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经济增长的新城市偏见
conoraw@princeton.edu First Version: March 2019 This Version: November 2020 We thank Pol Antràs, David Autor, Costas Arkolakis, Gideon Bornstein, Laura Castillo-Martinez, Jonathan Dingel, Pierre-Olivier Gourinchas, Gordon Hanson, J. Bradford Jensen, Thomas Kemeny, Chris Moser, Michael Peters, Esteban Rossi-Hansberg和Steve Redding对有见地的评论和Serena Sampler提供了出色的研究帮助。此处表达的任何意见和结论都是作者的观点，不一定代表美国人口普查局的观点。所有结果均已审查，以确保未披露机密信息。Eckert和Walsh感谢普林斯顿大学的国际经济学部分，其中一些工作已经完成。本文的当前版本取代了“熟练的可交易服务：美国高技能劳动力市场的转型”。
空间中的一般均衡效应：理论与测量作者联系方式：rodrigo.adao@chicagobooth.edu、costas.arkolakis@yale.edu、federico.esposito@tufts.edu。我们感谢 David Atkin、David Autor、Marta Bengoa、Gabriel Chodorow-Reich、Lorenzo Caliendo、Arnaud Costinot、Jonathan Dingel、Dave Donaldson、Farid Farrokhi、Gordon Hanson、Rich Hornbeck、Erik Hurst、Samuel Kortum、Andrew McCallum、Eduardo Morales、Steve Redding、Esteban Rossi-Hansberg、Jonathan Vogel、David Weinstein，以及许多研讨会和会议的众多参与者提供的有益建议和评论。我们还感谢 Ariel Boyarsky、Zijian He、Guangbin Hong、Jack Liang、Josh Morris-Levenson 和 Menglu Xu 提供的出色研究协助。 Rodrigo Adão 感谢 NSF（拨款 1559015）的资金支持。所有错误均由我们自己承担。本文的先前版本以“空间联系、全球冲击和当地劳动力市场：理论与证据”为标题发布。
∗ 作者联系方式：rodrigo.adao@chicagobooth.edu、costas.arkolakis@yale.edu、federico.esposito@tufts.edu。我们感谢 David Atkin、David Autor、Marta Bengoa、Gabriel Chodorow-Reich、Lorenzo Caliendo、Arnaud Costinot、Jonathan Dingel、Dave Donaldson、Farid Farrokhi、Gordon Hanson、Rich Hornbeck、Erik Hurst、Samuel Kortum、Andrew McCallum、Eduardo Morales、Steve Redding、Esteban Rossi-Hansberg、Jonathan Vogel、David Weinstein，以及许多研讨会和会议的众多参与者提供的有益建议和评论。我们还感谢 Ariel Boyarsky、Zijian He、Guangbin Hong、Jack Liang、Josh Morris-Levenson 和 Menglu Xu 提供的出色研究协助。 Rodrigo Ad˜ao 感谢 NSF（拨款 1559015）的资金支持。所有错误均由我们自己承担。本文的先前版本以“空间联系、全球冲击和当地劳动力市场：理论与证据”为标题发布。
使用以下方法改善塑料注塑模具的冷却
我授权以任何传统或电子方式，为学习和研究目的，全部或部分复制和披露本作品，但须注明来源。这项工作是在巴西高等教育人员改进协调机构 (CAPES) - 融资代码 001 的支持下开展的。编目记录由 Biblioteca 教授准备。来自 EESC/USP 的 Sérgio Rodrigues Fontes 博士，数据由作者输入。
人工智能在商业决策中的道德含义：
让学校沮丧，购买者顾问和网络外观令人沮丧，专家们在可以想象的说服答复中提高了错误数据的风险（Pierani and Bruggeman，2023年）。尽管进行了一些考试（Repel等，2016）已经完成了在等级结构环境中涉及人造智能的优点和担忧，但有限的研究是针对哪些界限影响了在协会明确导航中对模拟情报的接受。正在进行的论文的承诺正在揭示围绕模拟情报接收的洞察力和恐惧，以及联想如何处理这些见解并减轻与人工智能接待相关的危险。kshetri（2021，p。970）提示：“人造意识（模拟情报）可能是一种开创性的力量，可能会改变董事会和等级实践的工作”。机器可以在工作练习中协调或击败人们，这需要高度精神，因为新的处理设备，更为显着的计算以及在辉煌的机器时代中的大量信息衡量（Autor and Dorn，2013; Manyika等，2017）。根据Davenport和Kirby（2016）的说法，有一种全球自动化趋势涉及机器，可以在更复杂且结构较低的数据环境中做出自主决策。根据Davenport和Kirby（2016）进行的案例研究，三年来总投资回报率从650％到800％不等。本探索论文主要关注与AI或深刻学习思想相关的大脑网络的利用。This contention has been validated by concentrates on that showed that early mechanization was for the most part centered around routine undertakings and choices performed by low-and medium-talented laborers - contrasted with current computerization progresses, which are equipped for robotizing errands and choices performed by information laborers that have high mental abilities, which features the risk of the "machine for human" replacement in associations (Autor and Dorn, 2013; Frey and Osborne，2013年； Loebbecke和Picot，2015年）。此外，美国银行Merrill -Lynch预测，到2025年，AI的影响可能在14万亿至33万亿美元之间，降低了9万亿美元的就业成本（经济学家，2016年）。因此，仅在2015年仅在2015年就花在了人工智能组织上的85亿美元，这并不是什么意外的，将2010年的四倍（金融专家，2016年）折叠。可以利用各种人工智能，例如大脑组织，群洞察力，遗传计算和蓬松的理由来照顾各种真实问题（Autor，2015年）。正在进行的评论由于其学习和进一步发展动态执行的能力而围绕大脑网络的中心（Duana等，2019）。大脑网络的学习技能将这种人造的智能与使用基于规则的或主框架选择的机器人化分开，可以将这些智能分类为基于规则或主框架的选择，而这些智能可以将其分类不大。如果满足这种情况，将是基于标准的选择的例证，请执行此活动（Davenport和Kirby，2016年）。因此，他的中心是关于这种发展的传播（Detjen等，2021）。由有机模型促进的大脑网络再现相关的大脑单位，证明了神经元如何连接（Duana et al。，2019）。组织中复制的神经元要么依靠加权量的反馈。学习通过改变载荷的过程进行，直到活动使执行令人满意的时间为止（Nilson，1998）。Rogers（1995），这是一种在接收创新的假设，试图理解如何，原因和以什么速度新颖的思想和创新扩散。就AI的特定方面而言，例如自动决策，该理论是有限的。AI的这种特征比技术的初始功能要远远远，这是为了启用和协助人类：每当人们定制学习时，可以自由地从人身上工作。我们调查了有关多功能结构假设（AST）的著作，以发展如何解释人工智能接收的障碍。
关于使用gpt@rub
•生成模型产生的文本通常是由于模型的功能没有经典的窃。然而，如果您假定自己不重要的文本的权限，则使用生成的文本可以代表科学不当行为。此外，可能会出现文本是由代表窃窃的模型生成的，因为它们的措辞已经匹配已经发布的文本。检查这是您的责任。
在数字世界中制定战略决策
本文建立了一个概念框架来分析数字化对企业的影响。它对战略管理，特别是所有权、治理、资本结构、创新管理和高层管理团队的人员配置具有广泛的影响。它还为各种有趣的趋势提供了理论依据，包括所有权集中度（Bebchuk & Hirst，2019 年）、所有权能力和代理权（Foss、Klein、Lien、Zellweger & Zenger，2021 年）、超级明星公司的出现（Autor、Dorn、Katz、Patterson & Van Reenen，2020 年）、超大规模（Adner、Puranam & Zhu，2019 年）、商业实验（Luca & Bazerman，2021 年）、收购招聘（Chatterji & Patro，2014 年）、战略招聘（Elfenbein & Sterling，2018 年）和多元化资本结构（Lemmon、Roberts & Zender，2008 年）。它提出了未来战略研究应集中精力研究学术研究和实践都感兴趣的问题的方法。
合并还是抄袭？原创性和衍生作品在人工智能新闻制作中的作用/融合还是抄袭？原创性的重要性以及利用人工智能对信息生产中的作品进行改造的权利 /
人工智能系统在新闻制作中的应用引发了一系列法律问题，我们在本文中对这些问题进行了探讨。我们认为，核心概念是原创性和创造性，法律要求能够归属作者并对作品实施法律保护机制，无论是简单作品、合作作品，甚至是创作作品。最受质疑的作品类型是衍生作品，即通过对已有作品进行改造而获得的作品，其作者权和权利人的经济开发权必须始终受到尊重。人工智能学习系统的实践明确承认它们基于受版权保护的各种作品，这些实践引发了许多问题，不符合合理使用例外的条件，而且该例外只适用于在具有普通法法律传统的司法管辖区内制作的作品，而不适用于其他具有保护知识产权的版权制度的国家。
<人类基因组和公司价值体系的刺激1
抽象工作涉及人类基因组与人类社会基本价值观的关系问题。这是一项超越法律领域的工作，并影响了问题的医学和道德方面。一开始，作者解释了基本的医学术语，随后指出了生物学和医学领域的快速发展。在工作中，CRISPR/CAS9方法丢失了，基因组编辑。指出了欧洲的反应，并研究了该主题如何干预道德话语的问题。进一步讨论了人类基因组的编辑和细菌干预措施无法带来的好处和风险。作者继续简短地立法，并研究了一个问题，即让公众参与问题的道德方面的讨论。关键词人类基因组-CRISPR/CAS9-种类 - 尊重 - 法律监管作者文档。Judr。BranislavFábry博士。法学和法学哲学系Comenius大学的Bratislava，Branislav.fabry@flaw.uniba.uniba.sk CiteFábry，Branislav。编辑人类基因组和社会价值体系。在Historia et the-Oria Iuris，2022年，第1卷。14，否。1，p。 27-39。
人工智能、技能和生产力：出租车司机案例
人工智能 (AI) 有可能彻底改变就业格局 (Brynjolfs-son 等人，2018 年)。1 然而，人工智能对就业的影响可能与过去的技术（包括 IT 和机器人技术）截然不同，后者被认为可以增强技能并加剧不平等 (Autor 等人，2003 年；Bartel 等人，2007 年；Acemoglue 和 Restrepo，2020 年)。过去的技术取代了手工和常规任务，而人工智能将取代非常规认知任务。事实上，Webb (2020) 记录显示，人工智能技术主要影响高技能职业，因为人工智能取代了需要高技能工人所具备的技能类型的任务。所有研究人工智能影响的研究都考虑到了不同职业受到人工智能影响的程度，并根据每种职业受到人工智能的影响程度对不同职业产生了不同的影响（Felten 等人，2018 年、2019 年；Frank 等人，2019 年；Webb，2020 年；Alekseeva 等人，2020 年）。因此，这些研究隐含地假设该职业中的所有工人都受到人工智能的一致影响。2