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公告 - 哈佛法学院
五十年前，大法官雨果·L·布莱克在五角大楼文件案的同意意见中写道，第一修正案保护新闻界，因此新闻界可以“揭露政府秘密并告知人民”。在那项历史性裁决中，最高法院结束了禁止出版国防部有关美国参与越南战争秘史的临时禁令。法院允许《纽约时报》、《华盛顿邮报》和其他报纸继续出版长达 7,000 页的文件摘录，揭露政府如何利用保密手段欺骗美国人民，使他们不相信国家在战争中的灾难性作用。《纽约时报》和政府的拥护者是哈佛法学院的杰出成员：校友亚历山大·M·比克尔，法学学士，1949 届，耶鲁法学院教授；以及司法部长欧文·N·格里斯沃尔德，法学学士。 '28 法学博士 '29，他于 1946 年至 1967 年担任哈佛法学院院长，直至加入司法部。这项裁决使媒体的地位合法化，正如历史学家斯坦利·库特勒所说，“是人民对抗官员不法行为的圣骑士”。这项裁决基于这样一个原则，即自由新闻所体现的言论自由是美国民主的基本要素。除非出版会对国家造成严重的和无法挽回的伤害，否则，冒着因出版信息而损害民主的风险，总比冒着因让政府决定公民可以知道什么而破坏民主的风险要好。当一个为自己服务的政府取代为民服务的政府时，权力的暴政就会取代法治：独裁取代民主。政府根据 1917 年的《间谍法》起诉报纸。这项旧法律的主要目的是通过惩罚向外国敌人泄露国家安全机密来限制间谍活动。 1973 年，即五角大楼文件裁决两年后，《哥伦比亚法律评论》发表了一份详尽的
已发表版本引文（哈佛）：Nemorin, S, Vlachidis, A, Ayerakwa, HM 和 Andriotis, P 2022，《人工智能被炒作？对教育（AIED）和发展中人工智能话语的地平线扫描》，学习、媒体和技术。https://doi.org/10.1080/17439884.2022.2095568
摘要 本研究旨在了解人工智能生态系统如何与一种知识生产形式有关，这种形式具体化了某些类型的认识论。本文利用文本挖掘和主题分析，对过去几年 AIEd 辩论中出现的关键主题进行了横向扫描。我们首先讨论用于试验数字数据收集和分析方法的工具。然后，本文探讨了教育系统中的人工智能是如何被构想、炒作以及可能如何部署到全球教育环境中的。研究结果分为三个主题：（1）通过教育和技术创新实现地缘政治主导地位；（2）创造和扩大市场利基，以及（3）管理叙述、看法和规范。
出版版本引用（哈佛）：Tercero-Hidalgo, JR, Khan, KS, Bueno-Cavanillas, A, Fernández-López, R, Huete, JF, Amezcua-Prieto, C, Zamora, J & Fernández-Luna, JM 2022，“COVID-19 证据合成中的人工智能未得到充分利用，但有影响力：一项方法学研究”，《临床流行病学杂志》，卷。 148，第 124-134 页。 https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2022.04.027
目标：像大流行这样快速发展的情景需要迅速制作高质量的系统评价，而这可以使用人工智能 (AI) 技术实现自动化。我们评估了 AI 工具在 COVID-19 证据综合中的应用。研究设计：在前瞻性注册审查协议后，我们自动下载了 COVID-19 生活证据概览数据库中所有开放获取的 COVID-19 系统评价，为它们编制了与 AI 相关的关键字的索引，并找到了使用 AI 工具的评价。我们将他们的期刊的 JCR 影响因子、每月引用量、筛选工作量、完成时间（从预注册到预印本或提交给期刊）和 AMSTAR-2 方法评估（最高分 13 分）与一组没有 AI 的出版日期匹配的对照评论进行了比较。结果：在 3,999 篇 COVID-19 评论中，有 28 篇（0.7%，95% CI 0.47 e 1.03%）使用了 AI。平均而言，与对照组（n = 64）相比，AI 评论发表在影响因子更高的期刊上（中位数 8.9 vs. 3.5，P !0.001），每位作者筛选的摘要更多（302.2 vs. 140.3，P = 0.009）和每项纳入的研究（189.0 vs. 365.8，P !0.001），但每位作者检查的全文较少（5.3 vs. 14.0，P = 0.005）。在引用计数（0.5 vs. 0.6，P = 0.600）、每项纳入研究的全文检查（3.8 vs. 3.4，P = 0.481）、完成时间（74.0 vs. 123.0，P = 0.205）或 AMSTAR-2（7.5 vs. 6.3，P = 0.119）方面均未发现差异。结论：AI 是 COVID-19 系统评价中未充分利用的工具。与不使用 AI 的评价相比，使用 AI 可以更有效地筛选文献并提高出版影响力。AI 在系统评价自动化方面具有应用空间。2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http:// creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
哈佛 SEC 可持续发展之旅主要讨论要点
哈佛 SEC 可持续发展之旅关键谈话要点 1. Behnisch Architekten 是一家知名的全球建筑公司，以设计可持续的创新型建筑而闻名，是 SEC 的建筑师。SEC 占地 544,000 平方英尺，包括 70,000 平方英尺的公共绿地。 2. 哈佛大学拥有全面的可持续发展愿景和一系列以研究和科学为基础的优先事项，我们的目标是与教师、学生、员工、校友和外部合作伙伴合作，将哈佛校园用作试验平台，试行和证明气候和可持续发展的解决方案。在我们的建筑环境中，我们致力于增进健康、应对气候变化和大规模改善公平性。 3. SEC 是一个试验平台，被称为最健康、最节能和最具气候适应力的实验室建筑之一。 • 获得 LEED 白金认证（弹性、雨水保留、节能和室内空气质量）。全球第一座获得严格、创新的材料、公平、美观生活建筑挑战认证的研究大楼和最大的建筑。 4. 该项目及其所连接的新区域能源系统是根据我们的气候目标建造的，即到 2026 年实现零化石燃料，到 2050 年实现无化石燃料。 5. SEC 的设计和建造在发出明确的市场信号方面发挥了特别重要的作用，通过成分标签透明化，指定需要去除的有害化学物质（如 PFAS、化学阻燃剂、抗菌剂），优化材料以有利于健康，特别是在产生有害化学物质和制造产品的上游。 气候：主要特点 高性能围护结构；高效气候、自然通风、实验室气流减少和热回收系统；低能耗水暖、辐射终端系统；新型智能程序分区。 为 SEC 供电的区域能源设施使用低温、热水、高效的热电联产供暖和制冷系统，旨在具有弹性和灵活性，可以过渡到 FFF。 DEF 使用一个容量为 130 万加仑的储水箱，在电力价格较低、污染较少的非高峰时段生产和储存冷冻水。储水箱就像一个电池，可以节省能源，以便在高峰时段使用，从而减轻电网的负担。
微积分导论 - 哈佛数学系
0.1。本课程是微积分的入门课程，于 2011-2014 和 2020-2021 年在哈佛大学教授。虽然不需要之前接触过微积分，但需要具备几何和代数等基本的微积分预备技能。即使你以前学过一些微积分，像这样的大学单变量微积分课程也会让你对这个主题有更深入、更概念性的理解。它让你看到数学理论的美丽和优雅，并欣赏它的应用。虽然概念和应用都很重要，但技能的掌握也是关键。尤其是在一个新领域的第一步，你必须专注于技能。幸运的是，程序比洞察力更容易学习和教授，洞察力需要更多的时间，因为它需要经验和连接点的能力，看到相似之处、模式和提出问题的能力。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
哈佛大学量子科学与工程博士项目
课程简介：本课程介绍量子力学的基础，特别关注量子系统控制的基本原理。量子力学的实验基础。叠加原理、薛定谔方程、特征值和时间相关问题、波包、相干态；不确定性原理。一维问题：双阱势、隧穿和共振隧穿；WKB 近似。厄米算子和期望值；时间演化和汉密尔顿量、交换规则、微扰理论、转移矩阵和变分方法。晶体、布洛赫定理、超晶格。角动量、自旋、泡利矩阵和泡利方程。光与二能级系统的相干相互作用。电磁场的量化、自发和受激发射；腔 QED 元素；量子比特、纠缠、隐形传态、贝尔不等式。
创建气候联盟 - 哈佛大学的学者
宣传气候变化需要大量的经济调整，并具有重大分配含义。为了建立支持联盟，学者和政策制定者提出了将承担脱碳成本的补偿个人。公众舆论关于气候薪酬和投资的决定因素是什么？我们将气候政策脆弱性和气候变化脆弱性造成了对不同类型的气候政策的支持。在美国和印度进行原始调查，我们表明居住在煤炭生产地区的人们更喜欢赔偿失业的工作。公众特权分散了重新分配机制和投资，对目标群体的折扣赔偿。那些在身体和经济上脆弱的人都有交叉切割的偏好。尽管如此，我们的样本在我们的样本中提供了大量支持，这些政策弥补了可弥补气候可造成的公民的不同联盟，这与“公正的能量”过渡和嵌入自由主义的理论一致。我们将化石燃料社区的独特补偿偏好追溯到共享社区身份的逻辑。d
引用出版版本（哈佛）：Jehanno，C，Alty，J，Roosen，M，De Meester，S，Dove，A，Chen，Ey-X，Leibfarth，f＆Sardon，h 2022，'Critical
摘要绝大多数商品塑料不会降解并永久污染环境。目前，发达国家不到20％的后消费者塑料废物是回收的，主要是通过机械回收来回收能量回收或重新利用为低价值材料。化学回收提供了一个机会，可以将塑料恢复到单体中，以将其重新聚合至维珍材料，而不会改变材料的特性或聚合物的经济价值。对于机械或化学回收的塑料废物，塑料的成本良好或不可行的塑料的新生塑料的新生场有望使用化学或工程方法在新价值链开始时使用化学或工程方法将塑料废物放置。在这里，我们重点介绍了将塑料废物升级为增值性能材料，精细化学品和特种聚合物的最先进方法。通过确定常见的概念方法，我们批判性地讨论了每种方法的优势和挑战如何有助于实现可持续塑料经济的目标。
政治经济学研究助理 - 哈佛经济学
政治经济学研究助理：拉丁美洲和美国的城市，不平等和公共物品，我正在寻找一名研究助理，以尽快开始工作约10-15个小时约2个月大约2个月（给予或服用）。该职位需要在巴西葡萄牙语中精通定量数据工作以及统计分析和/或语言流利度 - 如果有兴趣，请与您联系，如果您有任何技能或两个技能。一组研究项目集中在拉丁美洲国家和美国的资本城市，我们将在很大程度上与人口普查数据，经济指标和政治变量（例如选举数据集）合作。具体职责包括收集和清洁数据，在R中构建指数（这里不需要先前的经验，而索引超出了R的熟练程度），进行统计分析以及在R和Stata中制作地块。在第二个项目中，我正在寻找带有阅读和写作语言能力在巴西葡萄牙语的RA，以协助分析历史报纸文章中的信息。理想的候选人在统计工具（例如R或Stata）具有足够的背景经验，该工具与该项目的主题相关，并专注于细节。职位要求摘要：