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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
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
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
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。
国际贸易与全球疫情：
Covid-19 的全球蔓延以及必要的病毒缓解政策对华盛顿州的贸易产生了负面影响。随着 12 月底疫情的爆发，许多依赖中国供应链的华盛顿州公司受到了影响。1 月和 2 月，中国关闭了汽车零部件、先进机械产品和海鲜加工等工厂，给华盛顿的公司带来了不利的连锁反应，例如产品交付延迟以及不可抗力和订单取消的风险。海外经济活动的减少也导致更多空航，即取消抵达港口的船只，以及流经华盛顿港口的货物减少。这意味着整个全球物流系统中各种企业和独立承包商的工作减少，例如码头工人、自营卡车司机（其中许多人的利润微薄）、仓储和联运业务。
新冠疫情和疫苗的公布对市场有何影响？
摘要 由于 COVID-19 严重袭击了整个世界，研发出一种可以减轻其影响的疫苗已成为 2020 年最受期待的事件之一。本文研究了 2020 年两大事件对公司股票交易活动的影响：宣布 COVID-19 为全球大流行病以及宣布第一种冠状病毒疫苗。本研究采用事件研究法，使用纳斯达克 100 数据进行。使用普通最小二乘法 (OLS) 和分位数 (Q) 回归来获得股票的预期回报，并评估在每个事件窗口中，所分析的行业对市场的反应是否存在显着差异。获得的实证结果显示，不同行业的股票表现不同。具体而言，只有科技行业的股票对第一个公告做出了积极且显着的反应。然而，第二个事件的情况则相反，因为在受第一个公告打击最严重的行业中，金融市场的信心恢复程度更大。这些结论对于企业、投资者和政府做出更好的决策或采取新的政策具有重要意义。
新冠肺炎疫情产生的生物医疗废物的处置...
1. 背景 2020 年 5 月 20 日，国家绿色法庭以 2020 年第 72 号 OA 案审理了“Covid-19 治疗产生的生物医疗废物的科学处置——遵守 BMWM 规则 2016”相关事宜。在上述听证会上，法庭与成员秘书进行了交流，并仔细阅读了 CPCB 为“处理、处理和处置 COVID-19 患者治疗/诊断/隔离期间产生的废物”制定的指南。在听证会上，法庭强调需要解决废物处理人员的安全、埋坑监控、个人/公民的担忧以及修订指南的必要性。在其于 2020 年 4 月 20 日发布的临时命令中，尊敬的法庭指出：“……我们认为，在上述范围内，PCB 和 CPCB 的任务是 COVID-19 基本卫生服务的一部分。CPCB 可以将此传达给所有相关人员。”尊敬的法庭在 2020 年 4 月 24 日发布的命令中指示的具体行动要点如下；“9. 似乎需要进一步修订指南，以涵盖所有方面，不仅包括机构，还包括个人家庭，并处理没有焚化炉等科学处置设施的情况，任何缺乏适当保障措施的粗心深埋都会对地下水产生不利影响并对人们的健康和安全构成危险。将 COVID-19 废物作为城市垃圾处理到普通垃圾箱中或在没有保障措施的情况下不科学地处理污水和其他液体废物也可能很危险。除了持续监督和监测、汇编在线数据、使用电子/数字清单系统跟踪和记录来自所有来源的新冠肺炎废物、防止废物意外泄漏、分析数据以进行战略规划和通过开发必要的软件获得反馈之外，还需要根据进一步的经验和不时出现的新想法纳入最佳做法。还需要提高所有处理人员、工人和公民对预防措施和应采取的步骤的认识，制定一个示范计划，由 Panchayat、分区、区和邦当局在当地采用，并根据当地情况进行必要的进一步修改。所有操作人员的健康都得到了保护，预防措施也已采取。除了为地方机构和卫生部门的合规负责人提供足够的防护装备外，还需要通过在线机制对他们进行指导/培训。CPCB 必须发挥带头作用，并与媒体以及有关的中央/邦部门进行协调。让各邦/直辖区的首席秘书通过协调城市发展、卫生、灌溉和公共卫生等邦有关部门的活动，密切监督科学储存、运输、处理、管理和处置 COVID-19 废物，因为不科学的处理对环境和人民健康构成严重威胁。在国家层面，让环境和气候变化部、卫生 UD、水力教育、国防部和 CPCB 组成的高级别工作组按照指南监督 COVID-19 废物的处理和科学处置。让各邦环境部和 PCB/PCC 确保遵守《2016 年生物医学废物管理规则》，并向 CPCB 提交行动报告，CPCB 采取进一步措施，并向本法庭提交截至 2020 年 5 月 31 日已采取的措施和基本情况的综合报告。” 2020 年 4 月 21 日和 2020 年 4 月 24 日命令的副本分别见附件 I 和附件 II。
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。
![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