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使用Bosch Sensortec的BMV080软件（此处bmv080 SDK）的许可条款和条件（以下是“条款和条件”）
2.9终止这些许可条款和条件的权利，恕不另行通知。如果出现事实，则应根据该当事方的所有事实存在事实，应终止一方终止的原因，该事实不得不期望继续本协议，考虑到个人案件的所有情况并权衡合同双方的利益。对于BST而言，这种原因应特别存在，如果用户犯有罪名违反这些许可条款和条件的规定，或者如果BST无权获得Sublicense第三方软件组件，则不再是软件的一部分。在BST终止的情况下，用户不得有权索取损害赔偿索赔，而BST保留索赔额外损害的权利。
生成的AI和经验软件工程
摘要 - 软件工程中广泛采用的生成AI标志着范式的转变，提供了新的企业来设计和使用软件工程工具，同时又影响了开发人员及其创建的文物。已建立了软件工程中的传统经验方法，包括定量，定性和混合方法方法。但是，这种范式转移引入了新颖的数据类型，并重新填充了软件工程过程中的许多概念。开发人员，用户，代理商和研究人员的作用越来越重叠，模糊了这些社会和技术参与者之间的区别。本文研究了如何将AI集成到软件启动挑战传统研究范例中。它重点介绍了我们研究的研究现象，我们采用的方法和理论，我们分析的数据以及对在这种新背景下出现的有效性的威胁。通过此探索，我们的目标是了解AI采用如何破坏已建立的软件开发实践，从而为经验软件工程研究创造新的机会。索引项 - 软件工程，生成AI，经验方法。
HCI 研究人员如何描述他们的软件工具？多模式交互工具概要调查的见解
[1] Abdullah X. Ali、Meredith Ringel Morris 和 Jacob O. Wobbrock。2019 年。Crowdlicit：一种用于开展分布式最终用户诱导和识别研究的系统。2019 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集。ACM，美国纽约州纽约，1-12。https://doi.org/10.1145/3290605.3300485 [2] Khalil J. Anderson、Theodore Dubiel、Kenji Tanaka、Marcelo Worsley、Cody Poultney 和 Steve Brenneman。2019 年。化学舱：一种用于课堂的多模式实时回顾工具。2019 年国际多模式交互会议（ICMI '19）论文集。 ACM，纽约，纽约州，美国，506–507。https://doi.org/10.1145/3340555.3358662 [3] Muhammad Zeeshan Baig 和 Manolya Kavakli。2020 年。多模态系统：分类、方法和挑战。arXiv：2006.03813 [cs.HC]
![成绩单：[简短视频]软银集团收入：Q3 FY2024 YOSHIMITSU GOTO，董事会董事，公司官员，高级副总裁，CFO＆CISO](/simg/a/a234a7b812b1d839ad128120d7367a4ae6a7e9c6.webp)
成绩单：[简短视频]软银集团收入：Q3 FY2024 YOSHIMITSU GOTO，董事会董事，公司官员，高级副总裁，CFO＆CISO
免责声明本演讲提供了有关软银集团（“ SBG”）及其子公司（与SBG，“公司”）及其分支机构（与公司一起，“集团”），并不构成或不构成任何投资的招标，包括购买或订阅任何律师证券的任何证券。本演讲包含有关该小组的前瞻性陈述，信念或意见，例如有关集团未来业务，未来地位和经营成果的陈述，包括估计，预测，目标和计划。Without limitation, forward-looking statements often include the words such as “targets”, “plans”, “believes”, “hopes”, “continues”, “expects”, “aims”, “intends”, “will”, “may”, “should”, “would”, “could”, “anticipates”, “estimates”, “projects” or words or terms of similar substance or the negative thereof.本演示文稿中的任何前瞻性陈述均基于本组的当前假设和信念，以截至本文之日起当前可用的信息。有关这些可能影响集团结果，绩效，成就或财务状况的这些因素的更多信息，请参见SBG网站上的“风险因素”，网址为https://group.softbank.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.policy/management_policy/risk_factor。没有一个集团和管理层都能保证这些前瞻性陈述中所表达的期望是正确的，实际结果，绩效，成就或财务状况可能与期望有重大不同。查看本演讲的人不应过分依赖前瞻性陈述。这种前瞻性陈述并不代表该小组的任何成员或其对未来绩效管理的任何保证，涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素，包括但不限于：集团业务模型的成功；该集团获得资金的能力及其资金安排的影响；关键人物风险与SBG管理团队有关；与集团投资活动有关的风险；与SB基金有关的风险（定义为下文），其投资，投资者和投资者；与软银公司及其业务成功有关的风险；与法律，法规和监管制度有关的风险；与知识产权有关的风险；诉讼;以及其他任何因素，可能导致该集团的实际结果，绩效，成就或财务状况与任何未来结果，绩效，成就或财务状况大不相同。公司没有义务更新本演示文稿中包含的任何前瞻性陈述或公司可能发表的任何其他前瞻性陈述。过去的表现并不是未来结果的指标，本演讲中该小组的结果可能并不是估计的，也不是对小组未来结果的预测或预测。公司不保证本介绍中有关公司（包括但不限于SB资金投资的信息）的信息的准确性或完整性，除了从公共和其他来源引用的集团之外。关于本演讲中出现的公司，产品和服务的商标名称是其各自公司的商标或注册商标。重要通知 - SBG普通股的交易，关于美国托管库存的未受赞助的美国存款收入的免责声明，鼓励任何有兴趣买卖其普通股在东京证券交易所中这样做的人，这是列出其普通股并主要是交易的地方。SBG的披露并非旨在促进交易，也不应依靠贸易决定，不受欢迎的美国存款收入（“ ADRS”）。sbg尚未也没有参与，支持，鼓励或以其他方式同意创建任何未接受的ADR计划，或在其普通股方面发行的任何ADR的发行或交易。sbg不代表任何ADR持有人，银行或存放机构，任何此类人或实体都不应构成信念，即（i）SBG在1934年《美国证券交易法》（“交换法”）（“交换法”）（“交换法”）或（ii）网站上持续登记的所有信息中的规定中，其规定的规定均可登记SBG的所有信息，从而使SBG的规定持续存在。 12G3-2（b）在其中。在适用法律允许的最大范围内，SBG和该集团对ADR持有人，银行，存放机构或与任何代表其普通股的任何不受欢迎的ADR相关的任何其他实体或个人不承担任何责任或责任。上述免责声明以同样的力量适用于该集团的任何中的证券，或者将来可能是未经许可的ADR计划的主题，例如Softbank Corp.或Ly Corporation。
Arm Holdings PLC软银投资者简报
（1）有关非GAAP措施的更多信息和定义，请参见我们最新股东信的“关键财务和经营指标”部分，可从https://investors.arm.com/获得。对预计的非GAAP运营费用和非GAAP完全稀释的每股收益的核对，这是前瞻性的非GAAP财务指标，即最直接可比的GAAP财务指标，因为ARM无法在没有不合理的努力的情况下提供此类和解。无法提供每个和解的是由于影响我们从非GAAP措施中排除的项目的事件的数量和时机的不可预测性。
使用赋形剂预测软件（Expreso）
由于新的方式和更高的预期药物浓度，蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着，只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止，几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白，我们开发了赋形剂预测软件（Expreso），这是一种机器学习算法，该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性，建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集，具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征，包括蛋白质结构特性，蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习，以创建一个模型，该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在，验证得分远高于随机预测，并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是，仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能，证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知，这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言，Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间，成本和风险显示出巨大的潜力。关键字：配方开发，机器学习，赋形剂，不活跃成分，CMC，生物制药，单克隆抗体，可发展性，蛋白质疗法缩写：Expreso，excipient预测软件； ROC，接收器操作特征； AUC，
使用赋形剂预测软件（Expreso）
由于新的方式和更高的预期药物浓度，蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着，只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止，几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白，我们开发了赋形剂预测软件（Expreso），这是一种机器学习算法，该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性，建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集，具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征，包括蛋白质结构特性，蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习，以创建一个模型，该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在，验证得分远高于随机预测，并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是，仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能，证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知，这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言，Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间，成本和风险显示出巨大的潜力。关键字：配方开发，机器学习，赋形剂，不活跃成分，CMC，生物制药，单克隆抗体，可发展性，蛋白质疗法缩写：Expreso，excipient预测软件； ROC，接收器操作特征； AUC，
关于航空电子系统和软件的第七届研讨会...
1空客防御和太空GmbH，RechlinerStraße，85077 Manching，Andreas.schweiger@airbus.com 2德国航空航天中心E.V（DLR），飞行系统研究所，LilientHalplatz 7，38108 Braunschweig，umut.durak@drrr.decr.decr.decr.de chemnit.braunschweig Marina.reich@airbus.com，Stuttgart University of Stuttgart，飞机系统研究所，PFA 6 B. Annighoefer等人，关于航空电子系统和软件工程（Aviose'20）的第二名研讨会。 7 B. Annighoefer等人，第3条航空电子系统和软件工程的研讨会（Aviose'21）。 8 B. Annighoefer等人，第4届航空电子系统和软件工程研讨会（Aviose'22）。 9 B. Annighoefer等人，第5台关于航空电子系统和软件工程的研讨会（Aviose'23）。 10 M. Reich等，第6届航空电子系统和软件工程研讨会（Aviose'24）。6 B. Annighoefer等人，关于航空电子系统和软件工程（Aviose'20）的第二名研讨会。7 B. Annighoefer等人，第3条航空电子系统和软件工程的研讨会（Aviose'21）。8 B. Annighoefer等人，第4届航空电子系统和软件工程研讨会（Aviose'22）。9 B. Annighoefer等人，第5台关于航空电子系统和软件工程的研讨会（Aviose'23）。10 M. Reich等，第6届航空电子系统和软件工程研讨会（Aviose'24）。
JPLAG：使用令牌归一化图检测混淆的软件pla窃
pla窃在计算机科学教育中普遍存在[CJ08; MUR10]，主要是由于易于复制数字作业。尽管将其理解为不当行为，但一些学生仍继续进行窃，经常试图通过重命名，重新排序或插入代码来混淆它[kar16; NJK19; sağ+22; sağ+23b; sağ+24b]。在大型强制性课程中，手动检查不切实际[CAM+17]，使自动窃检测必不可少[OTT76]。诸如Moss和Jplag之类的软件探测器通常用于解决此问题，假设成功的混淆需要已经教授的技能。然而，窃的发电机，例如mossad [db20]，通过在不需要专业知识的情况下自动化混淆来挑战这一假设。Mossad通过插入熵或重新排序语句以逃避检测来打破基于令牌的检测器。
软件优先的物理安全的核心组件
一种混合云方法结合了两全其美的最好的：本地系统的可靠性具有云的灵活性和可扩展性。此体系结构减少了对NVR/DVR等过时的硬件的需求，从而创建了一个易于部署和扩展的解决方案。通过使用基于边缘的计算，系统可以为关键操作提供低延迟性能，同时利用云计算功能来用于集中管理，企业软件更新和基于AI的分析。