我们的会议将于7月2日在Tel-Aviv的Expo举行,谈判进行了尖端研究,这反映了近年来在许多聚合物,材料科学和塑料行业领域取得的惊人进步。我们感谢我们的科学委员会选择了出色的邀请演讲者,提交的演讲和海报。我们欢迎我们的两位杰出的主题演讲者,由于这种情况,他们无法亲自加入我们的研究,但很乐意分享他们的研究,不列颠哥伦比亚大学的艾米丽·克兰斯顿教授和弗里博格大学的克里斯托弗·韦德教授。
3 在未来的欧盟统一专利制度中,授予的保护范围将不再取决于国家法律,而是取决于欧盟法律,请参阅 https://ec.europa.eu/growth/industry/strategy/intellectual-property/patent-protection-eu/unitary-patent_en 4 Christoph Then、Andreas Bauer-Panskus 和 Ruth Tippe,“新型转基因和食用植物:专利对育种者、食品生产和社会的颠覆性影响”,Testbiotech,2021 年 6 月(https://www.testbiotech.org/en/content/new-ge-and-food-plants-disruptive-impact-patents-breeders-food-production-and-society) 5 Michael Blakeney,“植物品种和植物育种方法的专利”,实验植物学杂志,2012 年,以及 Michael Kock,“欧盟非转基因植物的专利”,研究手册有关知识产权与生命科学,第 8 章,2017 年,第 132-159 页。
摘要 在日常临床实践中,临床医生整合可用数据以确定患者疾病或临床结果的诊断和预后概率。对于疑似或已知心血管疾病的患者,通常会执行几种解剖和功能成像技术来协助这项工作,包括冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 和核心脏病学成像。正电子发射断层扫描 (PET)、单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 和 CT 硬件和软件的不断改进已导致诊断性能的提高以及这些成像技术在日常临床实践中的广泛应用。然而,人类解释、量化和整合这些数据集的能力是有限的。新标记的识别和机器学习 (ML) 算法的应用,
Abd-El-Aziz、Antonietti、Christopher-Kowollik、Wolfgang H. Binder、Alexander Böker、Syrille Boyer、Michael R. Kakashi Ishizone、David L. Kaplan、Mario Leclerc、Lendlein、Bin Liu、Timothy E. Long、Sabine Ludwigs、Jean-François Lutz、Bernhard Rieger、Thomas P. Russell、Daniel A. Savin、A. The Schubert、Suchert、Severing、Severn、João BP BP Soares、Standing Mara、* Brent S. Sumerlin、Yanming Sun、Ben Zhong Tang、Chuanbing Tang、Patrick Theato、Tyrelli、Ophelia KC、Miriam M. Unterlass、Philipp Vana、Brigate、Sergey、Christoph Weder、Ulrich Wisdom 和 Wai-Yung Wong。
∗ 我们感谢 Philippe Bontems、Daniel Buncic、Reto Foellmi、Gerhard Glomm、Michael Grei-necker、Olof Johansson-Stenman、Marko K¨othenb¨urger、Christoph Kuzmics、Marc Law、Nathalie Mathieu-Bolh、Xavier Raurich、Michael Scholz 和 Stephen Turnovsky 的有益讨论和建设性建议。本文的早期版本还受益于欧洲公共选择学会 (EPCS) 2018 年会议(意大利罗马)和公共经济理论 (PET) 2019 年年会(法国斯特拉斯堡)参与者的评论。Aronsson 和 Wendner 非常感谢玛丽安和马库斯·瓦伦堡基金会 (MMW 2015.0037) 的研究资助。我们对任何剩余错误负全部责任。
秘书处的报告草案由 Robert Grundke、Zeev Krill 和 Marius Bickmann 在 Mame Fatou Diagne 的监督下为委员会准备。感谢 Cesar Barreto、Christoph Boehringer、Dennis Seifert 和 Donal Smith 以及 Cyrille Schwellnus 和 Antton Haramboure 的研究贡献。Corinne Chanteloup 提供了统计研究协助,Laura Fortin 和 Emily Derry 提供了编辑协助。其他有价值的意见和评论来自经合组织的税收政策和管理中心、就业、劳工和社会事务司、环境司、科学、技术和创新司、公共治理司、金融行动特别工作组、金融和企业事务司、贸易和农业司以及统计和数据司。
∗ 我们要感谢 Ronald Indergand 的支持。我们还要感谢私营部门和联邦政府的众多人士,他们慷慨地为我们提供数据并帮助我们更好地理解数据。我们感谢与 Daniel Lewis、Karel Mertens、Sercan Eraslan、Thomas Goetz、Daniel Ollech、Jonas Striaukas、Seton Leonard、Yvan Lengwiler、Alain Galli 和 Christoph Sax 进行的富有成效的讨论。本文中表达的观点、意见、发现和结论或建议完全是作者的观点。它们不一定反映国家经济事务秘书处 (SECO) 的观点。SECO 对本文中包含的信息的任何错误或遗漏或其正确性不承担任何责任。 ∗∗ 国家经济事务秘书处,短期经济分析,Holzikofenweg 36,3003 伯尔尼,瑞士。philipp.wegmueller@seco.admin.ch
我们感谢 Pablo Azar(讨论人)、Martin Brown、Co-Pierre Georg、Christoph Herpfer、Lars Hornuf(讨论人)、Charles Kahn(讨论人)、Christine Parlour(讨论人)、Pierre-Charles Pradier(讨论人)、Wenlan Qian(讨论人)、Christoph Schneider(讨论人)、Huan Tang(讨论人)、Jan Toczynski(讨论人)、Boris Vallée、Yao Zeng、金融监管日前研讨会(苏黎世)、金融市场监管会议(法兰克福)、EFA 年会(巴塞罗那)、昆士兰公司金融会议(布里斯班)、Bankenworkshop(明斯特)、纽约大学法学院 Fin/Safe-ESCP BS 法律与银行/金融会议(法兰克福)、ISB 夏季研究会议(海得拉巴)、德国金融协会年会(霍恩海姆)的与会者, CEMLA/达拉斯联邦储备银行金融稳定研讨会(达拉斯)、波恩/曼海姆数字金融研讨会(曼海姆)、SGF 会议(苏黎世)、CEPR 关于 CBDC 和支付的网络研讨会、FIRS(柏林)以及 ABFER 网络研讨会系列的研讨会参与者、贝叶斯商学院(伦敦)、德意志联邦银行、欧洲中央银行、芝加哥联邦储备银行、纽约联邦储备银行、法兰克福金融管理学院、FGV EBAPE(里约热内卢)、歌德大学(法兰克福)、香港大学、洪堡大学(柏林)、北京大学、SMU 考克斯商学院(达拉斯)、塔克商学院(达特茅斯)、杜兰大学(新奥尔良)、康涅狄格大学、爱荷华大学、圣母大学和诺丁汉大学。 Jan Keil 得到了 Deutsche Forschungsgemeinschaft 的资助,编号为 KE 2661/1-1(“Geschäftszeichen”)。 † 法兰克福歌德大学和 CEPR。电子邮件:berg@econ.uni-frankfurt.de。 ‡ 法兰克福金融与管理学院。电子邮件:f.martini@fs.de。 + 印度商学院。电子邮件:jan_keil@isb.edu。 * 杜克大学和 NBER。电子邮件:mpuri@duke.edu。
Christoph Kühn:通过这个项目,网络机构正在推动高风险研究。我认为,如果没有网络机构的项目资金,就不可能对这些主题进行如此深入的研究,特别是在公司和初创企业,也包括在依赖第三方资金的大学。这正是网络局成立的原因:确保德国在网络安全及其关键技术方面的主权。 2024年,联邦国防部长决定将CIR建制区转变为武装部队的一个军种。建制区“仅仅”起支援作用,而武装部队的一个兵种则可以在特定区域开展军事行动并承担责任。这清楚地表明,网络和信息空间(CIR)是一个存在争议且必须予以保卫的军事领域。
克里斯托夫·鲍曼(Christoph Baumann)这是一个棘手的问题。我认为我们已经证明自己是过去三十年来影响投资的先驱,这是积极的。例如,瑞士是发展中国家私人影响投资的世界领导者,市场份额约为35%。但是,Impact投资仅占瑞士可持续金融市场的较小的,尽管迅速增长。此外,我们可能是唯一一个定期衡量金融机构与巴黎协议保持一致的大型金融中心。这是一项自愿练习,但超过80%的机构定期参加。就我们的立场而言,还有很长的路要走,但是随着时间的流逝,我们看到了明显的进步。在瑞士,我们知道我们的立场,但并非所有其他国家都有相同的数据质量来进行比较。
