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数字化与收入不平等
本文通过捕捉数字服务和应用的采用以及数字产业的发展，构建了一个综合指数来衡量中华人民共和国（PRC）城市层面的数字化，并使用中国家庭层面的数据研究数字化对收入不平等的影响。研究结果表明，数字化指数每提高一个单位，普通家庭的收入差距就会显著缩小 1.83%。在解决内生性和稳健性问题后，这种缓解效应在统计和经济上仍然显著。这种影响在欠发达地区和受教育程度较低的家庭中更为明显。进一步的分析表明，数字化通过增加低收入家庭的收入来缩小收入差距，这主要是通过增加就业和投资机会来实现的。此外，数字化还增加了创业家庭的商业收入。这些研究结果提供了宝贵的政策见解，表明发展中经济体可以通过促进数字化、支持数字相关的就业机会创造和提高金融知识水平来减少收入不平等。
4北京技术学院，北京100081，中国 *通信：mozhaojun@gia.cas.cn（Z.M.）； liguowei@nimte.ac.cn（G.L.）收到：Novembe 4萨里大学化学与化学工程学院，吉尔福德GU2 7XH，英国 *通信：duo.zhang@surrey.ac.ac.uk（D.Z.）; LS01AX@1 4中国科学院，北京100049，中国 *通信：ji.dai@siat.ac.ac.cn收到：2023年9月21日；接受：Novembe 合成酵母基因组项目和超越 通向高能密度电池的道路 - 创新 确保人工智能的碳中性未来 5呼吸道疾病系，深圳儿童医院，深圳518000，中国 *通信：xubaopingbch@163.com收到：2月3日 世界遗产保护的生物多样性共同利益 1呼吸系，北京儿童医院，首都医科大学，中国国家临床研究中心，NA 将木质纤维素变成氢 - 创新 气候变化加剧了社会经济不平等 基于PI-MXENE/SRTIO3混合气凝胶的多功能灵活传感器用于触觉感知 2024年创新会议的特别会议
有机材料的厌氧消化（AD）被认为是减少温室气体排放的有效方法，尤其是当与碳捕获和储存结合时。虽然生命周期评估（LCA）已被广泛用于评估AD系统的环境可持续性，但经济方面受到了较少的关注。最近的研究探索了财务利益，包括减少温室气体（GHG）的收入（碳信用额）。但是，参与碳交易并最大化实际广告项目的经济利益的实际意义仍然是一个挑战。要有效参与，AD系统必须成为经过验证的碳偏移方案。这需要遵守特定的碳偏移标准。实现认证需要在各种过程阶段证明有效的温室气体排放减少。在AD系统中捕获碳捕获和存储被视为实现负排放的成本效益方法。然而，由于附带CO 2或温室气体排放以及其他可能抵消所需的负排放的因素，可能会出现挑战。虽然AD项目提供了负面排放的潜力，但对相关的温室气体排放的深入分析至关重要。AD系统操作员必须了解特定的碳偏移标准，并与验证机构紧密合作，以导航参与碳交易系统的复杂过程。明确的指南和对实现碳偏移认证的支持可以促进更广泛地参与碳交易计划。强调碳信用额的收益货币价值对广告系统的货币价值可以推动支持可持续能源使用和供应的政策决策。
EMAS 解决健康不平等问题的战略方针
自我评估方法 • 在董事会之前信任专家以了解现实情况 • 董事会发展 - 与战略和小组讨论保持一致 • 完成时考虑行动计划 - 共同审查当前水平和未来行动 • 解释该工具的来源及其重要性
尼日利亚24-59个月儿童的粮食不安全和幼儿发展：健康不平等社会决定因素的多层次混合效应
持续的病理心肌肥大会导致心力衰竭（HF）；一个重大的健康问题影响了全球大部分人口。在HF中，肽素II（UII）的循环水平有明显的升高，但目前尚不清楚这是否是肥大的结果，还是高水平的高水平有助于肥大的发展。这项研究的目的是研究UII及其受体UT在心脏肥大发展中的作用和所涉及的信号分子。室心肌细胞用200nm UII处理48小时，并通过长度/宽度（L/W）比的测量来定量肥大。UII导致L/W比的变化从4.53±0.10到3.99±0.06； （p <0.0001）48小时后。响应由UT-Antagonist SB657510（1μm）逆转。UT受体激活导致通过Western印迹测量的ERK1/2，P38和CAMKII信号传导途径的激活；这些参与肥大的诱导。JNK不参与。此外，ERK1/2，P38和CAMKII抑制剂完全阻断了UII诱导的肥大。肌质网（SR）Ca 2+渗出症在分离的心肌细胞中研究。SR Ca 2+渗出没有显着增加。我们的结果表明，MAPK和CAMKII信号通路的激活与对UII的肥厚反应有关。总的来说，我们的数据表明，增加的循环UII可能有助于左心室肥大的发展和对UII/UT受体系统的药物抑制作用，可能证明有益于减少心脏病中的不良重塑和减轻收缩功能障碍。
AI基于ECG的电解质不平衡预测
背景：电解质失衡显着，使心电图（ECG）成为至关重要的非侵入性工具。这项研究系统地重新查看并荟萃分析了AI模型的诊断性准确性，用于检测ECG的这些失衡，旨在增强早期检测并改善心脏护理。方法：我们搜索了9个数据库和参考列表。两名审稿人通过诊断准确性研究2（Quadas-2）的质量评估偏见。测试性能数据被提取到2×2表中，并计算出具有双变量随机效应模型的特异性，灵敏度和诊断优势比（DOR）的汇总估计值，该模型呈现在前面图和摘要接收器的操作特征曲线中。我们通过元回归探索了异质性，检查了内部/外部数据集和铅数。结果：包括有关钾，钙和钠的21项研究。仅在钾失衡（10项研究）上进行了荟萃分析，从五个国家进行了600,000多个ECG，主要是12个国家。在八项研究中，载于高钾血症，合并的灵敏度，特异性和DOR为0.856（95％CI：0.829-0.879），0.788（0.744-0.826）和21.8（17.8-26.7）。低钾血症（六项研究），合并灵敏度，特异性和DOR为0.824（0.785-0.856），0.724（0.668-0.774）和12.27（9.15–16.47）。Quadas-2评估显示，患者选择偏见的高风险为52％，这主要是由于采样细节不足和病例对照方法。结论：AI模型可以检测基于ECG的元素异常，尤其是高钾血症，并且在需要频繁的电解质评估的ICU环境和对终末期肾脏疾病患者的家庭监测中有价值。然而，对各种临床环境，医院，种族，国家和地区进行了更大的回顾性和前瞻性研究。
健康不平等模块更新：任务和完成小组报告 第 1 页，共 24 页
社会群体的分层 ................................................................................................ 16 不确定性 ...................................................................................................... 16 吸收信息 ...................................................................................................... 17 社会群体的差异化 QALY 加权 ........................................................................ 17 健康机会成本 ...................................................................................................... 19 产出 ...................................................................................................................... 20 平等考虑 ...................................................................................................... 20
2023-2024年度报告种族，不平等与法律中心
在2017年2月在2017年2月建立种族，不平等和法律中心的首届活动中，该中心的创始教职员工，安东尼·汤普森教授安东尼（Anthony Thompson）教授盘点了美国的种族和不平等状况：我们面临着这一痛苦的现实，我们面临着一条危险的道路。去年的有毒言论浮出水面，我们认为局限于我们的历史。我们正经历着移民，有色人种和穷人的稳定边缘化。我们目睹了仇恨犯罪和仇恨言论的提升。我们看到政府官员发行的政策是由傲慢和无知的双重力量推动的。和我们。。。根本无法忍受，希望一切顺利。我们必须单独和集体采取行动，以改变一个国家的整个[过程]。我们在这里重定向基础，不敏感和破坏性的公众对话。我们在这里重新定向一个似乎迷路的国家。用伯明翰监狱中的金博士的来信来解释，我们在这里，因为不公正在这里。我们有工作要做。
人工智能与人权，一场不平等的斗争
人工智能 (AI) 是一种诞生于 20 世纪 50 年代的智能，是数字革命不可或缺的一部分。人工智能的进步使得能够与人类能力相媲美甚至在某些情况下超越人类能力的系统诞生。人工智能智力的进步将改变人类的生活方式，并将彻底改变就业世界。智能系统带来了有关个人权利和责任的问题，因为随着技术越来越多地取代人类通常所做的工作，我们个人的角色将变得更加模糊。本分析的目的是衡量人工智能的发展对社会的影响，特别是对人权、基本自由和道德的影响。这是人工智能领域中一个尚未探索的话题，本文将对此进行阐述。
技术采用、创新和不平等......
* 电子邮件：florian.trouvain@economics.ox.ac.uk。本研究使用德国联邦就业局 (BA) 位于纽伦堡就业研究所 (IAB) 的弱匿名机构历史小组 1975-2019 数据。数据访问是通过 IAB 研究数据中心 (FDZ) 的现场使用和远程数据访问提供的。我感谢 Sandra Dummert、Heiner Frank、Lisa Schmidtlein 和 Philipp vom Berge 为 IAB 提供专家研究支持。我非常感谢 Dominick Bartelme、John Leahy、Dmitriy Stolyarov 和 Linda Tesar 的慷慨建议。感谢 Mark Aguiar、Andres Blanco、Charlie Brown、John Bound、Mike Blank、Paco Buera、Antonio Ciccone、Maarten De Ridder、Max Dvorkin、Jonathan Eaton、Hartmut Egger、John Fernald、Cecilia Fieler、Carlos Garriga、Josh Hausman、Elhanan Helpman、Rishabh Kirpalani、Sam Kortum、John Laitner、Moritz Lenel、Paolo 的见解马尔泰利尼、乔什·马丁、爱德华多·莫拉莱斯、埃米尔·穆拉塔诺格鲁、埃兹拉·奥伯菲尔德、巴勃罗·奥托内洛、迈克尔·彼得斯、卢卡斯·雷切尔、B·拉维库玛、史蒂夫·雷丁、宝琳娜·雷斯特雷波-埃查瓦里亚、理查德·罗杰森、汉娜·鲁宾顿、胡安·桑切斯、安娜·玛丽亚·桑塔罗、卡蒂克·萨斯特里、布里特·莎罗尼、Yongs Shin、塞巴斯蒂安·索特洛、贾加迪什·西瓦达桑、吉安卢卡Violante、Mark Wright 和 Fabrizio Zilibotti。感谢圣路易斯联邦储备银行和普林斯顿大学国际经济系的热情接待，以及德国学术奖学金基金会的资金支持。
脑卒中的预测模型：针对不平衡数据的 ADASYN-RF 方法
摘要 脑卒中是一种脑部血液突然停止流动，脑细胞因缺氧和营养物质不足而死亡的疾病。脑卒中与主要与当今生活方式相关的风险因素有关，包括高“血糖水平、心脏病、肥胖和糖尿病”等代谢综合征。本研究使用机器学习算法开发了脑卒中预测模型：“逻辑回归 (LR)、随机森林 (RF) 和 K-最近邻 (KNN)”。上述研究所需的数据集来自 Harvard Dataverse 存储库。该数据集包含“临床、生理、行为、人口统计和历史数据”。在这方面，将通过采用过采样技术（包括“SMOTE、ADASYN 和 ROSE”）来处理类别不平衡问题。本文提出了一种新的混合机器学习模型，将 ADASYN 与随机森林相结合，称为 ADASYN-RF，其中 ADASYN 将对不平衡的数据集进行重新采样，然后将随机森林应用于重新采样的数据。此外，还采用了其他机器学习模型和过采样技术进行比较。令人惊讶的是，ADASYN-RF 模型能够达到本文提到的 99% 的最高检测准确率，证明了其在中风预测方面的有效性。因此，该方法为中风的临床诊断提供了一种廉价而精确的工具。