对比,ML Tictactoe播放器学会了不要从游戏数据库或反复玩游戏中丢失游戏。在更复杂的问题中,对基于规则的AI进行编程,该规则可以预期系统中所有可能的状态很快变得不可行。mL方法通常分为三类:监督学习,不受欢迎的学习和强化学习。在监督学习中,ML算法从数据中学习输入和输出对之间的关联。输出是监督信号,模型学会从输入中推断出来。例如,一个计算机从包含借款人(输入)特征的数据集中学习(输入)(输出)。然后使用该模型来预测未来的借款人是否可能默认。在无监督的学习中,ML模型在输入数据中发现模式。没有输出(监督信号)。例如,一个无监督的ML模型群集借款人会根据其相似性或识别相对于整个数据集的异常数据点。在增强学习中,计算机代理试图在导致最大奖励的环境中识别动作顺序。代理需要探索环境以学习最佳策略。例如,强化学习者通过多次对抗来掌握棋盘游戏来掌握棋盘游戏。该系统的设计使得代理在赢得游戏时会获得奖励,并且在输掉比赛时会受到惩罚。,2018年),监督模型,从图像中检测皮肤癌(Esteva等人,2018年)。代理人仅编程以寻求奖励,但是在开始学习之前,没有任何策略配备任何策略。近年来,AI的许多里程碑成功,例如强化学习代理人玩耍(Silver等人,2017年),或者可以编写连贯文本的无监督语言模型(Brown等人,2020)基于深度人工神经网络,也称为深度学习。通过将输入数据从网络中的图层传递到图层,以越来越抽象的方式表示。提供了足够的数据点,可以从其中学习有意义的表示,深度学习模型可以从非结构化高维数据(例如图像,文本和声音)中提取信号。这是一项更传统的ML方法的任务。在许多AI应用中,人类和机器共同运行既稳定又有效的系统。财务系统也不例外。对于财务系统,稳定性是指吸收冲击的能力,同时防止对真实经济的破坏(Schinasi,2004年)。许多出色的论文已全面审查了AI在财务部门的应用,几项研究集中在其财务稳定性的暗示上(金融稳定委员会,2017年; Danielsson等人。,2019年; Gensler和Bailey,2020年)。我们的论文重点关注这些应用程序(从交易和贷款到监管和政策制定)最好地说明了人类和机器的一些优势和劣势。,2006年; Bacoyannis等。,2015年)。例如,在算法交易中使用AI具有明显的执行速度和同时考虑大量信息的能力(Nevmy-Vaka等人。此外,算法交易者不太可能犯错或有偏见的非理性决定(Jain等人,但大多数AI代理都是
1 Jonathan Hambur在宏观经济集团,财政部,兰顿新月,帕克斯法案2600,澳大利亚。信件:jonathan.hambur@treasury.gov.au。我们感谢Dan Andrews,Chris Edmond,Rebecca Riley,Peter Gal以及经合组织,英联邦财政部,ACCC和澳大利亚储备银行的一系列研讨会参与者。2本文所表达的观点是作者的观点,不一定反映澳大利亚财政部或澳大利亚政府的观点。此处介绍的结果部分基于根据1999年新税制(澳大利亚商业编号)法案提供给ABS的ABR数据,以及根据1953年《税收管理法》根据《 ABS提供的ATO提供的税收数据》。这些要求仅将此类数据用于执行ABS的功能。根据《 1905年人口普查和统计法》收集的个人信息没有提供给注册服务商或ATO的行政或监管目的。对数据限制或弱点的任何讨论都是在用于统计目的的情况下,与数据支持ABR的核心操作要求的能力无关。立法要求确保已遵循此数据的隐私和保密性。只有根据1975年《澳大利亚统计局法》授权的人才能查看有关进行这些分析的任何特定公司的数据。根据1905年的《人口普查与统计法》,结果已予以机密,以确保他们不可能确定特定的人或组织。
黄热病证书目前是根据《国际卫生法规》在国际层面建立的唯一疫苗接种认证系统。世界卫生组织(WHO)保留了每个国家的黄热病疫苗接种要求和建议清单(以及有关疟疾和脊髓灰质炎疫苗的建议)。许多非洲和南美国家要求(来自所有或某些国家)的旅行者在抵达时显示黄热病疫苗接种的证明。在欧洲,只有阿尔巴尼亚和马耳他有这样的要求(对于来自风险地区的旅行者)。在许多情况下,谁的建议和国家要求之间存在差异。,尽管有建议,但阿根廷,巴西和秘鲁仍未征收疫苗进入要求。1
这项工作得到了瑞典能源局和SvensktNäringsliv的财务支持。我们感谢与SvensktNäringsliv,SvenskaKraftnät,Energiforsk和瑞典能源机构项目46227-1的参考小组的会议。尤其要感谢Zarah Andersson,Peter Cramton,BjörnHagman,LinaHåkansdotter,Marie Knutsen-Öy,Malgorzata Sadowska和匿名的裁判员以及对我们工作的帮助和评论。最后,我们要感谢格伦·尼尔森(Glenn Nielsen),他在撰写本文时协助我们。B研究所工业经济学研究所(IFN),斯德哥尔摩。剑桥大学能源政策研究小组(EPRG)的副研究员。隶属于斯坦福大学能源与可持续发展计划(PESD)。c工业经济学研究所(IFN),斯德哥尔摩。剑桥大学能源政策研究小组(EPRG)的副研究员。隶属于斯坦福大学能源与可持续发展计划(PESD)。
Zürich的博士后研究员和气候变化主席AI,Lynn H. Kaack是该研究的作者之一,名为“通过机器学习解决气候变化”。在她的演讲中,Kaack女士强调需要创建专门的多学科研究中心,以确保必要的技能和资源可用,因为机器学习专家和气候变化专家的工作自然不会重叠。Kaack女士还谈到了人工智能识字和实施能力的民主化,并表示通常AI工程师很昂贵,而且科技公司在招聘方面取得了最大的成功,因此其他组织通常会剩有不足的AI人才。此外,Kaack女士认为,如果我们希望AI在2050年的时间表中为气候行动提供帮助,则应从一开始就将AI以正确的方式应用。她还说,AI不应取代其他脱碳技术,而是要利用它们。
2019年,联邦土地上的生产占国内煤炭的40%,22%的国内石油和12%的国内天然气生产。目前,联邦化石燃料租赁计划不考虑燃烧联邦化石燃料的气候成本。这样做的一种方法是通过气候特许权使用费,除了目前的特许权使用费(1920年)为12.5%(海上18.75%)。我们考虑通过最大化收入,最大化福利或设定特许权使用费来确定这项附加费,以实现彻底租赁禁令减少排放的80%。使用PERST(2021)中的模型,我们计算产生的附加费及其含义。我们估计,这三种方法将导致全球排放的有意义下降,而前两种方法将大大增加特许权使用费,这些收入与生产状态分开。例如,我们估计选择一种共同的特许权使用费率来最大化收入会产生39%的气候特许权使用费,每年的特许权使用费增加$ 6.2B,并将全球排放量减少37至63 mmmton CO2E/年。
全球变暖是一种全球且旷日持久的现象,具有异质的当地经济影响。为了评估较高温度的总体和当地经济后果,我们提出了一种具有高空间分辨率的世界经济的动态经济评估模型。我们的模型具有多种机制,个人可以通过这些机制适应全球变暖,包括昂贵的贸易和移民以及本地技术创新和出生率。我们以1°×1°的分辨率量化了模型,并估计损伤功能,这些函数决定了温度变化对区域基本生产力和便利性的影响,具体取决于局部温度。我们的基线结果表明,非洲和拉丁美洲的部分地区的福利损失高达15%,但在整个地区的异质性也很高,北部地区的西伯利亚,加拿大和阿拉斯加的北部地区正在经历收益。我们的结果表明,对平均福利效应和迁移的指向,在较小程度上创新是重要的适应机制的巨大不确定性。我们使用该模型来评估碳税,减排技术和清洁能源补贴的影响。碳税延迟了化石燃料的消耗并有助于弄平温度曲线,但在减少技术即将进行时会更加有效。
第二个贡献是使用制造数据来检查发展中国家的工业化趋势。我们确认,直到2000年代初,去工业化是广泛的,但此后趋势逆转。我们记录了亚洲和撒哈拉以南非洲许多国家的制造业就业份额的扩展。在发展亚洲,平均制造业就业份额从2010年的11.9%增加到2018年的13.4%。在撒哈拉以南非洲,在2010 - 18年期间,制造业工人的份额上升了1.2个百分点,达到8.4%。尽管与其他地区以及从历史的角度相比,撒哈拉以南非洲的制造活动水平较低,但1的增长是1960年至2010年期间记录的长期去工业趋势的重要逆转(Felipe等人(Felipe等人)2014; Rodrik 2016)。我们在与Rodrik(2016)相似的回归中确认了这些趋势的统计意义,在该回归中,我们控制着国家固定的效果,人口统计和收入趋势。对于撒哈拉以南非洲,回归估计表明,在1960 - 2010年期间观察到的制造业的一半以上。
即将得出的有效国家和包容性发展(ESID)计划的最终结论是曼彻斯特大学ESID领导力指导的十年高级,多学科研究的令人印象深刻的产品。它们本身具有重要意义,但在许多研究中心中至少达到了至少20年的累积工作,从而从根本上改善了有关发展,政治和政治经济发展的学术和政策思考的质量,尤其是与亚撒拉人非洲的国家有关。在庆祝这项成就的同时,那些一直在现在所谓的ESID传统(以下简称“我们”)工作的人也应该借此机会问:下一步是什么?在资金允许的范围内,在未来十年中,我们的传统研究应该是什么?
摘要:莫桑比克是世界上最不复杂的经济体之一。通过系统地考虑供求方面的因素,我们确定了可以帮助多样化和升级其经济的新产品和行业。在供应端分析中,我们使用有关经济复杂性文献中的网络方法来确定一组复杂的目标产品,需要对其他产品出口有用的生产能力,并且靠近莫桑比克现有的生产结构。在需求侧分析中,我们使用重力模型来预测给定特定于产品的贸易抵抗和地理上分散需求的目标产品和市场的出口潜力。莫桑比克工业政策的广泛部门重点在很大程度上与结构转型和出口促进一致。当前农业,农业和金属的优先级尤其重要,而机械,车辆和运输设备的机会却没有开发。我们发现莫桑比克有些潜力将目标产品出口到邻国。