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COVID-19的经济影响：快速调查...
背景在2020年，Covid-19震惊了世界，其对公共卫生系统，经济和市场的破坏性影响，在人类的生活，工作，收入和福祉方面造成了全球难以想象的破坏。正在进行的大流行及其相关的遏制政策导致了广泛的社会和经济困扰。印度政府于2020年3月24日宣布了全国范围内的封锁。这是在2020年6月30日之前以阶段回滚的。锁定的经济后果不仅预计不仅超过了大流行本身的直接影响（Ray and Subramanian，2020年），而且在各个部门都产生了影响。在大流行期间（国际劳工组织和亚洲发展银行2020年）中，超过30岁以下的400万印度人失去了工作，但随着就业机会的越来越多，消费支出和食品不安全性的问题不断增加，移民和临时工面临着巨大的经济困扰（ILO 2020）。
调查核电发电 - 2025年2月 - 校正
3包括2004年核废料运输，储存和处置（禁止）法（NT），《 1999年核废料存储与运输法》（禁止）法（WA）和《核废料储存设施（禁止）法》 2000年（SA）
公众对数据和人工智能的态度：跟踪调查
然而，这项研究也有局限性。虽然这项调查已经并将继续提供关于对数据和人工智能使用的态度的重要和新颖的见解，但调查结果应该放在背景中，并与其他研究一起考虑。人们对“数据”的态度并不单一：不同的群体对数据的理解和看法不同，并且取决于许多背景因素。重要的是，我们要针对特定用例开展深入的公众参与活动，并利用替代方法来补充调查研究——例如，进行审议焦点小组，用公众自己的话听取他们的意见，或进行行为实验，看看公众在实践中的行为。本报告中的数据是事实和中立的。我们不寻求提出建议或提供超出我们研究范围的解释，应该与该领域的其他研究一起进行解读。
集成和现场评估下一代高保真声音和运动标签以调查行为反应
新系统被引入到标签池中。结果将用于评估整个系统的性能（连接、部署、恢复和数据提取）。在项目过程中将制造多达 12 个单元以支持现场测试。单元将在斯特尔瓦根银行国家海洋保护区、夏威夷群岛座头鲸国家海洋保护区和亚速尔群岛海带海洋研究中心进行现场测试。座头鲸是前两个地点的目标物种，众所周知，它们表现出不同的行为，为性能评估提供不同的运动和互动。标签将部署在亚速尔群岛的深海抹香鲸和领航鲸身上，以评估标签对深海物种的性能。喙鲸和灰海豚也存在于研究区域中，如果有的话，它们将成为目标。
聊天机器人和其他用于学习的人工智能：瑞典大学生的使用情况和观点调查
我相信，在个人学习方面，人工智能作为传统教育方法的补充具有巨大潜力。然而，除了潜力之外，人工智能的快速发展还引发了许多道德问题，这些问题往往解决得太晚，而且程度有限。
联邦调查局
以非技术术语提供信息技术（例如应用，工具，自动化过程）的高级概述，该术语描述了信息技术，其目的，信息技术如何实现该目的，涉及的信息类型，如何使用和共享信息以及为什么进行隐私影响评估。（注意：此部分是概述；下面的问题引起了更多细节。）联合的脱氧核糖核酸（DNA）指数系统（CODIS）为参与刑事司法机构法医实验室和刑事司法预订机构提交的DNA记录提供了本地，州和联邦分层的搜索和存储能力。1，2 CODIS允许用户搜索这些DNA记录，以识别犯罪现场的罪犯，失踪人员或身份不明的人类遗体，或将多个犯罪现场联系起来。Codis利用联邦调查局的刑事司法信息服务（CJIS）共享企业网络（SEN）和广域网络（WAN）来启用本地，州和联邦Codis层之间的通信。3所有具有CODIS访问权限的人均由联邦调查局实验室部的CODIS单位分配了唯一的用户名，标识号和初始密码，并且必须成功通过有限的FBI背景调查，该调查包括持续的指纹检查逮捕和定罪。2002年《电子政务法》第208条，P.L。 107-347要求机构对信息技术系统进行隐私影响评估（PIAS），以收集和维护有关个人的可识别信息，并且（如果可行），以公开提供此类PIA。2002年《电子政务法》第208条，P.L。107-347要求机构对信息技术系统进行隐私影响评估（PIAS），以收集和维护有关个人的可识别信息，并且（如果可行），以公开提供此类PIA。因此，该PIA已进行过，并将公开提供。随着对编码的更改，该PIA将进行适当的审查和修订。第2节：信息技术的目的和使用
经济监管对增长的影响：调查与综合
2020 年 8 月摘要本研究调查了使用跨国比较来研究经济监管如何影响增长的研究。同行评议文献中的研究往往依赖世界银行或经济合作与发展组织的监管措施。这些研究似乎反映了一种共识，即进入监管和反竞争产品和劳动力市场监管通常不利于增长。这项跨国研究的结果结合经济理论以及其他国家特定的经济监管研究，支持了经济监管往往会降低竞争市场福利的假设。鉴于某些类型的经济监管仍在继续使用，研究结果可能为政策制定者提供重要的经验教训。 JEL 代码：K23、O38、O47 关键词：监管、经济增长、生产力、世界银行、营商环境指数、经合组织、产品市场监管、就业保护立法 作者隶属关系和联系信息 James Broughel Robert Hahn 高级研究员 乔治梅森大学梅卡图斯中心客座教授 牛津大学史密斯学院兼职教授 杰出高级研究员 乔治梅森大学安东宁斯卡利亚法学院技术政策研究所 jbroughel@mercatus.gmu.edu robert.hahn@smithschool.ox.ac.uk 致谢 作者要感谢 Scott Wallsten 和 Cliff Winston 的有益评论，以及 Jack Salmon 和 Blake Hoarty 的出色研究协助。© 2020 James Broughel、Robert Hahn 和乔治梅森大学梅卡图斯中心 本文可在 https://www.mercatus.org/regulations/impact-economic-regulation -growth-survey-synthesis 上访问
调查机器学习和自然语言处理技术用于检测饮食失调：系统文献评论
自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域的最新发展已显示自动文本处理的显着改进。同时，人类语言的表达在发现心理健康问题中起着核心作用。虽然口语在接受患者的访谈中被隐式评估，但书面语言也可以为临床专业人员提供有趣的见解。现有的工作中经常研究心理健康问题，例如抑郁或焦虑。然而，还在研究饮食失调的诊断如何从这些新技术中受益。在本文中，我们介绍了该领域最新研究的系统概述。Our investigation encompasses four key areas: (a) an analysis of the metadata from published papers, (b) an examination of the sizes and speci fi c topics of the datasets employed, (c) a review of the application of machine learning techniques in detecting eating disorders from text, and fi nally (d) an evaluation of the models used, focusing on their performance, limitations, and the potential risks associated with current methodologies.
