研究预测,从2020年起,未来五年内,金融行业将利用人工智能加速创新。此外,根据2019年社交网络分析的分析,金融行业将有更多使用AI的商业场所。本研究发现,自动化、客户和服务等关键词是相互关联的。随着如今越来越多的基于内容的金融服务提供给客户,本研究预测,在不久的将来,基于AI的交易渠道将与现有的金融系统相结合,以满足客户的需求。研究限制/含义:本研究使用 2017 年至 2019 年的新闻数据。数据收集期可以延长至 10 年,以获得更准确的趋势。本研究表明,大数据技术可用于利用文本数据(例如新闻数据)来查找趋势。原创性/价值:本研究的价值在于利用大数据技术确定人工智能在金融行业应用中的当前和未来模式。它可用于应对未来的危机并预测未来的可能机会。
2024 Jinmo Rhee,Zhiqi Pang,Pedro Veloso,“建筑设计中类似甲骨文的生成AI的替代:研究3D建筑形式类型并创建新的类型学”
疫苗接种是改善健康的有效方法,尤其是预防传染病。许多国家已经强制制定了疫苗接种计划,以提高疫苗接种率[1,2]。疫苗的犹豫是指尽管有疫苗接种服务的可用性[3],但仍延迟接受或拒绝疫苗接种,而作为欧洲国家的一个相当大的问题,疫苗犹豫导致了较低的覆盖率[4,5]。疫苗犹豫不仅是指无剂量疫苗,还指强制疫苗。疫苗接种犹豫不决,包括欧洲一些国家,包括肺炎球菌,Mea-Sles和Rubella [6]。疫苗接种犹豫将更加严重。将增加收缩新感染并给社会造成沉重负担的风险。公众对疫苗接种损失的信心引起了多个组织(WHO,ECDC)的极大关注,并警告他们种植疫苗犹豫及其对疫苗覆盖率下降趋势的影响[9,10]。为了找到影响疫苗接种犹豫的原因,并提高了疫苗接种率,许多国家进行了大量研究以找到这些因素,尤其是在高收入国家中[11,12]。在不同的研究中的因素各不相同,包括教育,收入和人口统计[13,14]。为了提高中国疫苗接种率,政府资助的扩大免疫计划(EPI)和该计划显然有效[15]。山东是中国的省份之一。在中国,许多PEO均未积极接种疫苗,尤其是对于新疫苗[16]。 Jinan作为省会,拥有许多居民和浮动人口。 如果无法及时接种浮动人群,传染病的风险将增加并扩散到其他地区。 儿童特别受父母或其他亲戚的照顾,将暴露于更多的流动人口。 这项研究旨在描述Jinan儿童和青少年父母的犹豫不决的特征,并比较不同人群群体之间的疫苗犹豫。在中国,许多PEO均未积极接种疫苗,尤其是对于新疫苗[16]。Jinan作为省会,拥有许多居民和浮动人口。 如果无法及时接种浮动人群,传染病的风险将增加并扩散到其他地区。 儿童特别受父母或其他亲戚的照顾,将暴露于更多的流动人口。 这项研究旨在描述Jinan儿童和青少年父母的犹豫不决的特征,并比较不同人群群体之间的疫苗犹豫。Jinan作为省会,拥有许多居民和浮动人口。如果无法及时接种浮动人群,传染病的风险将增加并扩散到其他地区。儿童特别受父母或其他亲戚的照顾,将暴露于更多的流动人口。这项研究旨在描述Jinan儿童和青少年父母的犹豫不决的特征,并比较不同人群群体之间的疫苗犹豫。
在后期5年中,Jinko拥有确定如何执行剩余电池保修的独家权利,包括根据剩余的保修期或绩效条件将其退还给它,或者通过最近的技术全新电池续订以合理的价格支付的价格。如果Jinko为客户提供替代品,Jinko对在此期间的服务程序中的任何其他成本概不负责,包括(但不限于)物流票价,人工成本,任何类型的薪酬。替换的表面可能有一些缺陷,如果电池仍然可以充电和放电,则保修不包括任何一般缺陷。
基因组分析通常无法预测癌症的治疗结果。这种失败在一定程度上是由于大量的基因改变和癌症信号网络的可塑性。功能分析可以确定信号动力学,是预测药物反应的另一种方法。目前尚不清楚整合实体肿瘤的基因组和功能特征是否可以提供对治疗脆弱性的独特见解。我们通过对内在凋亡机制的 BH3 分析,在胶质瘤患者样本和衍生模型中进行分子和功能联合表征。我们发现,标准治疗以基因型特异性的方式快速重新连接凋亡信号,揭示了具有特定分子特征(例如 TP53 WT)的胶质瘤中可靶向的凋亡脆弱性。然而,BH3 分析的整合表明,高线粒体启动也是诱导胶质瘤凋亡所必需的。因此,机器学习方法可以识别出一种复合分子和功能特征,该特征可以最好地预测各种颅内胶质瘤模型对标准治疗疗法与 ABBV-155(一种针对内在凋亡的临床药物)的反应。这项研究表明,互补的功能和分子数据可以稳健地预测治疗引起的细胞死亡。
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时,其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念,包括loha(lo w-rank ha darmard)[42],lokr(lo w-st rank kr onecker)[42]和lotr(lo lotr(lo w t t t osor r ank ank)[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是,我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数,如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示,这也产生了一些新的变体:Lonkr(Lo w-Rank n -split kr onecker)和Lorta(Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration)。此外,我们将三个扩展选项介绍:1)在应用Lora变体之前,将∆ W重塑ΔW; 2)将所有∆ w分为任意数量的组,这会破坏不同权重的∆ w的边界; 3)通过带有固定参数的投影层F(·)将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地,超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能,并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括:
Liang,Y.,Wen,H.,Nie,Y.,Jiang,Y.,Jin,M.,Song,D.,...&Wen,Q。 (2024)。 时间序列分析的基础模型:教程和调查。 在KDD'24 中Liang,Y.,Wen,H.,Nie,Y.,Jiang,Y.,Jin,M.,Song,D.,...&Wen,Q。(2024)。时间序列分析的基础模型:教程和调查。在KDD'24
Languages: Chinese (native) BAR ADMISSION New York (Admitted 2023) SELECTED WORK EXPERIENCE Massachusetts Institute of Technology, Department of Urban Studies and Planning , Cambridge, MA Research Assistant: Chicago Transit Authority: Bus electrification policy and procurement (2023) Teaching Assistant: 11.251 Frontier of Transportation Research (Also known as “Mobility Forum”) Teaching Assistant: 11.540 Urban Transportation Policy and Planning Research Assistant: JTL Urban流动性实验室:遵守法律的动机(2016-2017)普林斯顿大学,民用与环境工程部,新泽西州普林斯顿,2011年6月至夏季研究助理,2011年8月8日,纽约州检察长办公室,纽约州,纽约州奥尔巴尼市,消费者欺诈者 - 2010年7月7月7月,纽约州法律委员2020年服务麻省部门博士学位的城市研究和计划学生代表委员会2022年秋季城市审稿人2024-博士学位的城市研究和计划学生代表委员会2022年秋季城市审稿人2024-
“辅助服务”指 (1) 持牌发电厂、持牌发电厂/海水淡化厂或将其场所连接到输电系统或配电系统的其他人士可能需要不时提供的与该输电系统或整个系统的安全性和稳定性有关的服务;及 (2) 在 (i) 持牌输电系统运营商或持牌配电系统运营商与任何人士之间的协议或 (ii) 持牌发电厂或持牌发电厂/海水淡化厂与 PWP 之间的协议中规定的服务;