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特刊：SARS-COV-2感染的进展-Iris
冠状病毒疾病2019年（Covid-19）是一种由严重的急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）病毒引起的威胁生命的疾病，该病毒于2019年底在中国首次在中国报道，然后在世界范围内遍及全球[1]。根据世界卫生组织（WHO）的最新数据，自19次大流行以来，全球范围内有761,402,282例确定的病例，而据报道，由于SARS-COV-2-2]，据报道，据报道了6,887,000例死亡。自大流行以来，尤其是在第一波和第二波期间，本期特刊的目标是鉴于出现的新知识，突出了SARS-COV-2的关键方面。在本期特刊中总共发表了15份手稿。这些论文提供了有关流行病学，发病机理，表观遗传学的见解[3，4] Covid-19 Covid-19在医院环境中的紧急情况[5，6]，晚期诊断[6-8]，疫苗接种[9，10]和SARS-COV-COV-2在实验环境中感染[11]。高度的严格性，独创性，对于其中一些人来说，获得的引文数量很高，这是很明显的。特别有趣的是，其中一个关注的问题是某些细胞内细菌的作用，例如肺炎氯化炎和肺炎支原体，在影响两种临床（呼吸道）的范围（呼吸量）上的范围（均具有cyviential tige）的预后和预后，促进了对临床（呼吸）的范围（dive）的预后（dive）（呼吸）（呼吸症）的预后（dive）（呼吸）。与对照组相比，不是显着的[12]。此类共感染也已证明会导致d-二聚体和纤维纤维的增加。这增加了血栓形成引起的血栓形成的风险[13，14]。另一项原始研究，包括致病性和临床性的，旨在测试睾丸激素水平是否与胶质纤维酸蛋白（GFAP）和泛素羧酸羧酸携带末端水解酶L1（UCH-L1），脑损伤的生物标志物，严重形式的covid-199；该研究表明，创伤性脑损伤生物标志物UCH-L1可能与严重的Covid-19病例中观察到的神经系统损害有关[7]。此外，UCH-L1与血清睾丸激素浓度之间的负相关性意味着睾丸激素可能在严重病重的COVID-19患者中在神经后遗症的发展中起作用。有关SARS-COV-2感染诊断的相当数量的手稿一直是本期特刊的出版物。在检测病毒RNA的呼吸道分泌物上进行的基于PCR的实时测定法被认为是SARS-COV-2诊断的金标准方法。，例如液滴 - 数字PCR（DDPCR），簇状的定期间隔短的短膜重复序列（CRISPR）和下一代测序（NGS），目前正在开发中，以检测临床标本中的SARS-COV-2 RNA [8，15]。但是，在分子的靶区域中发现的单匹和多个不匹配的速率
人工智能三波浪潮中数据和知识的二元性
我们讨论了在过去 30 到 50 年中，仅关注数据的人工智能 (AI) 系统如何受到阻碍，以及知识在开发更智能、更高效的系统方面如何发挥关键作用。事实上，人工智能的巨大进步可以从 DARPA 确定的三次人工智能浪潮中看出。在第一波浪潮中，手工制作的知识一直处于核心地位，而在第二波浪潮中，数据驱动的方法取代了知识。现在，我们看到知识在第三波人工智能浪潮中发挥了重要作用并实现了重大突破，为未来的智能系统奠定了基础，因为它们试图做出类似人类的决策，并寻求成为人类值得信赖的助手和伙伴。我们发现，从各种来源创建的知识越来越广泛，使用从手动到自动化的方式，既可以通过重新利用，也可以通过提取。将知识与统计学习结合使用正变得越来越不可或缺，有助于使人工智能系统更加透明和可审计。我们将基于认知科学，将其与知识和经验在人类智能中的作用进行比较，并讨论新兴的神经符号或混合人工智能系统，在这些系统中，知识是将数据密集型统计人工智能系统的功能与符号人工智能系统的功能相结合的关键推动因素，从而产生更强大的人工智能系统，支持更像人类的智能。数据和知识在人工智能中的作用 数据和知识在人工智能中的作用已经引起了广泛的争论。知识已经以多种不同的方式从数据中合成，或手动编码以模拟我们使用的语言或我们周围世界的工作方式，从而实现感知、查询、预测和解释。我们认为，获取知识的方法和知识形式应该适合使用和应用的环境，没有一刀切的方法。在 20 世纪 80 年代和 90 年代初期的第一次人工智能浪潮中，能够执行超越数字处理的符号计算被认为是智能的标志。随后，在逻辑中对领域知识进行符号编码并利用其进行数据推理成为主要方法。事实上，对于知识表示和推理，发展出了两个独立的阵营和方法：一种声明性方法，其中知识捕捉世界运作的方式，并与知识的使用方式分开；一种程序性方法，其中知识与知识的使用方式交织在一起。换句话说，在前一种情况下，显性知识的获取可以与其使用方式的多种方式清晰地区分开来，而在后一种情况下，知识是隐性的，是特定于应用程序的代码的组成部分。虽然前者从广泛的重用角度来看是有益的，但后者对于在实践中构建有效的实现变得必不可少，因为实践中使用启发式方法将领域知识开发并整合到应用程序代码中 [Neats & Scruffies]。
中国经济对美国 - 中国贸易战的反应：2018–2019
在2018 - 2019年期间，自1930年以来以空前的方式以一种前所未有的方式，美国特朗普政府颁布了七浪浪潮，这影响了中国出口。这包括2018年2月在太阳能电池板和洗衣机进口的Tari效率的第一波，以及针对铁，铝和钢铁产品的第二波TARI效应。随后，他们在2018年进行了三批Tari效应，2019年有两股针对中国的进口量。总共，这七发塔利塔的增加覆盖了6428 HS-8产品（使用2017年战前贸易价值）中的3251亿美元（14.27％）中国出口。这些中国产品的平均法定税率从3.55％增加到28.53％。作为回报，中国筹集了美国产品（2018年的四轮，2019年的两轮比赛）。总共有5833个不同的HS-8产品从美国进口的产品是在2018年：2019年：1-2019：12期间的目标。在2017年的贸易价值中，这些额外的1003亿美元（或5.93％）中国进口。平均报复率从6.46％增加到21.27％。随着中国对美国产品的提高，它也单方面降低了其最受欢迎的国家（MFN）tari tari tari tari tari tari tari tari tari tari tari tari tari tari tari tari tari率从适用MFN率的非美国来源的进口率。这是在2018年的四波中进行的：5-11。总共涵盖了3054种产品，战前贸易价值为1457亿美元（占2017年中国进口量的7.90％）。这些产品的平均tari率从9.89％降至6.82％。在文献中，Amiti，Redding和Weinstein（2019），Fajgelbaum等。（2020）和Cavallo等。（2020）评估了对2018 - 2019年贸易战美国经济的影响（就价格，进出口数量，实际工资和福利而言），分别为2018：12、2019：4和2019：4和2019：7。这些研究通常采用高度分解的产品和Tari效率分类，重点是确定在微产品/品种水平及其相应弹性下的美国需求和供应结构。另一方面，Charbonneau和Landry（2018）的研究，Guo等。(2018) and Itakura (2020) conducted ex-ante predictions of the trade-war effects using, respectively, quantitative models of Caliendo and Parro (2015) and the GTAP CGE model (based on tariff changes imposed in the early phase of the trade war and/or proposed tariffchanges at the time of their studies).鉴于其建模框架的性质，贸易和塔里变化通常在部门层面组织，重点是整个部门和国家 /地区的一般均衡调整。li等。（2020）类似地，基于GTAP模型研究了贸易战的福利影响，但随着分析截至2020年：3（在2019年12月13日在美国和中国之间达成了第一阶段交易之后）。这些研究中的贸易弹性通常来自