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World File Search System说明性
解锁政府的技术未来-KPMG LLP
收入确认仍然是软件和软件服务（SaaS）公司的主要关注点，因为其安排的复杂性和不断发展的业务模型。软件行业包括软件服务和产品的发行，销售和开发。由于其成本效益，可扩展性和灵活性，该行业正在转换为云计算和SaaS模型，从而使用户可以通过Internet远程访问程序和数据。由于SAAS合同的定制和混合定价计划，并使收入确认是一个艰巨的任务，因此基于SaaS的公司的收入确认过程对于基于SaaS的公司而言是复杂的。IND AS 115，与客户合同的收入提供了必要的准则来浏览这些复杂性。本版的会计和审计更新（AAU）讨论了软件的收入识别注意事项，作为说明性示例的帮助。
实现美国股票策略多元化
摩根大通多元化美国股票组合是一个说明性和假设性的投资组合，由三只摩根大通基金（I 股）组成，每年重新调整一次。第 2 页和第 3 页所示的投资组合假设回报和市场价值反映了可能出现的底层基金的历史业绩，并假设所有股息和资本收益都进行了再投资。投资者回报将与所示结果不同。销售费用和资本收益或其他税费不计入重新调整中。投资回报不反映活跃交易，也不一定反映通过积极管理账户可能实现的结果。标准化绩效和费用信息可在第 5 页找到。过去的表现并不代表未来的可比结果。
基于知识中的决策表的规则创建
摘要。在本文中考虑了与基于知识的系统开发平台的基于规则的推理组成部分有关的新结果。即，提出了基于decision table方法的替代方式创建的替代方法的技术。在平台上下文中，决策表的数据模型，建议从决策表中的转换方案进行规则。还讨论了基于先前开发的组件的实施问题。显示了图形用户界面和数据库dia-gram。作为一个说明性的例子，选择了机械系统降解过程的鉴定问题。当大量在规则的条件和行动部分中，有很多事实的组合非常适合拟议的技术。最终用户的好处是用表格形式表示知识，该表格是为了分析和评估，并通过描述转换方案中的重复操作来创建规则时减少行动数量。
最佳锂离子电池lud预测的数据驱动方法
锂离子电池已经成为各种行业中普遍的电源，包括电动汽车部门，因为它们的能量密度较高和自我释放量较低。随着时间的使用和通过，电池降低并最终死亡，危害了它们供电的物体的完整性。准确预测锂离子电池剩余的有用寿命（RUL）的能力对于优化其利用并确保其安全运营至关重要。为此，已经实施了一种基于牛津电池电池降解数据集的基于深度学习的方法，并在生成的对抗网络（GAN）的帮助下进行了实施。设计的网络由长短记忆（LSTM）架构组成，并实现了策略策略和自定义损失功能。说明性结果表明，建议的方法可以对RUL产生适应性和可靠的预测。
在曲线达成共识之前完全是共识 - 逆势人士的战略情景
T. Rowe Price警告说，经济估计和前瞻性陈述会受到随着时间而改变的许多假设，风险和不确定性的约束。实际结果可能与估计和前瞻性陈述中预期的结果有重大不同，未来的结果可能与历史表现实质性不同。本文提供的信息仅用于说明性，信息目的。用作分析基础的任何历史数据均基于T. Rowe Price收集的信息和第三方来源，尚未验证。预测是基于关于可能永远不会发生的市场环境的主观估计。任何前瞻性陈述仅在发表之日起说。T. Rowe Price不承担更新前瞻性陈述，也不承诺不承担任何责任。
关于使用生成AI进行研究的指导
作为致力于促进创新和影响力的机构，LSE理解并欢迎AI带来的巨大价值，学校积极支持并鼓励员工和学生负责任。生成的AI仍处于起步阶段，但已经具有变革性，为知识交换活动，构想，学习新概念和技能，计划，反馈，分析和加速知识发现提供了前所未有的生产力优势。随着AI技术的规模和质量的提高，随着研究人员学会充分利用它们，增强研究的潜力只会增长。目前，有关有效使用生成AI工具的指南是LSE研究人员的广泛且不断更新的资源，包括对技术的介绍，良好的实践建议和众多说明性示例。
解决监督机器学习中有效性的威胁：教育研究人员的框架和最佳实践
自2018年以来，高等教育机构已经意识到“入学悬崖”，这是指未来入学率的预期下降。本文试图通过研究导致预期下降的趋势来描述俄亥俄州的准备机构如何为这一未来。使用2012年至2022年的IPEDS数据，我们分析了俄亥俄州九所公立大学的入学率，收入，债务和人员配备的趋势。我们发现机构在此期间的发展方式有很大差异。我们的分析表明，俄亥俄州是检查机构准备性的说明性案例研究，因为它代表了多个维度的“最坏情况” - 从预计的入学率下降到国家资金限制。本文通过考虑对全国高等教育的影响，并向未来对人口转变的反应进行研究的指示
SWS 6804建模土壤，水和生态系统过程
本课程与土壤水和生态系统科学计划中的学生学习成果有关：越来越多地使用动态模型来解释经验数据。说明性模型将作为基本建模宗旨的介绍，例如状态/流动关系，质量/能量平衡，稳定性和吸引子以及预期结果。本课程允许学生进行1）概念化研究问题并探索可测量变量之间的关系以开发研究假设2）讨论数据（例如，学生的研究数据）如何专门用于开发和改进模型3）发现构建动态模型是可获得的，即使重点是实验室和现场工作，也可以将动态模型集成到研究项目中。一起，这些技能构成了土壤水和生态系统科学中批判性思维和定量科学的发展和应用的支柱。
智能机器的想象思维史
“人工智能 (AI)” 是一个含义丰富的术语，充满了引发争论、分歧和幻灭的内涵矛盾。但人工智能到底是什么？我们对计算能力甚至机器人世界末日的期望是如何产生的？为什么我们谈论日益复杂的技术很重要，不仅是在说明性文章中，而且在小说中也是如此？人工智能技术的视觉和电影表现如何反映和促进特定的理解和潜力？《人工智能叙事：关于智能机器的想象性思维史》是一项雄心勃勃的努力，旨在促使人们广泛批判性地思考人工智能本身，而不是思考围绕这一普遍但仍被误解的技术的故事——尤其是虚构的故事。《人工智能叙事》由来自不同学科的学者撰写的 16 章组成，为尚未被探索的领域——人工智能人文学科——提供了全景快照。