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发展中国家的疫情防控与不平等......
发展中经济体的流行病防控与不平等摘要我们将典型的 SIR 流行病学模型整合到一个一般均衡框架中，该框架包含高技能和低技能工人，每个工人都选择在工作地点（现场）或家中（远程）工作。现场劳动力和远程劳动力是不完美的替代品，但高技能工人相对于低技能工人更具替代性。将模型校准到印度经济后，我们发现不同的防控政策通过限制现场劳动力，对低技能工人的影响不成比例地高于高技能工人，从而加剧了已经存在的不平等。此外，防控政策在控制低技能工人中的疾病传播方面效果较差，因为与高技能工人相比，低技能工人更愿意选择在现场工作。最后，我们表明，旨在消除封锁造成的不平等加剧的低技能工人的有条件转移，提高了各种遏制政策的有效性，并成功减少了高技能和低技能工人之间的健康结果差距。_ 关键词 : COVID-19、遏制、不平等、转移
战略计划 - | USC全球健康不平等研究所
在2018年，当我担任当时的加州大学全球健康研究所的领导时，我立即看到了建立该研究所过去成就的机会。我的领导团队认识到，合理决策的基础将是利益相关者对研究所的目的和优先事项以及我们真正希望实现的目标的共同理解。因此，我们从USC社区和全球卫生领域的各种观点上进行了严格的战略规划过程。这项事业标志着令人兴奋的新章节的开始，如我们的新名称“ USC USC全球健康不平等研究所”所反映的。在以下页面中介绍了战略规划过程的其他结果。该研究所的使命，目标和目标已经重新制定，战略计划确定了四个重点领域，在这些领域中，该研究所的影响力最大。它将我们的工作核心领域定义为研究，教育和政策参与，并确认我们的泛大学和对全球健康的多学科方法对于实现预期的结果至关重要。在USC，教职员工，学生和许多合作伙伴的领导层的出色支持下，我和我的同事们准备以对全球和全球健康本身的社区产生持久影响的方式实施战略计划。我们感谢您对这项努力的兴趣，我们期待与您合作，实现更加健康的世界。
坎伯尔经济不平等与学术自由
我将在第二部分中简要介绍衡量不平等的概念和经验问题，从而对过去三十年全球经济不平等趋势进行描述。我们将看到，这些趋势和模式错综复杂，而且不平等加剧并没有普遍的模式。然而，潜在的力量是朝着经济不平等加剧的方向发展的——这些变化反映了政策选择。然后，本节定义了学术不平等，并强调了它与经济不平等之间的双向因果关系。第三部分区分了消极自由和积极自由，并强调积极自由是本文的重点。然后，它评估了经济资源和经济不平等是积极自由（包括积极学术自由）的关键决定因素。如果经济不平等削弱了积极自由，学术不平等又削弱了积极的学术自由。第四部分讨论了在加强积极学术自由的目标下，专门针对学术不平等与更普遍的经济不平等之间的政策平衡问题。第五部分结束。
处理机器学习中的数据不平衡
●偏差：不平衡的数据可能导致模型偏差，其中模型对多数类的影响过高。可能难以对少数群体做出准确的预测。●高准确性，低性能：对数据不平衡训练的模型似乎具有很高的准确性，但在少数族裔阶层上的表现可能很差，这通常是更大的兴趣。●错过的见解：数据不平衡会导致少数群体中存在重要的见解和模式的丧失，从而导致错过的机会或关键错误。●错过欺诈或疾病的例子可能非常昂贵！
使用机器学习应用的集中不平等
浓度不平等作为许多独立随机变量功能的尾巴概率上的上限。在组合优化问题上说明了浓度不平等的范围。详细描述了伯恩斯坦不等式的路径，强调了一个事实，即随机变量的对数宽带变换上的良好界限为尾巴概率提供了指数界限。本课程的主要主题将是伯恩斯坦式不平等的推导，用于一般功能。martingales方法提供了构建伯恩斯坦样不平等的一般配方。与Martingales相关的指数性超级马丁甲公司以有限的增量相关联，可以重新确定著名的有限差异不平等。尽管并且由于其普遍性，但使用Martingale方法可能很难。这促使搜索更具用户友好的方法，例如（例如）熵方法。Efron-Stein不等式说明了熵方法中的第一步。后者的不等式在独立随机变量的一般函数的方差上提供了一般且通常很紧的上限。在组合优化问题上首先说明了Efron-Stein结合。
美国对人工智能的不平衡态度及其后果
世界海洋陷入困境。全球变暖导致海平面上升，减少了海洋中的食物供应。入侵物种和霍乱破坏了海洋的生态平衡。农业中使用的许多杀虫剂和营养物质最终流入沿海水域，导致氧气耗尽，杀死海洋植物和贝类。与此同时，由于过度捕捞，鱼类供应正在减少。然而，人类要繁荣发展，就需要健康的海洋；我们呼吸的氧气有一半来自海洋，而且在任何特定时刻，海洋都包含着世界上 97% 以上的水。海洋提供了人类食用的动物蛋白的至少六分之一。活海洋吸收大气中的二氧化碳，减少气候变化的影响。许多民间社会团体 (NGO) 正在努力保护这一共享资源。例如，OceanMind 使用卫星
能量过渡中的性别和交叉不平等...
第2天。fraunhofer iao-“为公正的能源过渡创建数据驱动和以人为以人为本的政策”该模块探索了能源正义的复杂性，使用了对欧盟和撒哈拉以南非洲30,000名公民的Genesys调查的见解。参与者将研究能源系统如何对社会群体有所不同，重点关注能源贫困，健康影响和价值驱动的能源选择等问题。关键主题包括能源政策边缘化的数据驱动分析，以及来自以人为中心的能源系统的科学技术研究（STS）的基础概念。通过基于现实世界角色的决策练习，参与者将设计有针对性的策略来应对能源正义挑战。研讨会遵循SEE（灵敏度，装备，授权）方法，结合互动学习，理论见解和竞争性小组的工作，以增强参与者制定公平的能源政策。
各向异性Shubin操作员的定量光谱不平等以及对无否可控制性的应用
摘要。我们证明了整个欧几里得空间上（各向异性的）舒宾仪的定量光谱不平等，因此，从相关的光谱子空间中的功能与有限的能量间隔相关的函数将其在整个空间上与合适子集的L 2-纳米在整个空间上的l 2-相关。我们估计值的一个特定特征是，将这些L 2 -norms相关的常数在整个空间的相应子集的几何参数中非常明确，这可能会在实质性上稀疏，甚至可能具有有限的度量。这扩展了J. Martin最近获得的结果，在谐波振荡器的特殊情况下，A。Dicke，I。Veselić和第二作者获得了结果。我们将结果应用于相关的抛物线方程的无控制性，以及与作用于R d×T d的（变性）Baouendi-Grushin算子相关的结果。
自闭症中E/I不平衡的验证和分析
1,2`，Qiifan Yang 3`，HernánVargas1，Kevin Low Neda Jahanshad 3,4,5 *`这些作者同样作为手稿的第一作者贡献了同样的作者 *这些作者同样贡献了该手稿1。。西班牙马德里政治家大学。3。。4。。5。Department of Biomedical Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Marina del Rey, California, USA Corresponding authors: Yolanda Gil, PhD Research Professor of Computer Science Director of USC Center on AI Research for Health Director of AI and Data Science Initiatives Information Sciences Institute Viterbi School of Engineering University of Southern California 4676 Admiralty Way Suite 1001 Marina del Rey, CA 90292 gil@isi.edu Neda Jahanshad，博士神经病学和生物医学工程信息科学副教授，LOBES：ENIGMA CONSION CONSION CONSICAN副总监，Enigma Consortial，Enigma Consortium consortial，Imagtium Imagemitium Image centimics Image centration of Sutiage and Super of Susinia of Suinia of Suinia of Suinia of Suinia of Suinia of Suinia of suinia CA 90292 NEDA.JAHANSHAD@USC.EDU作者信息Daniel Garijo：orcid：0000-0003-0454-7145（daniel.garijo@upm.es）