본 논문은 탈중앙화 자율 조직(DAO)의 유형별 거버넌스 구조, 특히 거버넌스 토큰의 속성(금전적 vs. 비금전적)이 탈중앙화 수준에 미치는 영향을 분석하고, 풀뿌리 참여 증가 및 투표권 분산이 탈중앙화 수준 향상과 상관관계가 있음을 밝혔습니다.
분석 재현성을 우선시하는 과학 데이터 관리 정책과 이를 지원하는 연구 소프트웨어 시스템 구축을 통해 데이터 재사용, 데이터 보존 및 과학 컴퓨팅 요구 사항 관리에 대한 명확한 지침을 제공해야 한다.
본 연구는 아르헨티나, 브라질, 멕시코, 남아프리카공화국 4개국의 연구자들을 대상으로 APC 지불 현황과 영향을 분석하여, 국가별, 분야별, 성별, 연령별로 APC 지불 관행의 차이를 보여주고, APC 지불 방식, 지불 금액, 국제 협력과의 관계를 심층적으로 논의합니다.
본 논문에서는 위험과 수익률을 모두 고려한 투자 포트폴리오 선택 전략을 제시하고, 마코위츠 모델과 평균-세미 변동성 모델을 포함한 다양한 포트폴리오 선택 모델의 실제 적용 방법을 살펴봅니다. 또한, 현실적인 시나리오를 반영하여 거래 비용 및 정수 제약 조건을 고려한 포트폴리오 최적화 방법과 유전 알고리즘을 이용한 포트폴리오 선택 최적화 방법을 소개합니다.
본 논문에서는 시간-주파수 에너지 분포의 $\ell_p$-놈을 기반으로 비정상 전력 품질 이벤트의 심각도를 정량화하는 새로운 지수(ENI)를 제안합니다.
CEKG는 다중 질환 환자의 진료 경로 분석을 향상시키기 위해 이벤트 로그, 진단 데이터, ICD-10, SNOMED-CT 및 매핑 함수를 사용하여 이벤트 그래프를 자동으로 생성하는 도구입니다.
러시아가 국제 학술 데이터베이스, 학술지, 국제기구를 이용하여 우크라이나 영토 강탈을 정당화하고 있다는 비판적인 분석 보고서입니다.
데이터 과학은 1960년대부터 시작된 개념으로, 데이터의 증가와 이를 처리하는 계산 능력의 한계 사이의 불균형, 즉 '데이터 임피던스'를 해결하기 위한 노력에서 비롯되었습니다. 초기에는 데이터 처리 및 관리에 중점을 두었지만, 통계학, 데이터 분석, 머신러닝 등 관련 분야의 발전과 함께 그 의미가 확장되고 진화해왔습니다.
AI 안전 연구소(AISI)는 고급 AI 시스템의 안전을 평가하고 개선하기 위해 등장했으며, 연구, 표준 개발, 국제 협력을 통해 AI 안전 과학을 발전시키는 데 중요한 역할을 수행하고 있지만, 전문성, 기존 기관과의 중복, 업계와의 관계 측면에서 해결해야 할 과제 또한 안고 있다.
최초 구현 프로젝트(FOAK)의 리스크를 정확하게 평가하고 완화하는 데 데이터 기반 인사이트가 중요하며, 특히 모듈성이 높은 프로젝트가 리스크가 적고 학습 곡선이 빠르다는 것을 역사적 데이터를 통해 확인할 수 있다.