制药公司在严格监管且高度危险的环境中运营，单张单击可以导致严重的财务影响。因此，临床试验结果的公告倾向于确定事件的未来过程，因此受到公众的密切监视。在这项工作中，我们为结果颁布对公共药品市场价值的影响提供了统计证据。尽管大多数工作都集中在回顾性影响分析上，但本研究旨在预测公告诱发的股票价格变化的价值。为此，我们开发了一条管道，其中包括一个基于BERT的模型，用于提取公告的情感极性，一种用于预测预期回报的时间融合变压器，用于捕获事件关系的图形卷积网络以及预测价格变化的梯度提升。问题的挑战在于对正面和负面公告的反应固有不同的模式，反映在对负面新闻的更强烈，更明显的反应中。此外，在积极公告后，股票下降的现象肯定了价格行为的违反直觉。重要的是，我们发现了在预测框架内工作时应考虑的两个关键因素。第一个因素是该公司的药物组合规模，表明在小型药物多样化的情况下，公告的敏感性更大。第二个是与同一公司或诺斯科有关的事件的网络效应。所有发现和见解都是根据最大的FDA（食品药品监督管理局）公告数据集获得的，该数据集由过去五年中681家公司的5436个临床试验公告组成。
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太阳能电池制造中的有效缺陷检测对于稳定的绿色能源技术制造至关重要。本文介绍了一种基于深度学习的自动检测模型SEMACNN，用于分类和语义分割电致发光图像，用于太阳能电池质量评估和异常检测。该模型的核心是基于马哈拉氏症距离的一种异常检测算法，该算法可以以半监督的方式对具有少量具有相关缺陷的数字电致发光图像的不平衡数据进行训练。这对于迅速将模型集成到工业格局中特别有价值。该模型已通过植物收集的数据集进行了训练，该数据集由68 748个带有母线网格的异质结太阳能电池的电致发光图像。我们的模型在验证子集中的精度达到92.5％，F1得分为95.8％，召回94.8％，精度为96.9％，由1049个手动注释的图像组成。该模型还在Open ELPV数据集上进行了测试，并证明了稳定的性能，准确性为94.6％，F1得分为91.1％。 SEMACNN模型展示了其性能和计算成本之间的良好平衡，这使其适用于集成到太阳能电池制造的质量控制系统中。
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深度神经网络的规模和复杂性继续成倍增长，大大增加了这些模型训练和推断的能源消耗。我们介绍了一个开源软件包ECO2AI，以帮助数据科学家和研究人员以直接的方式跟踪其模型的能源消耗和同等的二氧化碳排放。在Eco2ai中，我们强调能源消耗跟踪和正确的区域二氧化碳排放会计的准确性。我们鼓励研究社区搜索具有较低计算成本的新最佳人工智能（AI）架构。动机还来自基于AI的温室气体与可持续AI和绿色AI途径隔离周期的概念。
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新催化剂的发现是计算化学的重要主题之一，因为它有可能加速采用可再生能源。最近开发的深度学习方法，例如图形神经网络（GNNS）开放的新机会，以显着扩大新型高性能催化剂的范围。然而，由于模棱两可的连接方案和节点和边缘的众多嵌入，特定晶体结构的图表并不是一项简单的任务。在这里，我们提出了GNN的嵌入改进，该改进已通过Voronoi Tesselation修改，并能够预测开放催化剂项目数据集中催化系统的能量。通过Voronoi镶嵌计算图的富集，并将相应的触点固体角度和类型（直接或间接）视为边缘的特征，而Voronoi体积用作节点特征。辅助方法是通过内在的原子特性（电负性，周期和组位置）富集节点表示。提出的修改使我们能够改善原始模型的平均绝对误差，最终误差等于“开放催化剂项目数据集”上每个原子的651 MeV，并且在金属中数据集上的每个原子6 MeV。同样，通过考虑其他数据集，我们表明，明智的数据选择可以将误差降低到高于每个原子阈值20 MEV的值的值。
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近年来，电力发电已导致美国超过四分之一的温室气体排放。将大量的可再生能源整合到电网中可能是减少电网中碳排放并减缓气候变化的最易于使用的方法。不幸的是，风和太阳能等最容易获得的可再生能源是高度波动的，因此给电网操作带来了很多不确定性，并挑战了现有的优化和控制政策。偶然受限的交流电（AC）最佳功率流（OPF）框架找到了最低成本生成的调度，以保持较低的概率将电网操作保持在安全限制之内。不幸的是，AC-OPF问题的偶然性约束扩展是非登记，计算挑战性的，需要了解系统参数以及有关可再生分布行为的其他假设。已知的线性和凸近似于上述问题，尽管可以进行操作，但对于操作实践来说太保守了，并且不考虑系统参数的不确定性。本文提出了一种基于高斯流程（GP）回归以缩小此差距的替代数据驱动方法。 GP方法学习了一个简单但非凸的数据驱动的近似值，可以包含不确定性输入的交流功率流程。然后，通过考虑输入和参数不确定性，将后者用于有效地确定CC-OPF的解。在众多IEEE测试案例中，说明了使用不同近似值的GP不确定性传播的拟议方法的实际效率。
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