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数字经济发展、经济结构转型与跨越中等收入陷阱
摘要 目的——当前，中国经济正处于转变经济发展方式、新旧增长动力转换的关键期，能否成功跨越“中等收入陷阱”成为人们广泛关注的重大课题。设计/方法/方法——在人工智能、区块链、云计算、大数据等底层数字技术的驱动下，以数字经济蓬勃发展为特征的第四次工业革命为中国经济“弯道超车”和跨越“中等收入陷阱”提供了重大机遇。数字经济与实体经济深度融合带来的经济发展方式转变、产业结构优化、增长动力转换是跨越“中等收入陷阱”的关键。研究结果——从供给侧来看，数字经济可以从以下三个方面提升供给侧质量和效率，促进供给侧结构性改革和经济增长：一是促进供给体系质量、效率和多元化；二是推动创新体系网络化、开放化、协同化；三是推动生产方式社会化、模块化、柔性化。从需求侧看，数字经济可以通过转变市场投资方向、促进消费升级、培育出口优势等方式，推动消费、出口、投资“三驾马车”经济增长新动能。然而，当这两种属性相互作用时，特别是当数据与市场经济中最具黏性的资本相结合时，就会基于技术属性产生一系列新的社会关系，导致社会关系发生重大调整，既有正外部性，也有负外部性。原创性/价值性——要突破“中等收入陷阱”，必须顺应经济演进规律，推动经济增长动力根本性转变；强化数据对数字经济的支撑作用，推动数字经济高质量发展；加快数字产业化、产业数字化，实现数字经济与实体经济深度融合。关键词 数字经济 经济结构转型 中等收入陷阱 论文类型 研究论文
美国国土安全部移民和海关执法局国土安全调查处助理主任 Steven Cagen 在参议院国际麻醉品管制核心小组会议上就致命分销：芬太尼如何跨越国界并夺走生命发表讲话
感谢您有机会与大家讨论国土安全调查局 (HSI) 的努力，以阻止芬太尼通过墨西哥进入美国，并打击导致致命药物过量泛滥的跨国犯罪组织 (TCO)。国土安全调查局在美国和世界各地的数百个办事处拥有 6,800 多名特工，负责调查、破坏和瓦解威胁我们国家安全的恐怖主义、跨国犯罪组织和其他犯罪组织。我的发言将重点介绍国土安全调查局与国内外合作伙伴的合作，以阻止致命药物在国外合成，使它们永远不会进入美国；其在边境的使命是将个别缉获行动转变为推翻卡特尔的调查；其在美国境内的重点，特别是中西部，将致命药物从街头清除并关闭暗网供应商；以及其努力阻止卡特尔获得枪支和非法收益，以支持其行动。
跨越不同神经系统的视觉信息解码...
摘要：视觉在智能中扮演着特殊角色。视觉信息是感官信息的很大一部分，它被输入到人脑中，形成各种类型的认知和行为，使人类成为智能体。最近的进展导致了受大脑启发的机器视觉算法和模型的发展。这些方法的关键组成部分之一是利用生物神经元背后的计算原理。此外，先进的实验神经科学技术已经产生了不同类型的神经信号，这些信号携带着重要的视觉信息。因此，迫切需要绘制出从神经信号中读取视觉信息的功能模型。在这里，我们简要回顾了这一问题的最新进展，重点介绍了机器学习技术如何帮助开发用于处理各种类型神经信号的模型，从细尺度神经尖峰和单细胞钙成像到粗尺度脑电图 (EEG) 和脑信号的功能性磁共振成像记录。
跨越进化的皮质生成
新皮层是导致认知能力的进化先进的大脑结构。它已经在哺乳动物进化枝（1）上扩展并在功能上进行了络合。人们认为，人类的特殊认知能力不仅依赖于神经元的大小，因此依赖于其新皮层的复杂细胞结构。新皮质蓝图取决于基本细胞和分子事件的紧密配位。新皮层的膨胀和折叠已广泛归因于基础（BRG）的存在，也称为外辐射胶质神经胶质（org）。这些祖细胞产生大多数皮质投射神经元，它们的数量在诸如灵长类动物和雪貂等术语哺乳动物中的数量显着增加。在人类中，人类具有一个新皮层，其神经元的数量约为两倍，并且比黑猩猩和bo骨大（2）。人类特异性基因的出现有助于大脑皮质的扩张和快速演变（3）。仍然，最近从颅骨内生的人类学数据表明，尼安德特尔（Neandertal）是我们最接近的亲戚之一，与现代人类具有可比的大脑体积（4）。这是否反映了同等数量的白色和灰质，因此相应数量的皮质神经元的产生仍然未知。在本期第XX页上，Pinson等人。发现人类TKTL1的现代变体的表达增加了BRG的数量，从而与尼安德特尔的一个相比，上层投影神经元的输出（UCP，图1）。尽管我们对塑造现代人类大脑的进化变化的贡献有限，但对尼安德特人和现代人类基因组的最新比较确定了基因的特定核苷酸变化，这些变化可能在大脑进化和新认知能力的习惯中可能具有重要作用。现代大脑神经发生的这种特定特征可能会导致灭绝的古人类认知的差异。由于人类脑化石记录很少见，因此在细胞和分子水平上了解新皮层的演变的努力仅限于比较活物种（一种称为“ evo-devo”的方法）（5）。观察人类，非人类灵长类动物，食肉动物和途径的新皮层的观察结果揭示了神经祖细胞群体的差异如何导致新皮层的大小和形状。 关于新皮质发育的细胞和分子机制的大多数当前知识是基于对小鼠模型的实验分析，其新皮层具有至关重要的特征，包括哺乳动物的一般特征，包括六层的组织以及将其区域化为专业区域。 然而，这种动物模型研究人皮质生成的一种局限性是其尺寸很小且缺乏折叠表面。 由外室下室内祖细胞扩展的祖细胞增加，新皮质表面和脑体积增加观察人类，非人类灵长类动物，食肉动物和途径的新皮层的观察结果揭示了神经祖细胞群体的差异如何导致新皮层的大小和形状。关于新皮质发育的细胞和分子机制的大多数当前知识是基于对小鼠模型的实验分析，其新皮层具有至关重要的特征，包括哺乳动物的一般特征，包括六层的组织以及将其区域化为专业区域。然而，这种动物模型研究人皮质生成的一种局限性是其尺寸很小且缺乏折叠表面。由外室下室内祖细胞扩展
俄罗斯脱碳：从化石燃料跨越到氢气
摘要：我们研究了一种不同的方法来完成俄罗斯经济的脱碳，因为当今世界的气候政策越来越要求尽可能大幅减少排放。我们提出了一种能源系统，该系统可以提供太阳能和风能发电来满足需求，并解决间歇性问题。这与规划昂贵的碳捕获和储存的常见方法不同，它大幅提高了能源效率，从而大幅减少了单位国内生产总值 (GDP) 的能源使用量。除了替代能源的大幅增加外，我们还建议利用多余的电力来生产绿色氢气。氢技术可以作为未来电力需求或潜在燃料使用的储存。重要的是，绿色氢气可以作为俄罗斯目前化石燃料出口的替代出口。分析是使用高度详细的建模框架进行的，即俄罗斯高分辨率可再生能源系统 (HIRES-RUS) 代表性能源系统。建模显示，风能和太阳能发电与绿色氢气生产相结合有许多可行的组合，可以实现俄罗斯经济 100% 脱碳。
自旋量子比特跨越表面代码阈值的量子逻辑
量子比特的高保真控制对于量子算法的可靠执行和实现容错（即在错误发生前更快地纠正错误的能力）至关重要 1 。容错的核心要求用错误阈值来表示。虽然实际阈值取决于许多细节，但一个共同的目标是众所周知的表面码的约 1% 的错误阈值 2,3 。达到 99% 以上的双量子比特门保真度一直是半导体自旋量子比特的长期主要目标。这些量子比特有望实现扩展，因为它们可以利用先进的半导体技术 4 。这里我们报告了一种基于自旋的硅量子处理器，具有从门集断层扫描中提取的单量子比特和双量子比特门保真度，所有保真度均超过 99.5%。当包括相邻量子比特上的串扰和空闲错误时，平均单量子比特门保真度仍保持在 99% 以上。利用这组高保真门，我们利用变分量子特征值求解算法 5 执行了计算分子基态能量的艰巨任务。半导体量子比特已经突破了双量子比特门保真度 99% 的障碍，在实现容错以及在嘈杂的中型量子设备时代可能的应用方面处于有利地位。
使用跨越生命的王国的重试改善了柔性DNA生产的体系结构
图1。对影响RT-DNA产生的反性NCRNA的修改。a。下面的Eco1 119反元操作子的示意图，以及上面的NCRNA（粉红色）转换为RT-DNA（蓝色）。b。分析120的内源性RT-DNA在BL21-AI野生型细胞（WT）中产生的内源性RT-DNA和RetroN 121操纵子（KO）的敲除。c。 RT-DNA的QPCR分析示意图。蓝色/黑色底漆对将使用122 RT-DNA和质粒的MSD部分作为模板进行扩增。红色/黑色底漆对仅使用123作为模板进行扩增。d。 QPCR仅在质粒上富集RT-DNA/质粒模板，相对于未诱导的条件，124。圆圈显示三个生物学重复中的每一个。e。 125个变体库构建和分析的示意图。f。 RT-DNA测序准备管道的示意图。g。 126每个茎长度变体的相对RT-DNA丰度占WT的百分比。圆圈代表三个127个生物学重复中的每一个。wt长度以蓝色显示，并以100％的虚线显示。h。示意图说明128 reton ncRNA的A1和A2区域。i。 A1/A2区域的变体与129 MSD环中的条形码链接用于测序。j。每个A1/A2长度变体的相对RT-DNA丰度占WT的百分比。130个圆圈代表三个生物学重复中的每一个。wt长度以蓝色显示，并以131％的虚线100％显示。补充表1中的所有统计数据。132
产生针对多重跨越的多样化抗体...
多跨膜蛋白是超过一半 FDA 批准药物的靶标。它们继续在药物发现中发挥巨大作用，并代表一些最重要的蛋白质家族，包括 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 和离子通道。鉴于膜蛋白家族的大小以及需要以较低的脱靶效应靶向单个多跨膜蛋白，许多公司寻求寻求选择性强效抗体疗法，而不是小分子药物。然而，使用传统的免疫和杂交瘤工作流程很难产生足够的药物质量抗体，使用体外展示技术则更加困难。为了满足这一需求，AlivaMab Discovery Services (ADS) 开发了可以在不到标准免疫和体外展示方法所需时间的一半内产生大量高效力抗体的策略。下面，AlivaMab Discovery Services 抗体发现方法应用于多个 GPCR，从而快速产生多种高亲和力抗体。
跨越鸿沟：神经科学与人工智能之间的沟通挑战
从历史上看，神经科学原理对人工智能 (AI) 产生了重大影响，例如感知器模型（本质上是生物神经元的简单模型）对人工神经网络的影响。最近，人工智能的显著进展，例如强化学习的日益普及，往往似乎与认知神经科学或心理学更加一致，侧重于相对抽象层面的功能。与此同时，神经科学即将进入大规模高分辨率数据的新时代，似乎更专注于潜在的神经机制或架构，而这些机制或架构有时似乎与功能描述相去甚远。虽然这似乎预示着新一代人工智能方法将源于对人工智能神经科学的更深入探索，但实现这一目标的最直接途径尚不清楚。在这里，我们讨论了这两个领域之间的文化差异，包括在利用现代神经科学进行人工智能时应考虑的不同优先事项。例如，这两个领域为两个非常不同的应用程序提供支持，有时可能需要相互冲突的观点。我们强调一些虽小但意义重大的文化转变，我们认为这些转变将极大地促进两个领域之间的协同作用。