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使用R软件的机器学习的财务应用
机器学习（ML）是人工智能（AI）的应用，它允许系统从经验中学习和改进而无需明确编程。在效果中，它是关于开发可以访问数据并自行学习的预测模型。有几种类型的学习，我们区分：监督学习：是使用真理完成的，也就是说，我们对样本的输出值应该是什么。因此，此类学习的目标是学习一个给定数据示例和所需结果的函数，以便最好地近似可观察到的输入和输出之间的关系。有两种类型的监督学习。分类算法试图预测试图预测连续价值的类别/类别和回归算法。无监督的学习：旨在进行数据结构推理。无监督学习中的两个最常见的子类别是聚类和降低性。在聚类观测中以一种产生较高的组内模拟和低组间相似性的方法进行了分组。已提出的聚类方法的不同类型是基于熵的，基于密度和基于分布的方法。降低维度旨在通过降低其维度，同时保留大多数固有信息来增加数据的信息密度。基于主成分分析（PCA）有不同的技术，该技术得出了原始变量的线性组合，以涵盖数据中尽可能多的差异。第二，基于神经网络的方法通过特定的体系结构降低了维度。
探索智能工具对软件工程人体方面的潜在影响
背景。基于人工智能（AI）支持软件开发的工具的出现表明，对开发人员如何计划和互动的方式进行了大修。这种解散可能会给软件开发过程的人类和社会方面带来挑战。目标。本文是对基于AI的工具对软件开发团队及其成员的后果的第一次探索。方法。我们进行了社会科幻练习，这是一种思想实验，介绍了两个关于采用基于AI的工具的未来派软件公司的虚构故事。然后，我们通过具有38个学生的定性实验评估了场景之一的合理性，以观察他们对使用基于AI的工具的看法。结果。这些故事提出了与采用这些工具有关的潜在挑战：开发人员如何看待自己，定量和定性工人贡献评估之间的冲突，以及对未来开发人员的培训，以处理其职业的迫在眉睫的变化。在定性实验中，我们收集了支持负面情绪的证据，例如缺乏信任和控制以及被替换的恐惧。我们还确定了开发人员的其他态度和看法，例如对基于AI的工具的积极感觉。结论。我们确定了可能影响基于AI的工具的几个方面及其对参与个人的影响。应该进一步研究它们，并代表有关软件工程人类方面的研究的挑战。我们还证明了使用社会科幻小说来探索新的研究问题。
公民神经科学：可穿戴技术和开放软件用于研究人类大脑的自然栖息地
在科学成为一门既定的、有偿的职业之前，大多数从事科学研究的人都是非专业人士：在正式职业之外，他们基于对某些自然现象或未解问题的内在兴趣从事科学研究（Vetter，2011）。尽管通常被称为“业余爱好者”或“绅士科学家”，但其中一些非专业人士是当时各自领域最博学的人。他们中的许多人收集了大量的数据，这些数据后来被证明对现代研究非常有价值。这种情况在自然科学、考古学、地质学和天文学的不同分支中很常见。然而，自19世纪科学专业化以来（Silvertown，2009），科学研究逐渐成为“专家”或专业科学家的工作，非专业人士则被边缘化了（Kobori et al.，2015）。尽管如此，科学界以外的人仍在为科学做出贡献，但大多是以协助角色，如数据采集。今天，这种参与属于公民科学的范畴，这是一项长期的实践，统称公众参与科学研究的各种模式（Miller-Rushing 等人，2012）。1883 年，鸟类学家 Wells Woodbridge Cooke 组织的“北美鸟类物候学计划”是已知最早的公民科学项目。1900 年，美国鸟类学家 Frank Chapman 提出的“圣诞节鸟类计数”项目是美国国家奥杜邦协会每年仍组织的最古老的公民科学项目。从那时起，公民科学项目的数量和业余科学家的参与都在显著增加（Kobori 等人，2015；Silvertown，2009）。此外，公民科学项目的数量和业余科学家的参与也显著增加（Kobori 等人，2015；Silvertown，2009）。
用于建模低能电子衍射模式的软件
低能电子衍射模式包含有关所研究表面结构的精确信息。然而，从复杂的衍射模式中检索真实的空间晶格周期性是有挑战性的，尤其是当建模的模式源自由大型单位单元组成的超级晶格，该单位细胞由多个对称性等效域组成，而与底物没有简单关系。这项工作介绍了Proleted Studio软件，该软件旨在提供低能电子衍射模式的简单，直观和精确的建模。交互式图形用户界面允许实时建模实验衍射模式，所描绘的衍射点强度的变化，不同衍射域的可视化以及对任何晶格点或衍射点的操纵。单位细胞，晶格向量，网格和比例尺的可视化以及以位图和矢量格式导出现成的模型的可能性显着简化了结果的建模过程和发布。
验证和表征算法和用于光子学逆设计的软件
在这项工作中，我们提出了一套可重复的测试问题，以进行大规模优化（“逆设计”和“拓扑优化”），在这些问题中，不规则，非直觉几何的流行率否则，可以使新的算法和软件正常发挥作用，使其具有挑战性。我们包括测试问题，可以行使各种物理和数学特征，即far-Far-filed Metalenss，2D和3D模式转换器，谐振剂发射和聚焦以及分散/特征值工程 - 并引入A Persteriori aperteriori长度尺度测量，以比较由异性算法产生的设计。对于每个问题，我们都会对多个独立的软件包和算法进行交叉检查，并包括可重复的设计及其验证脚本。我们认为，此套件应该使开发，验证和获得对未来的deSignAppLaikeSandSoftware的信任变得更加容易。©2024 Optica Publishing Group
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
![arxiv：2309.11256v2 [CS.CR] 2024年1月17日](/simg/2/2479c9ef8bca974217922d8cddfbaf0d151f9f65.webp)
arxiv：2309.11256v2 [CS.CR] 2024年1月17日
关键基础设施系统的鲁棒性取决于其软件供应链的完整性和透明度。在这方面，软件材料清单（SBOM）至关重要，提供了对软件开发至关重要的组件和依赖项的详尽清单。但是，SBOM共享中普遍的挑战，例如侵犯风险的数据和供应商不愿完全披露敏感信息的挑战，极大地阻碍了其有效的实施。这些挑战对关键基础架构和透明度和信任至关重要的系统的安全构成了显着威胁，强调了对SBOM共享更安全和灵活的机制的需求。为了弥合差距，这项研究引入了用于SBOM共享的区块链授权的体系结构，利用可验证的凭证允许选择性披露。此策略不仅提高了安全性，还提供了灵活性。此外，本文扩大了SBOM的份额涵盖AI系统，从而构成了术语AI材料清单（AIBOM）。AI的出现及其在关键基础架构中的应用需要对AI软件组件（包括其起源和相互依赖性）的细微理解。我们解决方案的评估表明了拟议的SBOM共享机制的可行性和灵活性，为保护（AI）软件供应链提供了解决方案，这对于现代关键关键基础设施系统的弹性和可靠性至关重要。
并购行业报告北欧软件和 IT 服务市场
根据截至 2023 年第四季度末 (LTM) 的近期交易，北欧并购软件定价水平的中位 EV/Sales 倍数为 7.8 倍。对于 IT 服务，当前定价水平的中位 EV/EBITDA 为 9.4 倍。软件领域近期的几笔交易反映了对上市公司的收购出价（我们已纳入实际收购股份的相关数据）。
brahomix e-Stroke软件的现实世界评估
抽象背景和目的brainomix电子震荡是一种基于人工智能的决策支持工具，可在急性中风的背景下解释CT成像。虽然电子卒中有可能提高诊断的速度和准确性，但实际验证是必不可少的。这项研究的目的是前瞻性评估brahimix e-stroke在未选择的急性急性缺血性中风的患者中的性能。方法研究队列包括2021年10月至2022年4月之间进入伦敦大学医院Hyper急性中风单位的所有患者。对于电子镜头和电子cta，地面真理是由具有访问所有临床和成像数据的神经放射科医生确定的。对于E-CTP，将核心梗塞和缺血性半阴茎的值与Syngo衍生的核心阴茎的值进行了比较。结果在研究期间接受的551名患者进行了1163项研究。平均在4分钟内通过电子冲程成功处理1130（97.2％）。用于鉴定急性脑动脉领域缺血，电子镜头的精度为77.0％，比敏感（58.6％）更具体（83.5％）。识别高密度血栓的准确性较低（69.1％），这主要是由于许多假阳性（正预测值为22.9％）。急性出血的鉴定高度准确（97.8％），灵敏度为100％，特异性为97.6％；假阳性通常是由钙化区域引起的。大容器闭塞的E-CTA准确性为91.5％。E-CTP提供的核心梗塞和缺血性半体积与Syngo提供的核心体积密切相关。通过（ρ= 0.804-0.979）。结论Brainomix E-STROKE软件提供了急性中风设置中CT成像的快速可靠分析，尽管根据制造商的指导，应将其用作专家解释的辅助功能，而不是独立的决策工具。