摘要 我们估计,与没有开发疫苗的情况相比,通过改变行为来减缓 COVID-19 的传播,以及在 2021 年中期向绝大多数美国人口提供疫苗,这些举措挽救了近 80 万美国人的生命。我们认为,这种行为反应的持续时间和幅度——以及它在延缓感染方面取得的总体成功——令人意外,无论是相对于我们对大流行性流感的历史经验,还是基于该经验的模型预测而言。因此,我们从过去四年应对 COVID-19 的经验中得出了一个重要的公共卫生教训,即行为改变可以成为长期减缓危险传染性呼吸道疾病传播的强大力量。同时,这些旨在减缓 COVID-19 传播的行为改变也付出了巨大的经济、社会和人力成本。为了避免在下一次大流行中出现类似的缓解痛苦,我们认为,我们现在不仅需要对疫苗开发进行投资,还需要对数据基础设施进行投资,以便我们能够精准地针对行为导向的缓解措施,以尽量减少下一次大流行中的经济和社会影响。
他的政策,包括对我们的朋友和盟友的商品征收高额关税,以及对企业和个人实施累退性减税,将导致物价上涨、赤字扩大和不平等加剧。经济成功最重要的决定因素包括法治和经济与政治确定性,而特朗普威胁到了所有这些因素。
7 虽然我们接受行政命令中为本 RfC 所概述的定义,但该定义也有局限性。例如,使用这种级别的计算能力,可以在 1000 秒内训练符合行政命令范围的生物系统,并且可以在 11 天内训练 10 26 FLOP 系统。考虑到这是(最接近的数量级)在一个季度内训练 10 26 FLOP 系统所需的时间,更合适的阈值可能是 10 19 而不是 10 20 。
ELEVATUM 临床试验 (NCT05224102)。a 在基线访视(即首次研究治疗当天)前 28 天内进行筛查。如果需要 > 28 天,筛查期可延长最多 5 个工作日。b 如果患者在第 56 周完成 SFV,则视为已完成研究。提前(第 56 周之前)退出研究或治疗的患者应在最后一次研究治疗后 ≥ 28 天返回接受 ETV。BCVA,最佳矫正视力;CST,中央亚区厚度;DME,糖尿病性黄斑水肿;ETDRS,早期治疗性糖尿病视网膜病变研究;ETV,提前终止访视;Q8W,每 8 周一次;SFV,安全性随访访视。
∗ 我们感谢 Ran Abramitzky、Michela Giorcelli、Claudia Goldin、Walker Hanlon、Larry Katz 和 Nathan Nunn 的见解;感谢斯坦福经济史研讨会、哥伦比亚大学 NT Wang 讲座、西北大学经济史午餐会、清华大学应用研讨会的参与者提出的许多有用评论;以及耶鲁经济增长中心 2022 年“帝国、移民和发展”会议、NBER 暑期学院 DAE(2023 年)和经济增长(2022 年)研讨会、2024 年 ASSA 年会和 IOG 2024 年春季会议的讨论者和参与者提出的有益建议。我们感谢 Angelo Azzolini、Vasu Chaudhary、Marta Leva、Emanuele Licari、Ludovica Mosillo 和 Nicole Saito 提供的出色研究协助。所有错误均由我们自己承担。† 研究改善人民生活 (RIPL)。‡ 布朗大学。 carlo medici@brown.edu。§ 西北大学、复旦大学 FISF、NBER、CEPR 和 BREAD。nancy.qian@kellogg.northwestern.edu。¶ 哈佛商学院、NBER、CEPR、CReAM 和 IZA。mtabellini@hbs.edu。
美国处方药的供应链非常复杂,涉及药物制造商和患者之间的几个中介。这些供应链中介机构之间的谈判,包括药房福利经理(PBM),药房和批发商是私人的,其合同条款是机密的。供应链的复杂性,加上供应链中介机构之间的价格透明度和相互作用的不透明度,导致了不一致的市场激励措施,这可能会导致美国处方药成本增加。有效的政策扩大了获得处方药并降低处方药价格的同时鼓励创新的政策必须取决于确定参与者和激励措施,从而在不增加对最终用户的价值的情况下提高药品价格。因此,重要的是要了解沿着药物供应链沿何处产生大量边缘。
摘要:美学中人工智能的出现[1]正在改变美丽和更新革命性社会正义观点的概念。机器学习工具,由大数据提供支持,确定了美,从而否认了长期以来一直主导着话语的文化和历史解释。与这些论点作斗争,AI对美的量化给出了“公平”的解决方案。但是,AI将复制当前的偏见。例如,AI在面部分析和照片编辑中的应用只会增强种族主义和性别歧视,从而对外观和描绘美丽的规范产生了很多焦虑。它直接使共同的文化差异的前景处于危险之中,因为它削弱了多样性的概念,这令人担忧。此外,AI赋予了公众而不是专家的权力,使普通百姓的口味和偏好占据了,从而限制了人们的创造性和创新过程,而有利于人群的大众文化标准。AI在美学领域中的精神和政治提出了一个敏感的领域,应该谨慎处理,因为它使社会不公正持续。如果消除了这些偏见并为人工智能学习更好的标准时,AI就可以增强美学领域和整个社会。本文批判性地分析了建立AI美容标准的后果,并呼吁采取更谨慎的方式,以实施AI,以提高社会丰富的多样性而不是消除它。
Ramachandran R,Redberg RF,Rome BN,Ross J,Sadreamelieli SC,Wouters OJ(2024)。Amicus摘要,以支持“ Teva Branded Pharmaceutical Products R&D Inc. (Plainfff-appellant)v。纽约有限责任公司Amneal Pharmaceuticals(Defenant-Appellee)”(案例号24-1936,在新泽西州美国地方法院上诉时,民事诉讼编号 23-cv-2014)。” Jones CM,Ankotche A,Canner E,Habboubi F,Hadis M,Hedquist A,Juma PA,Kebadiretse D,24-1936,在新泽西州美国地方法院上诉时,民事诉讼编号23-cv-2014)。” Jones CM,Ankotche A,Canner E,Habboubi F,Hadis M,Hedquist A,Juma PA,Kebadiretse D,
摘要可再生能源过渡正在导致美国和加拿大之间的电力贸易增加,加拿大水力发电提供了公司的低碳电源以及美国风和太阳能发电的可变性但是,长期购买协议和跨务传输项目是有争议的,魁北克,加拿大和美国东北部之间的四个拟议传输线被取消了2018年以来。在这里,我们认为,与替代方案相比,缺乏开源数据和工具来理解新水力发电生成和传输基础设施的权衡,这使争议加剧了。此差距包括增量传输和发电项目对整个系统经济学的影响,例如,新的传输项目如何影响对现有市场的出口或激励新一代。我们确定了数据合成和模型开发的优先领域,例如在能源系统模型中整合链接的水力发电和水文相互作用,并公开释放(通过公用事业)或(由研究人员)(研究人员)水力发电和操作参数。公开可用的环境(例如流量,降水)和技术经济(例如成本,储层尺寸,)数据可用于参数化自由使用且可扩展的模型。现有模型已通过加拿大公用事业的运营数据进行了校准,这些数据限制了这些工具已用于回答的科学和商业问题范围以及所涉及的当事方范围。使用高度解决的国家规模的公共数据进行的研究在其他国家(尤其是美国)存在,并证明了更大的透明度和可扩展性如何推动行业行动。改善加拿大的数据可用性可以促进(1)增加广泛参与者参与脱碳计划的方法; (2)允许公众对环境,健康和经济成果的独立特征; (3)确定与社区价值一致的脱碳途径。
美国商会技术参与中心报告,赋予小型企业的能力:技术对美国小型企业的影响,研究了各种技术平台在帮助小型企业运营和竞争方面具有的关键作用。在2022年推出的全国性调查和对美国小型企业的计量经济分析继续探索小型企业使用的技术的各种类型和应用,这些因素如何随着时间的推移发生变化以及这些趋势对这些企业和整个经济的影响。