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World File Search System施富特
安娜·施特尔泽
工作论文 — “利用高斯过程对混合频率数据进行即时预测”，与 Niko Hauzenberger（思克莱德大学）、Massimiliano Marcellino（博科尼大学）和 Michael Pfar-rhofer（华盛顿大学）合作，提交给《计量经济学杂志》，arXiv：2402.10574。 — “欧元区的货币政策和收入与财富的联合分配”，arXiv：2304.14264。 — “中央银行信息冲击的国际影响”，与 Michael Pfarrhofer（华盛顿大学）合作，《宏观经济动力学 R&R》，arXiv：1912.03158。 — “欧元区宏观经济波动的影响”，与 Maximilian B¨ock（博科尼大学）、Niko Hauzenberger（思克莱德大学）、Michael Pfarrhofer（WU）和 Gre- gor Zens（博科尼大学）合作，欧洲系统性风险委员会 (ESRB) 工作报告 80，2018 年。— “在面对不平等的类别分布的情况下使用机器学习技术预测信用违约概率”，arXiv:1907.12996。
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海伦·N·施韦特
帕金森病中普遍存在的多巴胺化学信号，在灵长类动物的大脑中存在。工作涉及在洁净室中微加工植入物，以及开发定制硬件和软件，以记录来自多个植入探针的电化学快速扫描循环伏安法 (FSCV) 信号。信号记录来自大鼠和执行任务的非人类灵长类动物（恒河猴）。还开发了用于在笼养环境中自由漫游的灵长类动物的远程神经记录系统和用于对深部脑结构进行慢性微剂量给药的设备。开发了微创细胞级阵列，以长期功能稳定性（即不损失化学记录灵敏度）记录啮齿动物多个脑区的多巴胺。目前正在努力将这些技术转化为行为灵长类动物，并最终转化为人类，以实现在线诊断，从而改善基于自适应神经调节的治疗帕金森病和其他神经系统疾病的策略。博士生 2009 年 8 月 – 2014 年 6 月 生物医学应用 MEMS 实验室研究助理 顾问：Junseok Chae 教授 亚利桑那州立大学（亚利桑那州坦佩）
Qifu Technology, Inc. 奇富科技股份有限公司 - NET
该报告引用了有关该公司在上海的区域总部的某些媒体报告，这些报告是虚假且没有根据的。实际上，正如该公司在SEC在SEC中披露的，2020年10月，公司在上海建立了一家合资企业，以及360组实体和一个独立的第三方之一，以建立其区域总部和一个附属工业园区，以支持该公司的未来业务和360集团。公司和360集团实体分别持有合资企业中股本的40％和30％。在2021年12月，考虑到该公司在上海的大量业务扩张，该公司获得了360集团实体在合资企业中持有的整个30％股权。因此，这些设施将使公司能够合并其所有基于上海的部门和员工，这些部门目前分散在不同地点，将其分散到一个办公空间中。该公司认为这将进一步降低行政成本并提高运营效率。
GoFintech Innovation Limited 国富创新有限公司
集团在实施创新驱动发展战略中，一直高度重视在科技创新领域的战略布局和投入，积极投资符合公司战略目标的Web3.0、量子技术等创新产业。董事会认为，量子科学及其技术应用将在未来几年在全球范围内蓬勃发展，量子计算与Web3.0的融合将有可能重塑未来社会的数字现实。集团将战略性地重点投入量子科学及其应用的研发，在业务层面积极在量子科学领域进行多维度布局，加速向量子技术实体的全面转型。因此，董事会认为，建议更改公司名称将更好地体现集团未来发展的战略方向，为公司提供更佳的企业形象和更清晰的企业身份。建议更改公司名称不会对公司现有业务产生影响。董事会认为，建议更改公司名称将有利于本公司未来业务发展并符合本公司及股东的整体最佳利益。
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。