Neural Network Contribute to Reverse Cryptographic Processes in Bitcoin Systems: attention on SHA256

Bitcoin is a digital currency created in January 2009 following the housing market crash that promises lower transaction fees than traditional online payment mechanisms. Though each bitcoin transaction is recorded in a public log, the names of buyers and sellers are never revealed. While that keeps bitcoin users' transactions private, it also lets them buy or sell anything without easily tracing it back to them. Bitcoin is based on cryptographic evidence, which therefore does not suffer from the weakness present in a model based on trust in guarantee authorities. The use of cryptography is of crucial importance in the Bitcoin system. In addition to maintaining data secrecy, in the case of Bitcoin, cryptography is used to make it impossible for anyone to spend money from another user's wallet. In our paper, we develop the idea that it is possible to reverse the cryptography process based on hash functions (one-way) through Machine Translation with neural networks. Assuming this hypothesis is true and considering some quantistic algorithms to decrypt certain types of hash functions, we will highlight their effects on the Bitcoin system

BERT's sentiment score for portfolio optimization: a fine-tuned views in Black and Litterman model

In financial markets, sentiment analysis on natural language sentences can improve forecasting. Many investors rely on information extracted from newspapers or their feelings. Therefore, this information is expressed in their language. Sentiment analysis models classify sentences (or entire texts) with their polarity (positive, negative, or neutral) and derive a sentiment score. In this paper, we use this sentiment (polarity) score to improve the forecasting of stocks and use it as a new ‘‘view’’ in the Black and Litterman model. This score is related to various events (both positive and negative) that have affected some stocks. The sentences used to determine the scores are taken from articles published in Financial Times (an international financial newspaper). To improve the forecast using this average sentiment score, we use a Monte Carlo method to generate a series of possible paths for several trading hours after the article was published to discretize (or approximate) the Wiener measure, which is applied to the paths and returning an exact price as results. Finally, we use the price determined in this way to calculate a yield to be used as views in a new type of ‘‘dynamic’’ portfolio optimization, based on hourly prices. We compare the results by applying the views obtained, disregarding the sentiment and leaving the initial portfolio unchanged

Famiglie immigrate, tempi di vita e tempi di lavoro. La conciliazione come questione emergente

Il modello di partecipazione all’occupazione dei migranti rimane quello centrato sulla prevalenza dell’impiego maschile, che si esprime su quote superiori a quelle della popolazione autoctona, laddove l’offerta di lavoro femminile stagna poco al di sopra del corrispettivo livello delle donne italiane. Acuite dal quadro di crisi che si è determinato, così come da una significativa erosione dei salari e dei compensi percepiti dai lavoratori immigrati (che colpiscono maggiormente i nuclei famigliari più fragili, ovvero i single e le famiglie col maggiore carico di minori), ancora più evidente nel 2011, assumono sempre più rilevanza le strategie di composizione dei redditi famigliari, oggi più che ieri orientate al superamento dalla formula monoreddito, particolarmente vulnerante anche ai fini della possibilità di garantire continuità al progetto migratorio e alla permanenza nella società ospitante. In conseguenza di ciò, la questione della conciliazione tra partecipazione al mercato del lavoro e compiti di cura domestici e dei famigliari, nell’ambito della divisione dei carichi tra i generi, assume per diversi segmenti della popolazione immigrata un nuovo significato

Immigrazione e mercati del lavoro: gli impatti della crisi. Rapporto 2010

Gli approfondimenti compiuti attraverso ricognizioni sul campo per sondare le problematiche relative all’emergere di eventuali processi discriminatori a sfavore dei lavoratori immigrati nei processi di espulsione di manodopera, ricognizioni condotte per mezzo di focus group che hanno coinvolto parti e delegati sindacali, hanno consentito di rilevare alcune tendenze che stanno contribuendo a ridefinire alcuni termini per mezzo dei quali tradizionalmente si usa descrivere la natura della partecipazione degli immigrati alle forze di lavoro. In particolare, la crisi sembrerebbe aver provocato l’emergere sia di fenomeni di competizione dell’offerta di lavoro degli stranieri rispetto a quella degli italiani con riferimento alle professionalità a maggiore qualificazione (per es. operai specializzati, tecnici, etc.), ovvero quelle in generale risparmiate dai tagli e dalle ristrutturazioni, sia di competizione dell’offerta di lavoro degli italiani rispetto agli stranieri a valere sulle professionalità a minore qualificazione (per es. pulizie, lavoro domestico)

Schwannoma intestinale: case report e revisione della letteratura

Gli schwannomi del digerente sono tumori mesenchimali a comportamento tendenzialmente benigno con prevalenza nel sesso femminile e ampio range d’età (20-70 anni). Sono molto più frequenti nello stomaco ma possono svilupparsi ovunque nel tratto intestinale; sono solitamente asintomatici ma possono presentarsi, in base alla sede, con sintomi diversi. La diagnosi definitiva può essere fatta solo con l’immunoistochimica poiché l’endoscopia e la tomografia computerizzata non possono distinguerli da altre neoplasie non epiteliali. La resezione chirurgica è il trattamento di scelta

Directional derivatives in non-Hausdorff TVS: topological filter techniques without metric structures

In this work, we introduce and give some results about directional derivatives in non-Hausdorff Topological Vector Space over general Topological Division Ring. Through the paper, we use some topological filter techniques that are needful for the development of the theory because of the total lack of a metric structure of the spaces, but most of all for the non-uniqueness of the limits due to the absence of the T2 bond

AlBERTino for Stock Price Prediction: a Gibbs Sampling Approach

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is one of the most popular models in Natural Language Processing (NLP) for Sentiment Analysis. The main goal is to classify sentences (or entire texts) and to obtain a score in relation to their polarity: positive, negative or neutral. Recently, a Transformer-based architecture, the fine-tuned AlBERTo, has been introduced to determine a sentiment score in the financial sector through a specialized corpus of sentences. In this paper, we use the sentiment (polarity) score to improve the stocks forecasting. We apply the BERT model to determine the score associated to various events (both positive and negative) that have affected some stocks in the market. The sentences used to determine the scores are newspaper articles published on MilanoFinanza. We compute both the average sentiment score and the polarity, and we use a Monte Carlo method to generate (starting from the day the article was released) a series of possible paths for the next trading days, exploiting the Bayesian inference to determine a new series of bounded drift and volatility values on the basis of the score; thus, returning an exact "directed" price as a result