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人工智能的法律问题 (v. 3.0)
1.变化的速度。摩尔定律——计算机芯片上可容纳的晶体管数量每两年翻一番的观察结果——长期以来一直是计算机技术变化速度的代名词。但摩尔定律并没有捕捉到人工智能（“AI”）当前变化速度的程度。训练最复杂算法所需的计算机处理能力（通常称为“计算”）现在每 3.5 个月翻一番。2012 年至 2018 年间，最苛刻模型的计算要求增加了 300,000 倍 2，到 2019 年中期，估计训练单个复杂算法的成本（以计算和电力计算）可能超过 300 万美元。3 这种飞速的变化意味着人工智能正在成为“第四次工业革命”的主要驱动力，这一术语（继蒸汽、电力和计算之后）由达沃斯创始人克劳斯·施瓦布为目前正在进行的深度数字化转型而创造。4
使用干扰感知停机位分配方法减少机场对环境的影响
现代机场管理面临的挑战是如何在遵守环境政策、限制、航班中断和容量限制的同时最有效地运营飞机停机位。本研究提出了一种解决停机位分配问题的新框架，该框架使用分而治之的方法结合贝叶斯建模、模拟和优化，在现实条件下产生污染较少的解决方案。该框架提出了三个创新方面。首先，随机分析模块的输入用于多变量优化，以生成可变性稳健解决方案。其次，优化和模拟相结合，用于精细探索框架未捕捉到的现实不确定性的影响。最后，该框架将人类作为运营条件的最终控制者。案例研究作为概念证明，展示了可实现的结果和所提框架的好处。实验结果表明，该框架在现实条件下产生了污染较少的解决方案。
魔术发生了吗？ - 开放知识存储库
以这种精神，我们的分析的贡献在于探索一个特定的维度 - 现金转移的经济乘数 - 最近进行了许多辩论，但在普遍的方法，结果和含义的术语中相对较少。实际上，认识到现金在经济中的连锁效应所产生的含义是重要的。对于一个人来说，乘数的产生可能会引发一些围绕“可持续性”的重新思考：如果现金转移产生的现金超过其注入的现金，并且政府可以对该经济活动的一部分征税，以帮助维持计划，那么在不仅仅是社会支出的情况下，可以看到现金的财政生存能力。换句话说，对乘数的研究表明，现金转移的概念比“仅仅向穷人捐钱”的概念 - 现金可以更广泛地对当地经济产生级联效应，本文将简短和批判性地捕捉到对这种影响的主要见解，包括经过精心经验的经验研究所记录的。
s10052-023-12147-w.pdf
摘要 量子资源构建了探索宇宙的新途径。考虑膨胀时空中受标量场作用的二分量子比特探测器，刻画了该系统的量子资源（包括量子相干性、量子失谐、贝尔非局域性和量子相干性的非局域优势），研究了各种宇宙参数对这些量子资源的影响。此外，我们利用滤波操作提出了一种可以用来控制这些量子资源的策略。结果表明，在不同的标量场膨胀速度、膨胀体积和粒子质量下，量子相干性和量子失谐不会消失。反之，在较高的膨胀速度、较大的膨胀体积和较小的粒子质量下，无法捕捉到贝尔非局域性和量子相干性的非局域优势。通过滤波操作可以抵抗量子资源的耗散。人们可以利用过滤操作来显著增强系统的这些量子资源。
WIDER 工作报告 92/2020 - 南非中型开放经济财政 DSGE 模型
摘要：许多关于财政乘数的研究都使用了简化形式的建模方法。虽然这些模型已经扩展到包括更丰富的控制和识别方法，但所识别的冲击是否捕捉到真正的结构性冲击仍不清楚。识别这些冲击的另一种方法是通过动态随机一般均衡模型。本文估计了一个开放经济动态随机一般均衡模型，适用于南非，但具有更详细的财政区块，以衡量财政政策冲击对宏观经济结果的影响。模拟表明，政府支出和投资乘数通常为正，尽管小于 1。其次，发现税收具有高度扭曲性，私人消费和投资的负乘数很大。相比之下，税收冲击对产出的影响不明确。最后，模拟表明，政府消费支出以及劳动力和消费税是财政冲击后稳定债务的最有效手段。
政府经济学家办公室
10. 图 15 显示了按月构建的 EEUI。从该指数的趋势来看，该指数显然能够捕捉到全球重大经济事件中外部不确定性的变化。具体而言，该指数在 1998 年亚洲金融危机和 2008-2009 年全球金融海啸的经济动荡时期，以及 2001 年 911 恐怖袭击、2000 年代初互联网泡沫破裂、2010-12 年欧洲主权债务危机事件和 2016 年英国脱欧公投时均出现大幅上涨。最近，随着贸易保护主义情绪上升以及美国与中国大陆之间的贸易紧张局势加剧，EEUI 自 2018 年以来也出现上涨。此外，EEUI 衡量的外部不确定性似乎在全球金融海啸后的一段时间内持续在更高水平上波动，这与人们的普遍看法一致，即世界自那时起进入了一个更加不确定的时代。
立体定向脑电图在脑机接口中的潜力：当前进展和未来方向
立体定向脑电图 (sEEG) 利用局部穿透深度电极来测量脑电生理活动。它最常用于识别难治性癫痫的致痫区。植入的电极通常提供一组独特脑区域的稀疏采样，包括海马体、杏仁核和岛叶等较深的脑结构，而这些结构无法通过皮层脑电图 (ECoG) 等浅层测量方式捕捉到。尽管临床应用重叠，且脑机接口 (BCI) 的 ECoG 解码方面也取得了最新进展，但迄今为止，sEEG 在 BCI 解码方面受到的关注相对较少。此外，相关深部脑刺激 (DBS) 植入物的成功预示着长期 sEEG 应用的潜力。本文概述了 sEEG 技术、BCI 相关研究以及 sEEG 在长期 BCI 应用中的未来发展方向。
删除音频驱动的nerf：与特定身份的微表达式的交谈型
最近的研究使会说话的头视频的渲染能够捕捉到高富达的头部动态。然而，对详细的身份 - 特定的微表达和自发运动进行建模，例如唇部运动和眼睛闪烁，同时在听觉和视觉信号之间实现高度同步，这一挑战是一个挑战。在本文中，我们借助于散布的音频来解决此问题。具体来说，我们首先提取将保留特定于身份信息的核心听觉组件（content，timbre，ronythm和pitch）中脱离的音频功能。然后，散布的音频嵌入与视觉嵌入一起馈入条件隐式功能，以便学习高质量的视听映射以获取细节。实验结果表明，我们的方法可以（1）成功渲染针对每个正在建模的人的个性化的详细的身份 - 特定于特定的微表达，（2）提高了音频视觉渲染结果的保真度。