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World File Search System2022A
采用规范建模的证据
摘要 在这项工作中，我们扩展了 Rutherford 等人（2022a）中引入的规范模型库，以包括绘制结构表面积和大脑功能连接寿命轨迹的规范模型，这些模型使用两个独特的静息状态网络图谱（Yeo-17 和 Smith-10）进行测量，以及一个用于将这些模型传输到新数据源的更新的在线平台。我们通过在几个基准测试任务中对规范建模输出的特征和原始数据特征进行正面比较来展示这些模型的价值：大规模单变量组差异测试（精神分裂症与对照组）、分类（精神分裂症与对照组）和回归（预测一般认知能力）。在所有基准测试中，我们展示了使用规范建模特征的优势，在组差异测试和分类任务中表现出最强的统计显着结果。我们希望这些可访问的资源能够促进整个神经影像学界更广泛地采用规范建模。
撒哈拉以南非洲移动网络的能源挑战：
在国家 /地区之间和内部的电力访问率差异很大（图2）。在包括南非和加纳在内的几个国家 /地区的访问量超过85％，但在八个国家 /地区1的访问量超过25％，总人口超过2亿。在整个非洲，大约80％的没有通道的人住在农村地区（IEA，2022a）。多个因素导致访问率低和进步速度缓慢。一半以上的人口居住在农村和偏远地区，使网格扩展成本昂贵，而人口迅速增长超过了电气化工作。不良的监管框架和公用事业的财务困难正在阻碍对该行业的投资。由于高贫困水平和低电力需求而导致的低关税意味着该地区的大多数国有公用事业都无法收回其成本（世界银行ESMAP，2023年）。如果没有采取其他努力和措施，到2030年，该地区将继续在该地区保持5.6亿人（IEA等，2023b）。
弹性水部门的气候变化政策
约旦的哈希米特王国已发布其气候变化政策（CCP）2022-2050（Moenv，2022a）。本政策提供了建立一个气候弹性社会的指导，该社会旨在成为全球运动的一部分，该运动渴望在2050年与《联合国气候变化框架公约》所设定的目标保持一致。弹性水部门的气候变化政策与CCP 2022-2050中提供的高级战略指令一致。CCP 2022 -2050预计将通过减少温室气体排放和促进低碳经济来促进（a）缓解气候变化； （b）通过采用减少气候脆弱性并提高气候韧性的实践来适应气候变化； （c）可持续发展，通过促进包容性和可持续增长，就业创造以及个人生活质量的总体改善（即食品和水安全，获得清洁能源，健康状况等）。这些目标被视为制定水部门“弹性水部门的气候变化政策”的新政策的主要准则。
迈向负责任的人工智能生成内容之路
于 2022 年 8 月。作为 OpenAI 的竞争对手，谷歌提出了两种可以生成逼真图像的文本转图像模型：基于扩散的模型 Imagen [Saharia et al。，2022a] 和 Pathways 自回归文本转图像模型 (Parti) [Yu et al。，2022]。除了文本转图像任务外，扩散模型还广泛用于图像转图像 [Saharia et al。，2022b；Whang et al。，2022] 和文本转视频模型，例如 Runway [Runway，2022]、Make-A-Video [Singer et al。，2022]、Imagen Video [Ho et al。，2022] 和 Phenaki [Villegas et al。，2022]。稳定扩散已适用于各种应用，从医学成像 [Chambon 等人，2022] 到音乐生成 [Agostinelli 等人，2023]。除了图像和视频生成之外，文本生成还极大地影响了人类的生活，从创作一篇文章或整篇文章到协助工程师编写代码。
医疗保险软件技术付费
由于个人电脑、智能手机和网络服务器等多种技术平台的出现，以及通过互联网或云轻松访问和分发，软件在医疗保健领域变得越来越重要和普及。许多类型的临床软件，包括决策支持干预 (DSI) 软件、临床风险建模和计算机辅助检测 (CAD)，已越来越多地为医疗服务提供者所用。这些技术通常对诊断图像（尤其是 MRI 和计算机断层扫描 (CT) 扫描）进行数据分析。此外，一些软件产品还结合了人工智能 (AI)，它使用算法或模型来执行任务并表现出学习、决策和预测等行为。人工智能的一个子集称为机器学习 (ML)，它使用计算机算法通过数据学习来执行任务，而无需明确编程；这种类型的人工智能已成为越来越多医疗设备的重要组成部分（食品和药物管理局 2022a）。虽然其中许多技术都是新技术，但某些类型的临床软件，尤其是 CAD，几十年来一直被用来辅助或增强临床决策（医疗保险和医疗补助服务中心 2022b）。
使用瞬时约束的安全加固学习
引言增强学习（RL）在改善各种应用程序中的在线决策方面表现出了很大的成功（包括游戏）（Silver等人2017），机器人控制（Andrychowicz等人。2020）等。但是，在许多实际情况下，必须考虑不仅仅是最大化奖励。安全性，道德考虑和对预定义约束的影响是至关重要的方面，特别是在机器人，财务和医疗保健等关键领域中。rl具有瞬时约束，通过引入代理必须在学习过程中的每个时间步骤中遵守的约束来解决这一需求。与对整个轨迹或情节施加的共同存在不同（Wei，Liu和Ying 2022a，B; Ghosh，Zhou和Shroff 2022; Ding等人2021;刘等。2021a; Bura等。2021; Wei等人。2023;辛格（Singh），古普塔（Gupta）和史罗夫（Shroff）2020；丁等。2021; Chen，Jain，
改革欧洲电力市场-E -Archivo
2022年9月12日，在欧洲联盟的讲话中，欧洲委员会主席（EC）乌尔苏拉·冯·德莱恩（Ursula von der Leyen）承认有必要改革欧洲的电力市场：‘‘‘基于优点命令的当前电力市场设计 - 基于优点命令 - 不再对消费者伸张正义。他们应该从低成本可再生能源中获得好处。因此，我们必须将天然气对电价的主要影响解散。这就是为什么我们将对电力市场进行深入而全面的改革”。（von der Leyen，2022a）。她有充分的理由担心。欧洲几十年来一直处于最严重的能源危机状态，其系统影响开始在整个经济中传播。乌克兰的冲突触发了俄罗斯天然气的大幅减少，2推动了汽油价格记录高点（图1）。3，相对于其历史平均水平的气价倍数上涨反映出越来越多的担心冬季的气体供应不足以避免减少。
调查生成式人工智能的经济预期
Muth (1961) 的理性预期假说仍然是宏观经济学和金融学中占主导地位的信念模型。它的主导地位并不难理解：理性预期为建模经济行为提供了一种可行的方法（Lucas (1972)），同时限制了计量经济学家的自由度（Lucas (1976)）。然而，理性预期从来就不乏证据和其他理论来质疑其主导地位。这些模型将我们置于 Sims (1980) 提出的替代预期的“荒野”中。2 成功探索这片荒野的尝试主要依靠调查数据来寻找信念的代理（Coibion 和 Gorodnichenko (2015)、Bordalo 等人（2020）、Angeletos 等人（2021）、Nagel 和 Xu (2022a)、Lochstoer 和 Muir (2022)）。在本文中，我提出了一种使用大型语言模型 (LLM) 的新信念代理来源。LLM 是一类旨在学习人类语言结构的统计模型。这些模型通过估计给定文档中所有先前观察到的标记的标记 si 的概率来实现此目标，
进行工业政策工作：欧洲电池联盟学院的案例研究
工业政策1回来了。尽管欧盟在行业2方面的权力有限，但最近几年的标志是向有针对性的欧盟支持特定行业的支持3。《欧洲CHIPS法》（法规（EU）2023/1781）和拟议的EU EU Net Int行业法案（NZIA）是这一变化的两个最突出的例子，其中介绍或计划了一系列措施，包括监管变更，包括通过国家国家援助和贸易国防措施，例如Kleimann et eyier et a peit et al peit and p。 2022a）。但是，这种转变在很大程度上忽略了主要生产因素之一：劳动。尽管美国以工人为中心的工业政策4明确地将其降低通货膨胀法案（IRA）构成了，并且欧盟还强调了熟练工人在其工业政策沟通中的重要性，但这些政策套餐与技能相关的部分中的重要性可以说是不足的。
锌磷酸锌供应链
在2019年，在CDR下报告的锌高磷酸锌的全部制造约为0.66 m kg（EPA，2020年）；但是，一些国内制造商声称拥有机密的业务信息，并且没有向EPA报告生产量，其中包括历史悠久的重要国内制造商ICL特色产品和撒切尔公司。大多数锌邻磷酸锌生产设施生产用于金属涂料的锌邻磷酸锌混合物。Carus Corporation是2019年水处理报告生产的最大的高磷酸锌混合物。图2中所示的国内制造地点数量代表了2015年的运营设施（EPA，2016年）。NSF/ANSI标准60认证的量磷酸锌供应用于饮用水处理的锌在美国广泛分布（NSF International，2021年）。有关制造地点和供应商地点的最新清单，请访问美国环境保护局（EPA）的化学定位器工具（EPA，2022a）。