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`自动化财务监管合规性...
摘要该学术论文探讨了金融监管合规性中人工智能（AI）的变革性领域，从而对其多方面影响进行了古典而引人入胜的探索。在越来越复杂的金融景观背景下，该研究旨在揭示AI整合在合规模型中的复杂性，并将传统方法与尖端的AI-drienden驱动方法融为一体。本文的范围涵盖了系统的文献综述和定性分析，重点是金融服务中AI的演变，提高合规效率的必要性以及对传统与AI驱动的合规性模型的比较分析。该研究通过采用细致的方法来综合各种同行评审文章，案例研究和比较分析的发现。它阐明了财务合规性的最新AI技术，评估了它们在各种监管环境中的有效性，并确定了AI合规性的关键绩效指标。本文还严格研究了在AI合规解决方案中与新兴趋势和未来方向一起观察到的挑战和局限性。主要结论表明，AI显着提高了合规效率和准确性，熟练解决了复杂的监管挑战，并对金融机构具有战略意义。但是，该研究还强调了与监管
AI驱动（金融）奖学金Robert Novy-Marx和...
本文介绍了使用大语言模型（LLMS）自动生成学术金融论文的过程。它通过生成数百篇有关股票回报可预测性的完整论文来证明该过程的功效，这是一个特别适合我们的插图的主题。我们首先从会计数据中挖掘了超过30,000个潜在股票回报预测信号，并应用Novy-Marx和Velikov（2024）“分析异常”协议，以生成通过该协议严格标准的96个信号的标准化“模板报告”。每个报告详细介绍了一个信号的性能，可预测库存的回报，并将其基准为其他200多个已知异常。最后，我们使用最先进的LLM为每个信号生成三个不同的学术论文完整版本。不同的版本包括信号的创意名称，包含自定义介绍，为观察到的可预测性模式提供不同的理论理由，并为支持其各自主张的现有（有时是想象中的）文献纳入了引用。该实验说明了AI提高财务研究效率的潜力，但也是一个警示性的故事，说明了如何滥用它来工业化Harking（已知结果后假设）。
目录
在评估预期的学习成果时对评估方法的适当性的解释：班级参与和互动是必要的评估手段，因为它将为每个同学提供良好的反馈，以了解他们的研究和咨询思想。研讨会中的经验共享课程将通过课堂参与评估。这将有助于阐明执行研究工作和咨询项目的概念，方法和关键成功因素。家庭作业旨在检查学生对讲座的了解程度以及学生如何应用课堂上教授的概念，技术和想法来解决相关问题。作业还针对学生在研究方法中可能需要处理的一些关键问题。本课程在课程工作与论文写作之间建立了平稳的联系，此外还可以帮助学生阅读其他课程的学术论文。总体而言，通过这种评估，预计他们对定量研究方法的概念，技术和思想的理解将在很大程度上得到增强。期末考试旨在使学生有一个进一步的消化和总结他们从课程中学到的东西的好机会，并检查学生在论文写作中所需的研究方法的理解程度。学生学习工作预期
科学论文十年回顾（2014-2023）
摘要：自 2018 年以来，学术界对新闻业人工智能的兴趣日益高涨。通过对 2014 年至 2023 年的文献进行系统回顾，本研究讨论了该领域研究的发展以及人工智能如何改变新闻业。旨在通过对学术论文的回顾和对被引用次数最多的文章的定性分析，了解人工智能对新闻业的影响。本研究结合了：对从 Web of Science 和 Scopus 中提取的科学文章进行系统回顾（n = 699）以及对引用次数超过 50 次的文章进行分类内容分析的定性方法（n = 59）。结果（n = 699）突出了阿姆斯特丹大学和圣地亚哥德孔波斯特拉大学的作者的突出地位。美国的作者数量最多：261 人分布在 99 家机构。分类内容分析（n = 59）显示，研究重点关注记者的工作等问题，因为人工智能正在用重复和单调的任务取代记者，这引发了有关记者角色的若干问题。研究结果显示了计算方法的兴起，凸显了人工智能在研究中的普遍性，而这在以前的研究中尚未被探索过。伦理、监管和新闻教育在研究中仍然没有得到充分讨论。
导师简介
张恒，江苏省高层次人才培养计划（“ 333 工程”）第二层次培养对象，江苏省杰出青年基 金获得者，博士毕业于浙江大学控制学院，目前担任江苏海洋大学计算机工程学院副院 长、教授、硕士生导师，中国矿业大学兼职博士生导师，齐鲁工业大学（山东省科学院） 兼职硕士生导师。目前担任中国自动化学会工业控制系统信息安全专委会委员，江苏省 自动化学会控制理论专委会委员、青年工作委员会委员，担任国际学术期刊 EURASIP JWCN 等编委，曾担任 EJC 、 JFI 等多个国际期刊的客座编委，受邀担任美国控制会议 ACC 2017 分会场 Chair 、亚洲控制会议 ASCC2017 分会场 Chair 等，担任知名国际会议 IEEE ICCC'14 、 ICNC'17 、 ICNC'18 、 YAC'18 、 IEEE SmartGridComm'19 、 ICNC'20 程序 委员会委员 , 长期担任包括 IEEE TAC 、 Automatica 等 20 余个国际知名期刊论文审稿人。 2016 年入选江苏省 “ 双创博士 ” （科技副总类）， 2017 年入选连云港市 “ 港城英才计划 ” ， 2018 年获得江苏省 “ 六大人才高峰 ” 项目、连云港市 “ 海燕计划 ” 重点资助类， 2019 年入选 江苏省 “ 青蓝工程 ” 中青年学术带头人（考核优秀）。曾在香港科技大学、澳大利亚西悉尼 大学访问研究。发表研究论文 70 余篇，其中包括在期刊 IEEE TAC 、 Automatica （控制 领域两大顶级期刊）、 IEEE TCST （控制领域旗舰期刊）、 IEEE TCNS （控制领域旗舰期 刊）、 IEEE TIE （ SCI 一区期刊）等高水平期刊发表论文，论文曾入选中国百篇最具影响 国际学术论文、 ESI 高被引论文、 ESI 热点论文、国际会议最佳论文奖。主持国家自然 科学基金面上项目、国家自然科学基金青年基金项目、江苏省自然科学基金面上项目、 江苏省高校自然科学研究面上项目等。研究成果获江苏省科学技术奖二等奖、江苏省高 校科学研究成果三等奖。
可遗传的多基因编辑：基因组医学的下一个前沿？
在人类胚胎和生殖细胞中的多基因组编辑被预测在未来三十年内变得可行。最近的几本书和学术论文概述了种系基因组编辑提出的道德问题及其可能带来的机会1-3。迄今为止，尚未尝试预测改变与多基因疾病相关的特定变体的后果。在此分析中，我们表明多基因组编辑理论上可能会导致疾病易感性的极大降低。例如，编辑相对少量的基因组变异可能会对一个人患冠状动脉疾病，阿尔茨海默氏病，严重抑郁症，糖尿病和精神分裂症的风险产生重大影响。同样，从理论上讲，可以通过多基因编辑来实现危险因素的巨大变化，例如低密度脂蛋白胆固醇和血压。尽管可遗传的多基因编辑（HPE）仍然是推测性的，但我们完成了计算以讨论潜在的道德问题。我们的建模表明，基因编辑在个体层面上的预定积极后果如何加深健康不平等。此外，随着单个或多个基因变异可以增加某些疾病的风险，同时减少其他疾病的风险，因此HPE提出了与多效性和遗传多样性有关的道德挑战。我们通过主张HPE提出的道德问题的集体主义观点来结束，该问题对其对个人，家庭，社区和社会的影响产生了影响4。
lw6152e.pdf
信息技术是我们现代世界中的主要驱动力之一。它正在改变经济生产的方式，交流方式以及我们用来管理自己的结构和方法。新技术的出现为社会创造了便利和效率；但这也带来了法律制度必须解决的多个新问题和风险。本课程着重于技术对我们的基本权利和治理计划构成的挑战，以及法律如何应对这些挑战。本课程所涵盖的两个领域是权利和治理：一方面，个人享有一堆基本权利，这些权利受到传统理论，学说和规则的保护和促进，例如平等，言论自由和隐私；另一方面，已经建立了各种法律结构和机构，以更好地控制我们的社会和经济生活。互联网和相关技术已经重塑和重新制定了如何保护权利以及如何管理我们的社会。本课程将探讨这些问题。在本课程中将阅读和讨论各种司法管辖区的司法案件，法规，学术论文和简短评论。通过批判性地与课堂讨论进行互动，学生将对法律上的最先进问题有更清晰，更深的意识；他们还可以以关键和跨学科的方式发展思维能力。此外，本课程中使用的苏格拉底式方法将训练学生以连贯的方式表达自己，并思考和争论像律师一样的问题。2。课程预期的学习成果（CILOS）（CILOS表示，根据给定的表现标准，学生期望在课程结束时做什么。）
ITZHAK (ZAHI) BEN-DAVID | 费舍尔商学院
网络金融研究所：重大创新研究，荣誉提名 2011 小型研究资助，费舍尔商学院 2011 小型研究资助，费舍尔商学院 2010 GARP 基金会奖，与 C Spatt 一起 2009 小型研究资助，费舍尔商学院 2009 芝加哥数量联盟学术论文竞赛，一等奖 2008 BSI Gamma 基金会研究资助 2008 Paolo Baffi 研究员 2008 FDIC 金融研究中心奖学金，与 S Agarwal、G Amromin 和 D Evanoff 一起 2008 雷曼兄弟金融研究卓越奖学金，决赛入围 2007 BSI Gamma 基金会研究资助，与 J Doukas 一起 2006 设备和租赁基金会研究资助，与 J Schallheim 一起 2006 设备和租赁基金会研究资助 2005 教学援助奖（新加坡和巴塞罗那 GSB 高级工商管理硕士）2004-2005芝加哥，CRSP 论文奖 2003 年 芝加哥大学商学院金融学博士奖学金 2002-2007 年 特拉维夫大学会计学系主任名单 1998 年 德勤会计研究绩效奖 1998 年 会计系最佳会计研究学期论文奖 1998 年 特拉维夫大学工业工程研究硕士奖学金 1996 年
用于药物低偏差评估的层次聚类分割......
摘要 — 药物-靶标相互作用 (DTI) 预测在药物发现和化学基因组学研究中非常重要。机器学习，尤其是深度学习，在过去几年中极大地推动了这一领域的发展。然而，学术论文中报告的性能与实际药物发现环境中的性能之间存在显著差距，例如基于随机分割的评估策略在估计现实环境中的预测性能时往往过于乐观。这种性能差距主要是由于实验数据集中隐藏的数据偏差和不适当的数据分割。在本文中，我们构建了一个低偏差 DTI 数据集，并研究了更具挑战性的数据分割策略，以改进现实设置的性能评估。具体而言，我们研究了流行的 DTI 数据集 BindingDB 中的数据偏差，并使用五种不同的数据分割策略重新评估了三种最先进的深度学习模型的预测性能：随机分割、冷药分割、支架分割和两种基于层次聚类的分割。此外，我们全面检查了六个性能指标。我们的实验结果证实了流行的随机分割的过度乐观，并表明基于层次聚类的分割更具挑战性，并且可以在现实世界的 DTI 预测设置中提供对模型通用性的更有用的评估。索引术语——药物-靶标相互作用、数据偏差、数据分割策略、性能评估
动态持续时间策略的最新增强
Robeco Qi全球动态持续时间已应用定量持续时间管理超过25年。在本文中，我们讨论了该策略的最新增强功能。第一个说明了我们如何纳入新技术，在这种情况下，“现象”以捕捉经济增长。第二个增强功能涉及估值变量。它展示了我们如何将高通货膨胀和债券收益率上升的最新经验与我们在学术论文中也使用的深层历史数据样本的见解相结合。于2023年7月首次实施，这些增强功能表明了我们致力于在未来几十年保持最佳状态的策略。我们动态持续时间战略的旗舰是全球债券基金。它的主要绩效驱动力是动态持续时间管理：当我们的模型对债券呈阳性并减少模型时，基金的利率灵敏度就会提高。因此，该基金旨在保护债券收益率上升，并从收益率下降中受益。这些积极的持续时间位置是在主要发达债券市场中以期货的实施：美国，德国和日本。考虑到可持续性考虑，根据增强的指数方法来管理该持续时间覆盖的全球政府债券投资组合。投资组合倾向于根据价值，动量和低风险等因素认为具有吸引力的政府债券。同时，投资组合还确保与其指数相比，平均ESG等级更好，平均碳强度较低。