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AI4People 的 7 个 AI 全球框架
汽车： Christoph Lütge 1；弗朗西斯卡·波斯勒 2；艾达·华金·阿科斯塔 3；大卫丹克斯 4 ；盖尔·戈特勒 5 ；尼古拉·卢西安·米赫特 6；艾莎·纳西尔 7 岁；银行与金融：Nir Vulkan 8；艾莎·纳西尔 7 岁；弗兰克·麦格罗蒂 9 ；朱莉娅德尔甘巴 10；约翰·库克 11；灯柱 12；保罗·乔里昂 13；拉斐拉·多尼尼 14 岁；能源：Nicolae Lucian Mihet 6；阿夫扎尔·S·西迪圭 15；福斯托·佩德罗·加西亚·马尔克斯 16 岁；罗南肯尼迪 17；塞尔吉奥·萨波纳拉 18；医疗保健：Raja Chatila 19；斯蒂芬科里罗宾逊 20；唐纳德·科姆斯 21；保拉·博丁顿 22 岁；埃尔韦·施奈维斯 23 岁；尤金尼奥·古列尔梅利 24 岁；丹尼范罗伊恩 25；乔斯杜莫提尔 26 岁；莱昂纳多卡利尼 27 岁；保险：Frank McGroarty 9 ；詹维托·兰佐拉 28 岁；尼尔火神 8；保罗·乔里昂 13；帕特里斯查泽兰 29 岁；鲁伊·马努埃尔·梅洛·达席尔瓦·费雷拉 30；蒂尔曼·亨格沃斯 31；泽尼亚·齐乌维卢 32 岁；法律服务业：Burkhard Schafer 33；科妮莉亚·库特勒 34 岁；伊丽莎白·施陶德格 35 岁；尤多西亚·内兰茨 36；雅各布·斯洛瑟 37；杰米·J·贝克 38 岁；米雷耶·希尔德布兰特 39 岁；罗南肯尼迪 17；媒体与技术：乔·皮尔森 40；斯蒂芬科里罗宾逊 20；保拉·博丁顿 22 岁；帕特里斯查泽兰 29 岁；阿芙拉·蔻儿 41 岁；斯蒂芬妮亚米兰 42 岁；冯斯·维贝克 43；科妮莉亚·库特勒 34 岁；尤多西亚·内兰茨 36；伊丽莎白·克罗西克 44；诺伯托安德拉德 45；詹妮·埃尔维利德 46。
预测9月北极海冰-AMS期刊
米切尔·布什克（Mitchell Bushuk），位于撒哈拉阿里（Sahara Ali），b david A. Bailey，C Qing Bao，D LaurianeBatté，E Uma S. Bhatt，E Edward Blanchard-Wrigestworth，G Ed Blockley，G Ed Blockley，Hgavin Cawley，Hgavin Cawley，i Junhaw Goulet I. Culllet Richlet I. Cullath，M，M，Kk Francis Dirkis X. diberial Exracu，QMaximilianGöbel，R William Gregory，S Virgini Guemas，T Lawrence Hamilton，U Bean He，D Senifer E. Caya，Uther，Uther，Elliot Kim，M Noriaki Kimura，N Dmitry Condrashov，Y Zachary M. CCED WISED LIN，DD YU’MASSONNET，GG WALTER N. pp Steefen Titsche, qq Michel Tsamadus, rr Keguang Wang, ss Jianwu Wang, b Wonqi Whee Yigo Wang, c Younghua, dad James Williams, bolun Yag, dedd Zhang, n and Youngfei Zhang s
预测9月北极海冰：多模型的季节性技能比较
米切尔·布什克（Mitchell Bushuk），位于撒哈拉阿里（Sahara Ali），b david A. Bailey，C Qing Bao，D LaurianeBatté，E Uma S. Bhatt，E Edward Blanchard-Wrigestworth，G Ed Blockley，G Ed Blockley，Hgavin Cawley，Hgavin Cawley，i Junhaw Goulet I. Culllet Richlet I. Cullath，M，M，Kk Francis Dirkis X. diberial Exracu，QMaximilianGöbel，R William Gregory，S Virgini Guemas，T Lawrence Hamilton，U Bean He，D Senifer E. Caya，Uther，Uther，Elliot Kim，M Noriaki Kimura，N Dmitry Condrashov，Y Zachary M. CCED WISED LIN，DD YU’MASSONNET，GG WALTER N. pp Steefen Titsche, qq Michel Tsamadus, rr Keguang Wang, ss Jianwu Wang, b Wonqi Whee Yigo Wang, c Younghua, dad James Williams, bolun Yag, dedd Zhang, n and Youngfei Zhang s
2024年4月15日菲律宾证券交易所披露...
Arthur R. Tan - SEC Form 23-B dated Oct. 12, 2018 Alberto M. de Larrazabal - SEC Form 23-A dated April 15, 2021 Edgar O. Chua - SEC Form 23-A dated April 4, 2014 Sherisa P. Nuesa - SEC Form 23-B dated Jan. 14, 2022 Jose Ignacio A. Carlos - SEC Form 23-B dated Sept. 11, 2017 Rafael Ma.C. Romualdez - SEC Form 23-B dated Sept. 11, 2017 Hiroshi Nishimura - SEC Form 23-A dated June 17, 2020 Jerome S. Tan - SEC Form 23-B dated March 22, 2019 Jaime Zobel de Ayala Urquijo - SEC Form 23-A dated Oct. 21, 2022 Roland Joseph L. Duchâtelet - SEC Form 23-A dated Oct. 21, 2022 Laurice S. Dela Cruz -SEC 23 -a日期为2020年4月15日ERIC de Candido- SEC 23 -a日期为2019年12月6日，玛丽·安·S·纳蒂维达德（Mary Ann S. Natividad）-SEC 23 -b，日期为2021年1月29日，2021年1月29日，罗马森O. tesoro。 23-a日期为2023年4月20日，尼古拉斯·约翰·戴维（Nicholas John Davey） - SEC 23-a日期为2023年4月20日Maria Franchette M. Acosta-SEC 23-A日期为2024年3月6日，2024年3月6日，Rosario Carmela G. Austria-SEC Outter-SEC 23-A 23-A 4月15日，2021年4月15日，2021年AC Industrial Technology Technology Holdings，-sec 23-B Mar Mar。Mar Mar。>2，2018 Resins，Inc .- SEC 23 -B 2018年3月2日Ayala Corporation -SEC 23 -B日期为2024年3月8日2，2018 Resins，Inc .- SEC 23 -B 2018年3月2日Ayala Corporation -SEC 23 -B日期为2024年3月8日
基于图像的癌组织的多重免疫分析
图像 - 基础丰度多重免疫特征：翻译就业。国际免疫肿瘤boumarker;页，D.B。; Broeckx，G。；冈萨雷斯（C.A.）;伯基，c。墨菲，c。 Reis-Filho，J.S。; ly，a。; Harms，P.W。; Gupta，R.R。; Vieth，M。；血液，AI。;卡希拉（M。） Cosle，Z。；远处，P.J。van; Veranded，s。; Thasgaard，J。； Khiroya，r。 Abduljabbar，K。； Haab，G。Acosta； ACS，b。亚当斯（Adams） Almeida，J.S。; cover-cloud，i。 Azmoudeh-Ardalan，f。; Badve，s。; Baharun，N.B。; Bellolio，E.R。;祝福，诉； Blenman，K.R。; Fujimoto，L。Botiny Mendo；俄勒冈州汉堡； Chardas，A。; Cheang，M.C ..;复制，f。;库珀，洛杉矶； Coosemans，A。;站立，g。 Portela，F.L。dantes; Deman，f。; Demaria，s。; Dudgeon，S.N。; Elghazawy，M。； Fernand-Martin，c。 Fineberg，s。; Fox，S.B。; Giltnane，J.M。; Gnjatic，s。; Constance-Ericson，P.I。; Grigoriadis，A。; Halama，n。;汉娜（M.G.）; Harbhajanka，A。； Hart，S.N。; Hartman，J。； Hewitt，S。； H.M。; Husain，Z。； Irshad，s。; Janssen，E.A； Cataoka，T.R。; Kawaguchi，K。； A.I. Khramsov; Kiraz，U。 Kirtani，P。;代码，L.L。; Corsica，K。； Acturk，G。； Scott，E。; E。;厨师，a。; Laenkholm，A.V。; Lang-Schwarz，c。 Larsimont，d。; J.K. Reading； Lerossau，M。； li，x。; Madabhus，A。； Maley，S.K。; Narasimhamhamurthy，V。Manur； Marks，D.K。;麦当劳E.S.; Pinard，C.J。; Rau，T.T。; Mehrotra，r。 Michels，s。; Kharidehal，d。; mirs，f。;米塔尔（Mittal）摩尔，D.A。; Mushtaq，s。; Nighat，H。; Papathomas，T。； lon-lorca，f。; Pera，R.D。; Pinto-Karden，J.C。;李子，G。； Pusztai，L。;新泽西州拉杰普特；报告，B.L。; Ribeiro，J.M。2024，第（262，3，（2024），pp。271-288）
全球化与发展 - 拉美和加勒比经济委员会资料库
本文件的编写工作由拉加经委会执行秘书何塞·安东尼奥·奥坎波协调，并与拉加经委会阿根廷办事处前主任胡安·马丁合作； Reynaldo Bajraj，副执行秘书； Alicia Bárcena，可持续发展和人类住区司司长；芭芭拉·斯托林斯 (Barbara Stallings)，经济发展司司长； Vivianne Ventura-Dias，国际贸易与一体化司司长；尤金尼奥·拉赫拉，顾问；以及委员会秘书特别助理 María Elisa Bernal。 Jean Acquatella、Oscar Altimir、Mario Cimolli、Ricardo Ffrench-Davis、Len Ishmael、Luis Felipe Jiménez、Jorge Katz、Manuel Marfán、Jorge Martínez、Juan Carlos Ramírez、Daniel Titelman、Andras Uthoff 和 Miguel Villa 参与了各个章节的撰写。以下人员参与了其内容的制定和讨论：María José Acosta、Hugo Altomonte、José Pablo Arellano、Irma Arriagada、Carmen Artigas、Renato Baumann、Rudolf Buitelaar、Inés Bustillo、Alvaro Calderón、Berverley Carlson、Jessica Cuadros、Carlos De米格尔、马丁·迪尔文、埃尔南·多帕索、何塞埃利亚斯·杜兰、休伯特·埃斯凯斯、埃内斯托·埃斯平多拉、费利佩·费雷拉、胡安·卡洛斯·费雷斯、吉尔伯托·加洛平、弗朗西斯科·加托、克里斯蒂安·吉莫斯、何塞·哈维尔·戈麦斯、丽贝卡·格林斯潘、约翰内斯·赫尔曼、迈克尔·亨德里克森、伊莎贝尔·埃尔南德斯、马丁·赫弗特、安德烈·霍弗特曼、马丁·霍本海·里卡多约旦，桑山干雄、亚瑟
解锁墨西哥旧湾的隐藏潜力，用于碳捕获和储存探索Rachel Collings*，Igor Marino，Adria
Unlocking hidden potential in shallow water Gulf of Mexico legacy data for carbon capture and storage exploration Rachel Collings*, Igor Marino, Adriana Arroyo Acosta, Jack Kinkead, Hugo Medel, Trong Tang, Gabriela Suarez and Brett Sellers, PGS Summary The development of carbon capture and storage (CCS) relies heavily on high-resolution seismic images to characterize both the存储地点及其覆盖层的地质框架。在这项研究中，我们表明，通过应用最新的成像技术，我们可以在墨西哥湾的浅水区域内产生适合表征和驱散地点的结果。对场数据的分析揭示了几何问题，幅度变化以及各种噪声的强污染。为了准备成像的数据，我们部署了全面的小波处理工作流程。为了获得高分辨率速度模型，实现了地震反转工作流。为了达到所需的分辨率，运行了最小二乘的kirchhoff迁移。然而，由于水深度从3-15 m不等，主要反射的近后地震覆盖范围不足以估计浅反射率。相反，使用了具有倍数的成像。传统的Kirchhoff体积具有有限的带宽，并且不会成像任何浅反射率。与倍数的成像揭示了通道网络以及到达水底的浅断层，这对于表征存储复合物的地质框架至关重要，并正确评估了风险。此高分辨率地震数据将允许对该区域的故障框架进行详细映射。在墨西哥湾（GOM）的浅水中引入碳捕获和储存（CCS）正在增加牵引力，作为达到零排放净排放的可行选择。对其发展至关重要的是高分辨率地震图像，以表征目标存储复合物周围的地质框架。表征碳存储位点的容量和遏制是较大CCS价值链的风险分析的一部分。浅水和环境法规导致收购新数据的艰巨成本和复杂性。但是，有大量的老式海洋底电缆（OBC）数据可供重新处理。在这项研究中，我们表明，将最新的技术解决方案和工作流应用于这些老式数据集可以解锁其他价值和信息产生的结果，适合表征碳存储站点的容量和遏制。
追踪人工智能和机器学习的演变......
引言 材料的发现和生产过程在从电子和能源到医疗保健和航空航天等众多行业中发挥着关键作用 (Freer & Powell, 2020)。这些过程对于开发创新产品、技术和解决方案至关重要，这些产品、技术和解决方案推动着进步并塑造着现代世界。寻找具有特定属性的新型材料并优化生产方法历来是一项复杂而耗时的工作，而且常常受到传统方法的阻碍。然而，随着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的出现，这些挑战正在被克服，从而导致材料科学开展方式发生范式转变 (Schleder、Padilha、Acosta、Costa & Fazzio, 2019)。传统的材料发现和生产方法严重依赖于经验实验和反复试验的方法。研究人员将花费大量时间和资源合成和测试各种材料，以确定具有所需特性的材料（Cai, Chu, Xu, Li, & Wei，2020；Juan, Dai, Yang, & Zhang，2021；Lv et al.，2022）。这个过程虽然必不可少，但往往会导致效率低下、成本高昂和开发时间延长。此外，材料空间广阔且其特性相互作用错综复杂，因此很难使用传统方法探索所有可能的组合（Fahlman，2023）。传统方法的主要挑战之一在于它们依赖于人类的直觉和领域专业知识。虽然研究人员拥有宝贵的见解，但材料行为的复杂性以及成分、结构和特性之间的错综复杂的关系往往超出人类的理解范围。这种限制阻碍了突破性材料的发现，并限制了依赖材料进步的行业的创新步伐。此外，传统的材料发现方法资源密集且对环境造成负担（Janicke & Jacob，2013）。材料的合成、测试和反复改进会消耗大量能源并产生废物，从而引起环境问题。此外，无法预测性地优化生产流程导致材料质量低下和不稳定，影响整个行业的可持续性。本文旨在探讨人工智能和机器学习如何彻底改变材料发现和生产过程。人工智能和机器学习有可能通过利用计算能力和数据驱动技术彻底改变材料的开发、优化和利用。这些技术使研究人员能够使用数据和计算模型做出明智的决策和预测，从而加快创新步伐。人工智能和机器学习在材料科学中的应用解决了传统方法带来的许多局限性。通过分析大量数据并识别模式，
金融技术采用：墨西哥无现金支付的网络外部性
* 西北大学凯洛格管理学院金融系（电子邮件：sean.higgins@kellogg.northwestern.edu）。埃丝特·迪弗洛 (Esther Duflo) 是本文的共同编辑。 I am Grateful to Paul Gertler, Ulrike Malmendier, Fred Finan, and David Sraer for Guidance and Support, As Bibek Adhikari, David Atkin, Pierre Bachas, Giorgia Barboni, Matteo Benetton, Josh Blumenstock, zerek brat-gold, Ben Charoenwong ( Discussant ) , Anthony Defusco, Carola Frydman, Virginia Gianinazzi ( Discussant ) Sylvan Herskowitz, Bob Hunt , Seema Jayachandran, John Loeser, Nora Lustig, Ted Miguel, luu Nguyen, Waldo Ojeda, Jacopo Prabby ( Dis- Cussant , Michael nt ) , Betty Sadoulet, Emmanuel Saez, Discusant , Gabriel Zucman, and Seminar Partipants, Atlanta Fed, Bank of Israel, Bocconi, Cambridge, Cepr, Dartmouth, GSU-RFS, idas, , Inter-American Development Bank, Illinois, London School of Economics, neudc, northwestern, Nyu, Penn, Princeton, Princeton, Sfs Cavalcade, Stanford, UC Diego , UNC, University of San Francisco, UT Austin, Wfa, World Bank, Wvu, and Yale y-rise for comments that helply improve the paper.我感谢 Saul Knight、Arthur Charleston、Nils Lieber、Jora Li、Xinghuan Luo、Eric Molina、Anah Kings、Carlos Restituyo 和 Angelyna Ye 提供的研究协助。我感谢墨西哥以下机构的官员提供数据访问并回答问题。墨西哥银行：Marco Acosta、Biliana Alexandrova、Sara Castellanos、Miguel Angel Diaz、Lorenza Martinez、Othon Moreno、Samuel Navarro、Axel Vargas 和 Rafael Villar。 Bansefi: Virgil Andrade, Benjamin Chacon, Miguel Angel Lara, Oscar Moreno, Ramon Sanchez, and Ana Lilia Urquieta. CNBV: Rodrigo Aguirre, Alvaro Melendez Martinez, Diana Radilla, and Gustavo Salaiz. INEGI：Gerardo Leyva 和 Natalia Volkow。繁荣：Martha Cuevas、Armando Geronimo、Rogelio Grados、Raul Perez、Rodolfo Sanchez、Jose Solis 和 Carla Vazquez。本研究项目中表达的结论由我作为作者独自负责，并且不属于国家统计和地理信息系统 (INEGI) 的官方统计数据。非常感谢墨西哥银行夏季研究项目的资助。 IRB 批准：IPA 00006083、西北大学 STU00217227 和加州大学伯克利分校 2018-02-10796。 † 请访问 https://doi.org/10.1257/aer.20201952 获取更多材料和作者披露声明。