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量子机器学习：最新进展与展望
引言 量子计算目前是物理学和工程学的结合点。这种类型的计算主要由物理学界提出，直到最近，它仍然是一个模糊的理论概念。尽管如此，许多著名的方法，如 Shor 因式分解、Grover 搜索和线性系统算法都已制定并承诺如果实际实现，将具有范式转换能力。尽管当前一代量子处理器体积小且噪声大，但进步速度惊人，这在很大程度上要归功于政府和私营部门的资助。最近，《国家量子倡议法案》获得通过。该法案提供了高达 12 亿美元的研究补助金，以加速量子相关发展。私营部门的资金也加速增加，以提供启动资金并资助各种研究。量子计算机发展的主要动机之一是传统计算机即将进入瓶颈期。摩尔定律预测的计算机芯片上晶体管的指数增长将很快结束。这不是出于经济原因，而只是物理定律。目前一代晶体管的尺寸大约为 10 纳米。研究表明，7 纳米以下的晶体管开始受到量子隧穿效应的影响。当晶体管中的势垒变得任意小时，就会产生这种现象，也就是说，当栅极尺寸达到一定厚度时，电子可以“跳过”势垒，在它不应该出现的地方产生电流。这种非经典效应使晶体管几乎无用。尽管芯片制造商可能能够在一定程度上克服这种效应，但晶体管的尺寸基本上很快就会达到极限。
网络战争的一些原则 - 伦敦国王学院
网络战的一些原则 使用 Corbett 来理解二十一世纪初的战争 Richard M. Crowell 要点：Corbett 的海战理论用于说明通过网络空间、内容和代码移动的部队如何具有与通过海域移动的部队相似的特征：移动的流动性、全方位的接近途径以及使岸上（到达人类或机器目的地）可用的必要性。• 描述了信息环境 (IE) 与网络空间之间的关系，作为信息时代战争的关键部分，特别关注了决策和机器控制如何在 IE 维度的结合点上进行。• 探索使用和快速适应网络力量来影响人类决策并迫使机器独立于其所有者的意图工作。• 网络空间和网络战的定义方式为指挥官、下属和政治领导人提供了一个共同的框架。• 结合近期冲突的例子，介绍网络战的原理，以说明网络控制、网络拒止和有争议的网络控制等概念。迪克·克罗威尔是美国海军战争学院联合军事行动系副教授。他专攻信息作战和网络空间作战。作为一名退役的美国海军飞行员，他在海上和岸上服役了三十年。他是非正规战争和武装团体研究中心 (CIWAG) 的高级研究员，也是网络冲突研究中心 (C3S) 的创始成员。本出版物中表达或暗示的分析、观点和结论均为作者的观点，并不一定代表 JSCSC、英国国防部、科贝特海事政策研究中心或伦敦国王学院的观点。
NeuroIS Retreat 2023 预印本论文集
会议记录包含在 2023 年 5 月 30 日至 6 月 1 日举行的第 15 届年度 NeuroIS Retreat 上发表的论文。NeuroIS 是信息系统 (IS) 的一个领域，它使用神经科学和神经生理学工具和知识来更好地了解信息和通信技术的发展、采用和影响 (www.neurois.org)。NeuroIS Retreat 是一个领先的学术会议，用于展示 IS 和神经生物学结合点的研究和开发项目。这个年度会议通过主要由学者举办并为学者举办的活动来促进 NeuroIS 领域的发展，尽管工作通常具有专业导向。2009 年，首届 NeuroIS Retreat 在奥地利格蒙登举行。从那时起，NeuroIS 社区稳步发展，随后于 2010 年至 2017 年在格蒙登举办了年度 Retreats。从 2018 年开始，会议将在奥地利维也纳举行。由于新冠疫情，组织者决定在 2020 年和 2021 年以线上方式举办 NeuroIS Retreat。从 2022 年开始，NeuroIS Retreat 将再次以面对面的形式在维也纳举行。NeuroIS Retreat 为学者们提供了一个讨论研究和交流想法的平台。其主要目标是为学者提供反馈意见，以推动他们的研究论文在高质量的期刊上发表。组委会不仅欢迎已完成的研究，也欢迎正在进行的研究。NeuroIS Retreat 以其非正式和建设性的研讨会氛围而闻名。许多 NeuroIS 演讲已发展成为备受推崇的学术期刊上的出版物。今年是我们第九次以编辑卷的形式出版会议记录。共有 32 篇研究论文被接受并发表在本卷中，我们观察到本书中贡献的主题、理论、方法和工具的多样性。 2023 年的主题演讲题为“利用光学脑成像观察日常生活中的“工作中的大脑”：NeuroIS 的挑战和机遇”，由美国德雷塞尔大学副教授 Hasan Ayaz 发表。此外，德国科特布斯勃兰登堡工业大学神经自适应人机交互教授 Thorsten O. Zander 发表了题为“拥抱神经自适应技术：塑造人机交互的未来”的热门话题演讲。总之，我们很高兴看到 NeuroIS 领域的持续进步。此外，我们可以报告，2018 年作为非营利组织成立的 NeuroIS 协会发展良好。我们预见到 NeuroIS 的繁荣发展。 2023 年 5 月 Fred D. Davis René Riedl Jan vom Brocke Pierre-Majorique Léger Adriane B. Randolph Gernot R. Müller-Putz
项目经理 – 肯尼亚变革之海 职位名称
工作机会 – 项目经理 – 肯尼亚变革之海 职称：肯尼亚变革之海项目经理 新任或重新填补：新任 核心职位：是 否 汇报对象：农业食品系统部门负责人 监督：员工 是 否 | 志愿者 是 否 地点：肯尼亚，埃尔多雷特 为什么选择 SNV SNV 荷兰发展组织是一家全球发展伙伴，业务遍及亚洲和非洲的 25 多个国家。在肯尼亚，SNV 57 多年来一直致力于通过加强公共和私营部门组织的能力并促进伙伴关系来改善民生。它通过帮助实现三个领域的国家发展目标来实现这一目标：农业食品；可再生能源；和水。SNV 通过与政府、民间社会和私营部门组织合作，支持这些领域的发展。SNV 肯尼亚将实施一项为期五年的肯尼亚变革之海计划（SoC 计划），该计划以再生农业计划 REALMS 的成功为基础。 SoC 计划将采用 Nexus 方法，将再生农业与可再生能源的生产性使用 (PURE) 结合起来。该计划将采取多方面的方法，以农民团体为目标，联合农民田间商学院 (FFBS) 作为能力建设和促进市场联系的中心点，采用系统转型方法。任务概述由于气候变化、生态退化、社会不平等加剧、粮食安全下降和实现所需的公平能源转型的挑战，贫困停滞、不可预测的冲击将在未来几十年继续成为问题，对收入、生计和生产力产生负面影响。能源是任何农业食品系统的关键要素；它主要由化石燃料驱动，它所驱动的大型集中式机器通常效率低下，不适合小型食品生产商的需求。尽管这两个部门之间存在错综复杂的联系，但解决方案基本上是孤立的、短期的，经验教训也没有共享。其结果是进一步导致效率低下，甚至可能对更广泛的生态系统产生反作用。必须重新思考农业食品和能源系统之间的联系，以减轻社会经济条件和自然资源承受的导致贫困的压力。围绕食品和能源的供应、消费和处置的传统、提取式、能源密集型、集中式模式需要受到挑战。SNV 认为，需要一种方法来弥合这些部门之间的差距，打破孤岛，并制定与目标生态系统参与者合作并为其服务的解决方案。变革之海肯尼亚计划设想为一个为期 10 年的计划，分为两个实施阶段，将在再生农业 (RA) 和可再生能源生产性利用 (PURE) 领域的结合点上开展工作。该计划将采用创新的混合实施模式，利用生态系统中现有的举措和专业知识，连接参与者以促进流程并鼓励协同效应。因此，该计划不是传统的发展计划，它只关注 SNV 和精选合作伙伴联盟的实地实施。相反，该计划将寻求识别和与已经在 RA 和/或 PURE 领域运营的合作伙伴合作，并授权他们在 nexus 领域工作。因此，SNV 的角色是
利用 SAP 业务技术平台 (BTP) 将财务数据转化为战略洞察
摘要：本文探讨了 SAP 业务技术平台 (BTP) 与人工智能 (AI) 在财务报告领域的突破性融合，强调了它们在将财务数据转化为高管战略见解方面的变革性作用。通过引入自动评论生成功能，这种集成使 BTP 能够将复杂的财务数据集转换为连贯的叙述，为决策者提供可操作的情报。BTP 位于人工智能进步和财务分析的结合点，有助于将复杂数据无缝转换为叙述或评论报告，从而为决策者提供连贯性、洞察力和可访问性。本文深入探讨了 BTP 在财务报告中功能的潜在机制，涵盖数据解释、语言处理、评论生成和定制，从而提高了报告的效率、准确性和可访问性。通过细致的探索，本文阐明了 BTP 对财务报告评论的贡献，包括提高效率、准确性、可扩展性和个性化的财务见解交付。此外，它还面临着 BTP 应用中固有的挑战，包括技术复杂性、道德考虑以及现有技术在捕捉财务复杂性方面的限制。展望未来，本文设想未来人工智能和机器学习的不断进步将完善 BTP 功能，提供更加复杂和细致入微的财务洞察，为最高层企业领导的战略决策提供支持。关键词：BTP、人工智能、机器学习、SAP 分析、财务报告、数据治理、SAP ERP、SAP RISE、云产品。1. 简介在商业领域，财务分析和报告是战略决策和运营监督的重要支柱。这些流程为高级管理层和利益相关者提供了对公司业绩、财务状况和未来前景的重要洞察。传统上，编制财务报告和分析是一项劳动密集型工作，需要大量时间和专业知识来解读复杂的数据集并将其转化为可操作的商业智能。随着业务的扩张和数据量的激增，对更高效、更准确、更易用的财务报告方法的需求变得越来越迫切。人工智能 (AI) 在金融领域的发展彻底改变了这一格局。人工智能技术逐渐承担了更复杂的角色，自动化了日常任务并实现了高级预测分析，从根本上重塑了财务实践。在这些技术中，商业技术平台 (BTP) 已成为一种特别创新的工具。BTP 是人工智能的一个子集，专注于从数据生成自然语言文本，促进将原始财务数据转化为连贯的叙述性报告。此功能不仅简化了报告流程，还提高了财务数据的可解释性，使缺乏广泛财务背景的决策者更容易获得见解。本文旨在深入探讨 BTP 对财务分析和报告的变革性影响。通过研究 BTP 如何将复杂的财务数据集转换为叙述性文本，我们将探索其在提高高级管理层财务评论的效率、准确性和可访问性方面的作用。通过这一探索，本文试图强调战略