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卫生部门新冠肺炎疫情应急响应计划
1 基于政策的成本核算来应对 COVID-19，Dr. Suresh Tiwari 博士Guna Nidhi Sharma、Hema Bhatt 和 Dr. Dadhi Adhikari，2020 年 3 月。
新冠肺炎疫情应对行动后回顾
E. 尽管缺乏科学依据，疫苗护照却成为未接种疫苗美国人事实上的封锁.........................................................................................................218 VII.前纽约州州长安德鲁·科莫的 3 月 25 日命令是医疗事故，纽约行政商会试图掩盖此事.........................................................................................................................221 A. 科莫政府的 3 月 25 日指令与已知科学相悖.........................................................................................................................221 B. 与否认相反，安德鲁·科莫先生和纽约行政商会直接参与了导致 3 月 25 日指令的决定.........................................................................................222 C. 纽约行政商会审查并批准了 3 月 25 日指令.........................................................................................................................225 D. 3 月 25 日指令与关于从医院到疗养院的转移和 COVID-19 相关感染控制的适用联邦指导不一致.....230 E. 科莫政府终止 3 月 25 日指令是为了回应公众压力，而不是改变适用科学.....234政府官员认为，库莫先生指示发布“7 月 6 日报告”是为了回应对 3 月 25 日指令的批评.........................................................................................................................237 G. 7 月 6 日的报告并非由纽约州卫生部独立起草，也未经过同行评审.........................................................................................................238 H. 安德鲁·库莫先生审查并编辑了 7 月 6 日的报告，他的编辑是为了使报告的调查结果更具因果关系.........................................................................................243 I. 安德鲁·库莫先生参与了“同行评审”过程，并指示纽约州政府以外的个人审查 7 月 6 日的报告.........................................................................................................252 J. 行政会议决定从 7 月 6 日的报告中删除机构外死亡数据.........................................................................................................253 K. 纽约行政会议决定不公开报告机构外死亡...........................................................................................................259 L. 安德鲁·库莫先生的行为类似于试图以不当方式影响证人证词并阻碍特别小组委员会的调查...................................................................................................................................265
PanCAP 改编 U .美国政府新冠疫情
2 月 10 日，应 HHS 的要求，FEMA 向 ASPR 派驻了一个团队，以支持危机行动计划、态势感知和行动协调。国土安全部国家行动中心 (NOC)、国土安全部联合事件咨询小组 (JIAG) 和美国海岸警卫队 (USCG) 的联络官 (LNO) 与该团队共处一地。紧急支援职能 (ESF) #1 运输、ESF #6 大规模护理、紧急援助、临时住房和人力援助、ESF #13 公共安全、ESF #14 跨部门业务和基础设施以及 ESF #15 外部事务的联络员也已启动，以支持正在进行的响应行动。当前的协调结构如图 2 所示。
新冠肺炎疫情应对行动后回顾
E. 尽管缺乏科学依据，疫苗护照却成为未接种疫苗美国人事实上的封锁.........................................................................................................218 VII.前纽约州州长安德鲁·科莫的 3 月 25 日命令是医疗事故，纽约行政商会试图掩盖此事.........................................................................................................................221 A. 科莫政府的 3 月 25 日指令与已知科学相悖.........................................................................................................................221 B. 与否认相反，安德鲁·科莫先生和纽约行政商会直接参与了导致 3 月 25 日指令的决定.........................................................................................222 C. 纽约行政商会审查并批准了 3 月 25 日指令.........................................................................................................................225 D. 3 月 25 日指令与关于从医院到疗养院的转移和 COVID-19 相关感染控制的适用联邦指导不一致.....230 E. 科莫政府终止 3 月 25 日指令是为了回应公众压力，而不是改变适用科学.....234政府官员认为，库莫先生指示发布“7 月 6 日报告”是为了回应对 3 月 25 日指令的批评.........................................................................................................................237 G. 7 月 6 日的报告并非由纽约州卫生部独立起草，也未经过同行评审.........................................................................................................238 H. 安德鲁·库莫先生审查并编辑了 7 月 6 日的报告，他的编辑是为了使报告的调查结果更具因果关系.........................................................................................243 I. 安德鲁·库莫先生参与了“同行评审”过程，并指示纽约州政府以外的个人审查 7 月 6 日的报告.........................................................................................................252 J. 行政会议决定从 7 月 6 日的报告中删除机构外死亡数据.........................................................................................................253 K. 纽约行政会议决定不公开报告机构外死亡...........................................................................................................259 L. 安德鲁·库莫先生的行为类似于试图以不当方式影响证人证词并阻碍特别小组委员会的调查...................................................................................................................................265
疫情时期的通胀驱动因素和全球溢出效应
我们采用多国多部门新凯恩斯主义模型来分析推动大流行时代通货膨胀的因素。该模型结合了部门特定冲击和总体冲击，这些冲击通过全球贸易和生产网络传播并产生供需失衡，从而导致通货膨胀和溢出效应。基线定量分析匹配了美国、欧元区、中国和俄罗斯等样本国家的总体和部门价格和工资变化。我们的研究结果表明，供应链瓶颈引发了 2020 年的通货膨胀，随后 2021 年至 2022 年总需求冲击推动价格飙升，能源价格上涨加剧了这一情况。JEL 分类：E2、E3、E6、F1、F4 关键词：通货膨胀、国际溢出效应、全球生产网络 _________________ Giovanni：纽约联邦储备银行，CEPR（电子邮件：julian.digiovanni@ny.frb.org）。Silva：波士顿联邦储备银行（电子邮件：asilvub@gmail.com）。 Kalemli-Özcan：布朗大学、CEPR、NBER（电子邮件：sebnemkalemli-ozcan@brown.edu）。Yıldırım：哈佛大学、Koç 大学（电子邮件：muhammed_yildirim@hks.harvard.edu）。作者感谢讨论者 Gianluca Benigno、Mishel Ghassibe、Andrea Raffo、John Romalis、2023 年意大利银行-欧洲央行-世界银行“全球经济中的贸易、价值链和金融联系”研讨会的参与者、《国际经济学杂志》国际经济学暑期学校（2023 年版）、澳大利亚储备银行年会（2023 年）和第 8 届 NBU-NBP 年度研究会议（2024 年）的深刻评论。本文介绍了初步研究结果，并分发给经济学家和其他感兴趣的读者，仅用于激发讨论和征求评论。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映纽约联邦储备银行或联邦储备系统的立场。任何错误或遗漏均由作者负责。如需查看作者的披露声明，请访问 https://www.newyorkfed.org/research/staff_reports/sr1080.html。
发展中国家的疫情防控与不平等......
发展中经济体的流行病防控与不平等摘要我们将典型的 SIR 流行病学模型整合到一个一般均衡框架中，该框架包含高技能和低技能工人，每个工人都选择在工作地点（现场）或家中（远程）工作。现场劳动力和远程劳动力是不完美的替代品，但高技能工人相对于低技能工人更具替代性。将模型校准到印度经济后，我们发现不同的防控政策通过限制现场劳动力，对低技能工人的影响不成比例地高于高技能工人，从而加剧了已经存在的不平等。此外，防控政策在控制低技能工人中的疾病传播方面效果较差，因为与高技能工人相比，低技能工人更愿意选择在现场工作。最后，我们表明，旨在消除封锁造成的不平等加剧的低技能工人的有条件转移，提高了各种遏制政策的有效性，并成功减少了高技能和低技能工人之间的健康结果差距。_ 关键词 : COVID-19、遏制、不平等、转移
经受住新冠肺炎疫情的考验
5 比利时布鲁塞尔天主教鲁汶大学鲁汶药物研究所代谢与营养研究组，6 以色列雷霍沃特魏斯曼科学研究所系统免疫学系，7 德国海德堡癌症研究中心 (DKFZ) 微生物组和癌症科，8 法国巴黎法兰西学院，9 法国巴黎内克尔儿童疾病大学医院儿科免疫血液学和风湿病科，10 法国巴黎巴黎西岱大学想象研究所，11 法国巴黎巴黎西岱大学 Inserm UMR 1163，12 法国巴黎高等科学研究院，13 约翰霍普金斯大学动物试验替代中心 (CAAT)、彭博公共卫生学院和巴尔的摩惠廷工程学院， MD，美国，14 康斯坦茨大学欧洲动物试验替代中心 (CAAT)，康斯坦茨，德国，15 欧洲健康数据创新研究所，根特，比利时，16 内科系和拉德堡德传染病中心，拉德堡德大学奈梅亨医学中心，奈梅亨，荷兰，17 波恩大学生命与医学科学研究所 (LIMES) 免疫学和代谢系，波恩，德国，18 病毒学和化学疗法实验室，微生物学和免疫学系，雷加医学研究所，天主教大学 (KU) 鲁汶，比利时，19 VirusBank 平台，鲁汶，比利时，20 全球病毒网络 (GVN)，巴尔的摩，马里兰州，美国，21 单克隆抗体发现 (MAD) 实验室，托斯卡纳生命科学基金会，锡耶纳，意大利， 22 意大利锡耶纳大学生物技术、化学和药学系，23 意大利锡耶纳生物技术基金会，
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控