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媒体平台的内容提供策略和利润来源
一些媒体平台的利润来自消费者和广告商（例如，Spotify、Hulu），而其他媒体平台的利润则来自广告商（例如，Jango、Tubitv）或消费者（例如，Tidal、Netflix）。因此，媒体平台根据如何在内容和广告之间分配有限的空间或带宽而采用不同的策略。在本文中，我们研究了媒体平台的内容提供策略及其对媒体平台和内容供应商利润的影响，同时考虑到多边媒体市场的交叉效应和内容供应商市场的竞争性质。为了便于分析，我们提出了一个媒体平台与三方互动的模型：内容供应商、消费者和广告商。首先，我们对完全竞争内容市场的分析表明，虽然消费者对内容的需求提高了支付意愿，但它会损害平台的利润。其次，与我们的直觉相反，平台的利润会随着内容采购成本的增加而增加。第三，广告商对消费者的渴望降低了在付费内容广告策略下垄断内容供应商的利润。第四，垄断内容供应商无法从竞争平台榨取所有利润。此外，竞争内容供应商甚至可能收取比垄断内容供应商更高的价格。最后，我们强调了内容市场竞争的性质如何影响平台对无广告策略的选择。
粉煤灰管理和利用任务
(%) 2021-22财年 285.12 176.99 62.07% 2022-23财年 303.06 223.8 73.84% 2023-24财年 315.3 299.6 95%
量化宽松，回购市场和利率的期限结构
*莱布尼兹金融研究所安全，歌德大学法兰克福大学，西奥多 - - 阿多尔·普拉茨3，60323，法兰克福，德国法兰克福，德国，jappelli@safe-frankfurt.de。† Leibniz Institute for Financial Research SAFE, Goethe University Frankfurt, Theodor-W.-Adorno-Platz 3, 60323, Frankfurt am Main, Germany, Ca' Foscari University of Venice, Dorsoduro, 3246, 30123 Venezia, Italy, and CEPR, pelizzon@safe.uni-frankfurt.de .‡纽约大学，伦纳德·N·斯特恩商学院和纽约大学上海，考夫曼管理中心，西四街4444号，9-68，10012，纽约，纽约，msubrahm@stern.nyu.edu。我们感谢Giovanni Dell'ariccia，Wenxin du，Darrell Duffie，Ester Faia，Matthias Fleckenstein，Robin Greenwood，Zhiguo He（讨论者），Florian Heider，Yesol Huher，Yesol Huh，Sebastian Inte，Sebastian Inte，sebastian jermann，Urban Jermann，Francis Lucistaff，Errikano（Erikano），Erikano（Erikano），Erikano（Erika） Melissinos, Andrea Modena, Cecilia Parlatore, Pietro Reg- giani, Stephen Schaefer, Fabian Smetak (discussant), Claudio Tebaldi, Davide Tomio, Bruce Tuckman, Dimitri Vayanos, Ernst-Ludwig von Thadden, Olivier Wang, Geoffery Zheng, and seminar and conference participants at l'Association Franc¸aise de金融，意大利银行，美联储委员会，歌德大学，莱布尼兹金融研究所安全，第21届国际会议信贷，第9届国际主权债券市场会议，国际风险管理会议（IRMC），LSE，纽约市，纽约大学，纽约大学，乌马斯·阿姆斯特·阿姆斯特·阿姆斯特，威尼斯·阿姆斯特，威尼斯·菲利斯·菲利斯·沃尔·沃尔特·沃尔特·沃尔特·沃尔特 -任何剩余的错误都是我们的。该项目得到了莱布尼兹金融研究所安全的支持。该论文的先前版本的标题为“回购专业的首选范围模型”。 Subrahmanyam非常感谢亚历山大·冯·洪堡基金会（Alexander von Humboldt Foundation）和纽约大学斯特恩（Nyu Stern）的全球经济和商业中心，分别通过Anneliese Maier Award和Anneliese Maier Award和The Acculty Grant Award，以及CA'Foscari Wente University of Wenite University of Wenite University of the研究的早期阶段进行了研究。
IVIG和利妥昔单抗抗体相关的精神病
普通的英语摘要背景和研究目标精神病是一种精神健康状况，使人们对现实的看法不同，从而导致幻觉或妄想。有一些证据表明，很少有精神病可能是由影响大脑的血液中特定的抗体引起的。抗体是人体对抗感染的分子。有一些证据表明摆脱这些抗体可能会改善精神病的症状。免疫疗法可能对精神病患者有帮助。免疫疗法是一种旨在提高人体自然防御癌症的治疗方法。该试验结合了快速行动治疗（IVIG），以诱导症状缓解（阻止其返回），并通过长期疗法（Rituximab）（Rituximab）保持缓解。这项研究的目的是检查免疫疗法是在第一集精神病（FEP）（FEP）或缓解后复发的有效治疗方法，以及抗精神病药（如果需要）。
我们在访问和利益共享遗传资源和相关信息方面的立场
2022年12月，CBD成员国采用了2020年后的Kunming-Montreal全球生物多样性框架（GBF），其中包括23个目标和4个总体目标，以保存和保护到2030年。这包括一个目标，该目标是引入新的多边系统，以通过使用有关遗传资源的数字测序信息来获得利益共享。i在2024年11月，政府在当事方16（COP16）的CBD会议上召集了一种多边机制，用于“从遗传资源中使用数字序列信息（DSI）的“公平且公平的福利共享”，包括“ Cali Fund的建立”。该决定II提出了对DSI用户的期望，该期望是通过对Cali基金的自愿捐款来从其分享利益中获得商业利益的期望。
b“全球对化石燃料枯竭和相关环境恶化的担忧刺激了人们对可再生和清洁能源的探索和利用进行了大量研究。能量存储和能量转换是当今可持续和绿色能源科学中最重要的两项技术，并在日常应用中引起了极大的关注。迄今为止，大量新型纳米材料已被广泛探索用于这些与能源相关的领域，然而，每种材料都有自己的问题，限制了它们满足高性能能量存储和转换设备要求的能力。为了满足未来与能源相关的应用的高技术要求，迫切需要开发先进的功能材料。在此，本期特刊旨在涵盖原创研究成果、简短通讯和多篇评论，内容涉及先进异质结构材料的合理设计和可控合成的创新方法及其在能源相关领域（如可充电电池、超级电容器和催化等）的吸引人的应用。”
b“全球对化石燃料枯竭和相关环境恶化的担忧刺激了人们对可再生和清洁能源的探索和利用进行了大量研究。能量存储和能量转换是当今可持续和绿色能源科学中最重要的两项技术，并在日常应用中引起了极大的关注。迄今为止，大量新型纳米材料已被广泛探索用于这些与能源相关的领域，然而，每种材料都有自己的问题，限制了它们满足高性能能量存储和转换设备要求的能力。为了满足未来与能源相关的应用的高技术要求，迫切需要开发先进的功能材料。在此，本期特刊旨在涵盖原创研究成果、简短通讯和多篇评论，内容涉及先进异质结构材料的合理设计和可控合成的创新方法及其在能源相关领域（如可充电电池、超级电容器和催化等）的吸引人的应用。”
化脓性链球菌 Cas9 核糖核蛋白递送，用于在锥虫和利什曼原虫中进行高效、快速和无标记的基因编辑
图 1 布氏锥虫 PCF 中的 GFP 失活。（a）对组成性表达胞浆 eGFP 的布氏锥虫进行荧光流式细胞术分析。在用 20 μ g（无 Cas9、Cas9/gRNA GFP1、Cas9/gRNA GFP2、Cas9/gRNA GFP3）或 60 μ g（Cas9/gRNA GFP2）来自 IDT 的 RNP 复合物转染后 24 至 72 小时随时间监测 GFP 荧光，条形图显示用不同向导转染后 72 小时 GFP 阴性细胞的百分比（n = 3）。采用 Prism 软件进行统计分析，采用 t 检验（非配对、正态分布、参数检验和双尾）。显着性水平（p 值）用星号表示。 （b）上图显示了允许 e Sp Cas9 在大肠杆菌中表达的质粒的示意图。蓝色框表示蛋白质 N 端和 C 端的两个多组氨酸序列，红色框表示 TEV 和肠激酶 (EK) 蛋白酶的切割位点，灰色框表示三个核定位信号 (NLS)，黑色框表示 FLAG 表位的三个重复，橙色框表示 e Sp Cas9 编码序列。下图显示了在用来自 IDT 或实验室纯化 (Lab) 的 RNPs 复合物 (无 Cas9、20 μ g Cas9/gRNA GFP2、40 μ g Cas9/gRNA GFP2、40、60 和 80 μ g Cas9/gRNA GFP2) 转染后 72 小时监测的表达 GFP 的 T. brucei 的荧光流式细胞术分析。（c）不再表达 GFP 的克隆中 GFP 基因的一部分的序列比较。该序列仅显示 GFP2 向导 RNA 所针对的区域。灰色框（H1 和 H2）突出显示可能用于 MMEJ 修复的同源区域。由实验室纯化的 Cas9 失活产生的序列和来自商业 Cas9 的序列分别标记为 Lab 和 IDT。下面显示了 Dc6 和 Ba10 克隆的相应色谱图（置信区间 95%— p 值样式：0.1234 (ns)；0.0332 (*)；0.0021 (**)；0.0002 (***)；< 0.0001 (****)）。
一种具有自主规则学习和利用图像或文本进行泛化能力的人工智能非图灵计算机架构
自现代计算机历史开始以来，图灵机一直是大多数计算设备的主导架构，它由三个基本组件组成：用于输入的无限磁带、读写头和有限控制。在这种结构中，读写头可以读取的内容（即比特）与其写入/输出的内容相同。这实际上不同于人类思考或进行思维/工具实验的方式。更准确地说，人类在纸上想象/书写的是图像或文本，而不是它们在人脑中所代表的抽象概念。这种差异被图灵机忽略了，但它实际上在抽象、类比和概括中起着重要作用，而这些对于人工智能至关重要。与这种架构相比，所提出的架构使用两种不同类型的读写头和磁带，一种用于传统的抽象比特输入/输出，另一种用于特定的视觉输入/输出（更像是一个屏幕或一个带有摄像头观察它的工作区）。抽象比特与具体图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络、YOLO、大型语言模型等神经网络实现，准确率较高。作为示例，本文介绍了新的计算机架构（我们在此简称为“任氏机”）如何自主学习特定域中的乘法分配属性/规则，并进一步使用该规则生成一种通用方法（混合在抽象域和特定域中）来计算基于图像/文本的任意正整数的乘法。