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丹尼·罗德里克 (1957) 是土耳其裔美国政治经济学家,也是哈佛大学肯尼迪政府学院福特基金会国际政治经济学教授。1 罗德里克在国际经济学、经济增长与发展以及政治经济学等领域发表了大量著作,目前担任包容性繁荣经济学网络联席主任,并就职于国际经济协会、美国国家经济研究局和经济政策研究中心等机构。从伊斯坦布尔罗伯特学院毕业后,他以最优等成绩获得了哈佛大学的文学士学位。随后,他获得了普林斯顿大学公共事务硕士学位和经济学博士学位,论文题目为“贸易与汇率政策福利理论研究”。他曾获得卡内基公司、福特基金会和洛克菲勒基金会等著名基金会的资助。他曾获得过全球发展与环境研究所颁发的利昂提夫经济思想前沿推进奖、社会科学研究理事会首届阿尔伯特·赫希曼奖和阿斯图里亚斯公主社会科学奖等荣誉。2020 年 1 月 21 日,教皇方济各任命他为宗座社会科学院院士。他每月都会撰写有关全球事务的专栏文章,由 Project Syndicate 发表。
在当前的招聘流程中,我们严重依赖简历,自 1482 年列奥纳多·达·芬奇撰写简历以来,简历就没有发生过实质性的变化。简历容易出错的一个主要原因是人类天生不善于自我评估。当候选人“量身定制”简历以“匹配”职位描述时,自我评估的简历内容充满了陈词滥调、夸张,而且常常有遗漏(人们的最佳作品和特点有时甚至没有包括在内),因为候选人将多年的工作提炼成几个要点。缺乏描述性、有意义的数据往往会导致肤浅的替代品,因为雇主会受到细节的负面影响,而这些细节往往无法预测候选人在工作中出类拔萃的潜力:拼写错误、字体选择和简历布局都会影响雇主候选人能力的看法。
地方议会了解自己的地方经济,并且在发展造福当地人民的经济方面具有无与伦比的优势。然而,地方议会的资金大幅削减使得这类活动的开展变得更加困难。财政研究所 (IFS) 最近的研究表明,地方政府不得不大幅削减与包容性经济密切相关的其他领域的资金,以保护法定的儿童和成人服务——交通、住房、文化和规划的资金削减幅度均超过 40%(Harris 等人,2019 年)。即使对于那些有能力和资金开展此类工作的人来说,也存在一些阻碍实施某些政策的障碍。我们在本报告中已经谈到了这些问题——不过,我们强调的这些障碍应该被理解为共同的,而不是独有的。
混合行动使用多种工具、载体和活动,协同配合并带有敌对意图,以实现其目标。部分或全部可能涉及使用武力。采用这种方法的敌对行为者试图避免引发传统反应,破坏对方有效反应的能力,并寻求在不被追究责任和不受惩罚的情况下实现其目标。混合威胁很难应对。这是因为在它们出现之前很难将其归类为威胁,而且应对措施需要政府、国际组织和私营部门之间的协调、同步和一致性才能有效。关于如何应对混合威胁的讨论通常集中在两种应对方案上。应对混合威胁最常见的建议是建设复原力。其逻辑很明确:每个国家都应努力实现社会凝聚力和意识,确保关键基础设施的安全以及透明开放的政治体系,从而使敌对行为者更难有效干预。复原力还具有显著的次级效益,即保护国家免受自然灾害或工业事故等威胁。近年来,情况表明,即使是最发达和复原力最强的国家,也在应对来自国家和非国家行为者的敌对活动的挑战。复原力使敌对行为者更难(但并非不可能)通过混合手段造成伤害。尽管复原力应是应对混合威胁的核心,并在威慑中发挥重要作用,但仅靠复原力建设是不够的。这场辩论的另一端围绕着对正在展开的混合行动的立即反应。从敌对活动的证据对每个人都是可见的,需要立即迅速作出反应的案例中,我们很容易吸取教训。在这些情况下,破坏已经发生,损害已经造成,
摘要 深度学习 (DL) 方法在多个复杂任务上取得的成功大大提高了人们对其学习复杂脑成像数据的细微特性以及扩展到大型数据集的能力的期望。也许是为了应对这种膨胀,最近的批评性评论不利地将 DL 与用于分析脑成像数据的标准机器学习 (SML) 方法进行了比较。然而,他们的结论是基于预先设计的特征,这剥夺了 DL 的主要优势:表征学习。在这里,我们对此进行了评估,并展示了表征学习对于 DL 在脑成像数据上的表现的重要性。我们报告了在 12,314 张结构性 MRI 图像上进行的十向年龄和性别分类任务中对 SML 方法与 DL 进行大规模系统比较的结果。结果表明,如果按照流行的 DL 实践实施和训练 DL 方法,则与 SML 方法相比,DL 方法有大幅改进的潜力。我们还表明,尽管 DL 方法更复杂,但其扩展性特别好,在相对计算时间中呈现出较低的渐近复杂度。我们的分析表明,随着训练样本量的增长,性能改进会趋于饱和,但始终表现出显著更高的性能。我们还提供了证据,表明 DL 的卓越性能主要归功于出色的表示学习能力,并且 SML 方法在对经过训练的 DL 模型生成的表示进行操作时也可以表现得同样出色。最后,我们证明 DL 嵌入跨越了可理解的投影谱,并且 DL 始终定位有判别力的大脑生物标志物,这为预测相关性估计的稳健性提供了一个例子。我们的研究结果强调了大脑成像数据中存在非线性,DL 框架可以利用这些非线性来生成用于表征人脑的卓越预测表示,即使在当前可用的数据量下也是如此。
b"其中 | z \xe2\x9f\xa9 = D ( z ) | 0 \xe2\x9f\xa9 是一个与真空态 | 0 \xe2\x9f\xa9 相关的相干态,通过位移算子 D ( z ) = exp \xe2\x88\x92 za \xe2\x80\xa0 \xe2\x88\x92 \xc2\xaf za 表示 Heisenberg\xe2\x80\x93Weyl 代数 [ a , a \xe2\x80\xa0 ] = 1 [ 6 ]。我们注意到,该提议看似简单,但代价是“字母”的非正交性,即 tr ( \xcf\x81 0 \xcf\x81 1 ) \xcc\xb8 = 0,导致它们的可区分性受到限制。由于相干态不需要非线性介质来产生,因此与早期利用压缩态 [ 7 ] 且要求“硬”非线性相比,使用相干态似乎更具优势 [ 3 ]。然而,实验技术的最新进展可能会扭转这一趋势,至少在超越标准相干态变得有利的情况下。以薛定谔猫态作为正交字母表状态的候选者为例 [ 1 ]。这项研究的目的是给出一个由 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态组成的字母表候选者的例子 [ 8 ]。我们分析了与配备了克尔介质典型的多项式非线性的振荡器相关的 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 状态的二元通信。已经针对各种量子系统研究了 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态:单模”
b"其中 | z \xe2\x9f\xa9 = D ( z ) | 0 \xe2\x9f\xa9 是一个与真空态 | 0 \xe2\x9f\xa9 相关的相干态,通过位移算子 D ( z ) = exp \xe2\x88\x92 za \xe2\x80\xa0 \xe2\x88\x92 \xc2\xaf za 表示 Heisenberg\xe2\x80\x93Weyl 代数 [ a , a \xe2\x80\xa0 ] = 1 [ 6 ]。我们注意到,该提议看似简单,但代价是“字母”的非正交性,即 tr ( \xcf\x81 0 \xcf\x81 1 ) \xcc\xb8 = 0,导致它们的可区分性受到限制。由于相干态不需要非线性介质来产生,因此与早期利用压缩态 [ 7 ] 且要求“硬”非线性相比,使用相干态似乎更具优势 [ 3 ]。然而,实验技术的最新进展可能会扭转这一趋势,至少在超越标准相干态变得有利的情况下。以薛定谔猫态作为正交字母表状态的候选者为例 [ 1 ]。这项研究的目的是给出一个由 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态组成的字母表候选者的例子 [ 8 ]。我们分析了与配备了克尔介质典型的多项式非线性的振荡器相关的 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 状态的二进制通信。已经针对各种量子系统研究了 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态:单模”