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解开黑匣子：调节算法决定
作者按字母顺序列出。我们感谢Mario Curiki，Georgy Kalashnov和Ruying Gao的出色研究帮助。We thank Susan Athey, Simon Freyaldenhoven, Talia Gillis, Paul Goldsmith-Pinkham, Damian Kozbur, Danielle Li, Sendhil Mullainathan, Ashesh Rambachan, Amit Seru, Ken Singleton, PR Stark, Chenzi Xu, Louis Kaplow, Kathryn Spier, the FinRegLab team, and seminar and conference participants at Stanford, Yale, Harvard, Zurich, Oxford, the NBER Summer Institute, Stanford SITE, the New Perspectives on Consumer Behavior in Credit and Payments Markets Conference, the AEA Annual Meeting, the FTC, ENSAI, the OCC, EC, the Artificial Intelligence and Big Data in Finance Research (ABFR) Forum, NASMES, the Machine Learning in Economics Summer Institute, and the 2nd Zurich AI + Economics Workshop for helpful discussions and comments.我们感谢斯坦福大学以人工智能（HAI）和亚马逊网络服务的慷慨支持。任何错误或遗漏都是作者的责任。该手稿取代了一个早期版本，该版本已在EC'22上接受并呈现，其扩展摘要发表为：Blattner，Laura，Scott Nelson和Jann Spiess（2022）。解开黑匣子：调节算法决定。在第23届ACM经济学和计算会议论文集（EC'22），第559页。
解开Covid-19对英国经济的影响
扩展的论文 - 本研究的目的是描述Covid-19-19大流行对英国经济的影响以及政府的反应。该研究使用来自多项措施的数据，包括对GDP，失业率，通货膨胀率和贸易的影响，包括对GDP，失业率，通货膨胀和贸易的影响，包括官方报告和经济指标。它还分析了大流行如何对经济产生积极影响，从而改变了新的创新思想。这项研究涵盖了国内生产总值（GDP），以及付款平衡如何与关键的宏观经济变量相互作用。该研究的结果表明，大流行对英国经济的负面负面影响，包括GDP的急剧收缩，失业率提高以及贸易和供应链的破坏。英国政府采取了几项财政和货币政策措施，以应对这些挑战，包括工资补贴，赠款，减税和货币释放。政策旨在支持企业和家庭维持财务稳定。政府还提出了几项刺激计划，以增加经济活动并促进增长。根据该研究的调查结果，英国政府对Covid-19的反应成功地最大程度地减少了其对该国经济的有害影响。但是，大流行的长期经济影响仍然未知，因此政府必须继续观察情况并采取必要的步骤来支持恢复并鼓励可持续增长。
解开过去语义信息的记忆
人类的视觉系统能够处理连续的视觉信息流，但大脑在连续的视觉处理过程中如何编码和检索近期的视觉记忆仍不清楚。本研究探讨了在连续的视觉刺激下，工作记忆保留过去信息的能力。然后我们提出了一项新任务——记忆解开，旨在从 fMRI 信号中提取和解码过去的信息。为了解决过去记忆信息干扰的问题，我们设计了一种解开的对比学习方法，灵感来自前摄干扰现象。该方法将相邻 fMRI 信号之间的信息分离为当前和过去成分，并将它们解码为图像描述。实验结果表明，该方法有效地解开了 fMRI 信号中的信息。这项研究可以推进脑机接口并缓解 fMRI 中时间分辨率低的问题。1
解开反转之谜：技术进步、挑战......
摘要 倒位是一种染色体结构变异，通过影响基因表达和重组率显著影响植物的适应性和基因功能。然而，与其他结构变异相比，它们在功能生物学和作物改良中的作用仍未得到充分探索。在这篇综述中，我们重点介绍了技术和方法上的进步，这些进步使得我们能够通过泛基因组框架和机器学习算法全面了解倒位变异。基因组编辑是一种诱导或逆转植物倒位突变的有效方法，为修改局部重组率提供了一种有效的机制。鉴于倒位在作物育种中的潜力，我们预计科学界将在未来的研究和育种应用中越来越关注倒位。
解开中国的工业政策及其对欧洲的影响
中国的重新出现，其中已广泛使用工业政策，引发了其他地方的工业政策重新捕捉。例如，德国国家工业战略2030年，中国是“在工业政策方面的特殊成功国家”（BMWI，2019年）。因此，我们通过研究其目标，工具和成果来分析中国工业政策的性质。我们评估了中国的利益工业政策是多么有益于其模式的出口。在欧盟及其成员国开始引入工业政策工具的时候，这特别重要。我们要强调，我们不对欧盟是否应该根据自己的优点进行工业政策进行评估，而只能在中国模型可能会上课的程度上进行工业政策。
在印度解开塑料包装的EPR
扩展生产者责任（EPR）已成为全球认可的政策原则。EPR的概念首先是由瑞典教授托马斯·林德奎斯特（Thomas Lindquist）在1990年瑞典环境部的一份报告中提出的。4 Lindquist将EPR定义为一项政策原则，使生产商对其产品的整个生命周期负责，尤其是在收款，回收和最终处置阶段。强大的EPR系统不仅可以促进回收利用，而且有可能推动设计变化和过渡以重复使用和减少塑料。epr通过增加与使用某些有问题的材料相关的成本（尤其是针对企业的成本）来成为威慑。这种方法鼓励公司重新考虑其物质选择并确定更可持续的替代方案。关键思想是通过使产品对产品的后消费阶段负责，激励生产商设计环保的产品。
敲响质子到电子的解开时间......
从缓冲液冷却源中提取冷分子束，然后进行2光片Ramsey询问。探针激光源被锁定到光学频率梳子（OFC），最终通过国家光纤链路传递的时钟激光器引用了CS主要标准。
解开对健康聊天机器人的抵抗力
严重抑郁症是一种精神疾病，其特征是情绪持续且明显低下，是由环境和遗传原因的结合引起的，这是广泛的，昂贵，有害的，并且与自杀的风险更高有关。这是全球主要的公共卫生问题（Marwaha等，2023）。在过去的10年中，青年抑郁率的率急剧上升，这是关于社会，情感和认知发展以及一个显着的生活过渡时期的快速变化的时期。抑郁症复发，与其他精神疾病的合并症以及社会，教育和职业功能更严重和长期损害的风险是与年轻人抑郁有关的后果（Thapar等，2022）。已经观察到，抑郁症和焦虑症在年轻人中越来越普遍，并且经常一起出现并具有相似的危险因素（Craske and Waters，2005年）。焦虑和抑郁症具有许多相似的症状，并且可能对可比疗法反应的事实支持了共同的神经生物学故障的假设。然而，尚未完全了解抑郁症和焦虑的精确神经生物学机制（Nutt等，2002）。对抑郁症有更多的了解可以帮助开发其他精神健康问题的治疗方法。此外，关于抑郁症中灭绝学习的研究产生了冲突的结果，一项研究显示出了觉得（Dibbets等，2015），而另一项研究表现出增强（Kuhn等，2014）。恐惧学习功能障碍被认为与一系列精神病问题的出现和持久性有关，不仅包括焦虑症（Milad等人，2014； Otto等，2014）和创伤后应激障碍（2014年）和后压力障碍（PTSD）（PTSD）（Wicking等人，2016年），而且抑郁症（Sandi和Sandi（Sandi和Richerter-lever-lever-levin，2009）。因此，人们认为适应不良的社交焦虑和恐惧与抑郁症有关。识别和应对潜在危险的能力对于生存至关重要；但是，当这个过程受到损害，当人们对无害情况的异常恐惧反应时，焦虑症可能会发展。已经进行了许多研究，以了解动物和人类适应性和适应性恐惧学习过程的行为，经验和神经成分。Pavlovian恐惧条件是研究恐惧和焦虑的普遍模型，它继续影响临床焦虑问题的现代解释。尽管在对动物和人类的研究中都广泛使用，但恐惧调节的神经学基础尚未完全理解。研究恐惧学习与抑郁症之间的关系可以帮助我们深入了解人类的关联学习过程，这可能会改善对这些心理健康问题的理解和治疗。调节，灭绝和恢复原状是动物适应的基本要素，并且它们也与PTSD，焦虑，抑郁和成瘾等精神疾病密切相关（Mattera等人，2020年）。恐惧条件和恐惧灭绝学习是解释焦虑症发展和减少基于暴露治疗期间病理恐惧的模型的基本组成部分（Shankman
解开商业秘密和人工智能的法律复杂性
随着生成式人工智能工具的广泛采用，一些评论员认为商业秘密法是保护创新的最佳手段。寻求商业秘密法来保护人工智能表面上很有吸引力。美国法院驳回了人工智能可能是专利发明或版权作品的唯一发明人或创造者的观点[1]，而生成式人工智能的各个方面可能难以克服专利资格、书面描述、实现和新颖性障碍。[2]相比之下，《保护商业秘密法》并不要求人类创造者：它将“所有者”定义为“拥有商业秘密的合法或公平所有权或许可的个人或实体”。[3] DTSA 还将“商业秘密”定义为广泛包括所有形式和类型的信息——只要它符合下面讨论的某些要求。[4]此外，商业秘密不需要预先披露或申请费用。但是，商业秘密法是否是保护公司生成性人工智能创新的万能解决方案？虽然商业秘密保护可能适用于所有形式的信息，但这种覆盖范围可能会使识别信息和任何后续盗用变得困难。此外，受保护的信息还必须受到公司“合理措施的约束，以保持此类信息的秘密性”，并且“从不为其他人所知，并且无法通过适当手段轻易确定，从而获得实际或潜在的独立经济价值，而其他人可以通过披露或使用信息获得经济价值。”[5] 这些要求也为保护设置了障碍，至少引发了人们对商业秘密法是否始终是保护这些创新的最佳工具的质疑。下面，我们将探讨对人工智能的要求并确定其特有的问题。所有形式的信息毫无疑问，商业秘密法目前为保护人工智能创新提供了一些好处，包括不需要人类参与秘密信息的创建。但即使是这种区别也需要进一步分析。尽管美国哥伦比亚特区地方法院去年 8 月在泰勒诉珀尔马特案中驳回了对人工智能的版权保护，但该案的独特之处在于，所谓的版权作品中没有人类的参与。[6]法院明确保留了以下可能性：
更好地理解开放生态系统
从架构角度来看，数字生态系统通常被归类为“平台介导网络”（Rochet & Tirole，2003；Eisenmann、Parker 和 Van Alstyne，2006；Evans 和 Schmalensee，2007）或具有“分层模块化架构”，其中包括服务层和内容层（Yoo 等人，2010；Parker 等人，2016）。然而，这些分类仅捕捉到了一些基本特征。后来文献中提出了一个更细致的定义，将数字生态系统描述为一个可扩展的代码库（平台），辅以第三方模块（应用程序）和接口（如 API、SDK 和模板），以实现互操作性（Tiwana 等人，2010 年；Boudreau，2012 年；Tiwana，2013 年；Anderson 等人，2014 年；Gawer，2014 年；Ghazawneh & Henfridsson，2015 年；Cennamo 等人，2018 年）。这些接口通常被称为“边界资源”，促进了平台与其参与者之间的公平关系，并成为理解数字生态系统动态的核心分析单位（Eisenmann 等人，2011 年；Henfridsson & Bygstad，2013 年；Eaton 等人，2015 年）。