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将平流层合作作业拓展至太空
摘要 卡门线标志着可行航空旅行的范围，是国际民航组织和联合国外空事务厅权力之间的假定边界。尽管平流层在全球范围内并没有得到一致的监管，但飞机、亚轨道太空飞行和垂直太空发射作业之间发生碰撞的风险主要发生在这一空域。虽然已经注意到太空活动，但没有采取后续行动确保在太空活动期间平流层没有飞机。在开发地对空架构时，将在轨活动与发射前和穿越拥挤空域的过渡联系起来，MITRE 和航空航天工业协会找到了一种潜在的解决方案来解决高空空域治理方面的差距。本文介绍了合作平流层作业的原则，并将它们与低地球轨道作业中管理风险的作业和控制的争议性质联系起来。它定义了地对空交通管理如何利用合作操作来管理具有不同风险偏好的各方可接受的风险。
Jasmine Cooper 简历 2024 年 5 月
研究经历 当前实验室： 认知和情感神经心理学实验室（2021 年 8 月至今）密歇根大学，导师：Patricia Reuter-Lorenz，博士 生命历程发展实验室（2021 年 8 月至今）密歇根大学，导师：Toni Antonucci，博士 基于认知和神经调节的干预研究项目（2024 年 1 月至今）密歇根医学院，导师：Alexandru Iordan，博士，PI：Benjamin Hampstead，博士 行为神经科学实验室，大脑老化和行为科（2023 年夏季，2024 年夏季） 国家老龄化研究所，导师：Lori Beason-Held，博士、Yang An，博士和 Susan Resnick，博士 过去的实验室/研究经历： Ronald E. McNair 学者项目（2019 年 8 月 - 2020 年 5 月）加州州立理工大学波莫纳分校，教职员工导师：Robert Blumenfeld，博士 脑网络实验室（2018 年 11 月 - 2021 年 5 月） 加州州立理工大学波莫纳分校，导师：Robert Blumenfeld，博士 脑电图实验室（2019 年 4 月 - 2020 年 3 月） 加州州立理工大学波莫纳分校，导师：Robert Blumenfeld，博士
人工智能、合作与勾结
反垄断专家和经济学家广泛讨论了通过使用定价算法来稳定合谋协议的前景。然而，这些文献往往缺乏计算机科学家的视角，而且似乎经常高估机器学习的最新进展对企业在形成卡特尔时面临的复杂协调问题的适用性。同样，支持学习算法合谋可能性的建模结果通常使用简单的市场模拟，这使得他们可以使用简单的算法，而这些算法不会产生机器学习从业者在现实问题中必须处理的许多问题，这些问题可能对学习合谋协议特别有害。在批判性地审查了有关算法合谋的文献并将其与计算机科学的结果联系起来后，我们发现，虽然调整反垄断法以处理真实市场中合谋的自学习算法可能为时过早，但其他形式的算法合谋，例如由集中定价算法促进的轮辐式安排，可能已经需要立法行动。
Rockstart 新兴技术基金欧洲合作社 UA
■ 负面筛选：确保基金不会有意投资任何目前或未来可能通过有害活动或产品产生收入的公司。基金排除包括 Rockstart SFDR 披露中的行业和活动，以及基金成立文件和附函中的特定行业和活动，排除与基金主题方法相冲突的某些行业和活动。■ 如上所述的积极主题、行业和可持续发展目标筛选。■ 投资前尽职调查问卷，以评估每个阶段的可持续性风险。■ 根据 ESG 问卷和 ESG 绩效定期评分，投资委员会撰写报告和建议。■ 加速，新兴技术专家和导师启发和分享最佳实践，选择参加基金加速器计划的初创公司，包括可持续发展战略和衡量研讨会。■ 定期监测投资组合公司的 ESG 指标，并通过监管披露和全公司影响报告定期报告。■ 如果在年度监测期间发现初创公司存在不利影响，则制定缓解计划。
MINI Cooper E
MINI Cooper E 的乘客舱在正面偏置碰撞试验中保持稳定。假人读数表明前排乘客的膝盖和股骨均得到了良好的保护。MINI 表示，不同体型和坐姿的乘客都能获得类似的保护。对试验期间碰撞台车的减速度分析以及试验后对可变形壁障的分析表明，MINI Cooper E 在正面碰撞中可作为中等程度的良性碰撞伙伴。在全宽刚性壁障试验中，驾驶员所有关键身体部位均得到了良好的保护，至少对后排乘客的保护是足够的。在侧面壁障试验和更严重的侧面柱碰撞试验中，所有关键身体部位都得到了良好的保护，并获得了满分。对车身偏移（车身从远端撞击时被抛向车辆另一侧的程度）的控制被发现很差。 MINI Cooper E 配备了应对措施，以减轻此类碰撞中乘员之间的伤害。安全气囊在欧洲新车安全评鉴协会 (Euro NCAP) 的测试中表现良好，假人读数表明其对驾驶员和乘客均提供了良好的保护。对前排座椅和头枕进行的测试表明，在发生追尾碰撞时，它们能够有效防止颈部扭伤。对后排座椅的几何分析也表明其具有良好的颈部扭伤保护功能。该车配备了先进的 eCall 系统，可在发生碰撞时向紧急服务部门发出警报，并配有一个防止车辆发生碰撞后再次发生碰撞的系统。MINI 还展示了可打开的车门和车窗，以便在车辆沉没时帮助乘员逃生。
缅因州社区电力合作社
缅因州社区电力合作社是生态经济中心 (CEBE) 多年合作发展工作的成果。这项努力于 2023 年获得美国能源部颁发的“乡村社区活力奖”，并于 2024 年 4 月被选中，根据“乡村或偏远地区能源改善”计划获得 500 万美元的资助。
阿肯色州电力合作社-公平竞争
塞拉俱乐部委托对清洁能源组合进行独立评估，该组合可以在独立和白崖发电站退役后满足 AECC 的可靠性和能源需求。该分析使用 GenX，这是麻省理工学院和普林斯顿大学的研究人员开发的开源电力系统评估模型，用于评估能源系统如何整合可再生能源、存储和其他技术。该模型可用于评估可再生能源和存储的组合如何满足电力公司的每小时需求。在本例中，该模型用于评估 AECC 的系统。我们的评估保守地假设 AECC 没有机会与 MISO 和 SPP 中的区域电力和容量市场互动，尽管它定期这样做。我们还将 AECC 的 MISO 和 SPP 部门之间的互动限制在仅 275 兆瓦的传输容量，反映了 AECC 对 SPP 需求的预测，该需求与 MISO“伪绑定”。这些保守假设的价值在于，该模型被迫构建替代投资组合，就好像 AECC 完全独立于市场，其系统中的 SPP 和 MISO 部分之间的互动有限，而这种立场通常需要更高的成本。我们的理由是，如果我们能够证明 AECC 可以构建一个独立于市场的具有成本效益的投资组合，那么任何共享的市场资源只会使投资组合更便宜。
算法合作
合作通常会增加人类和其他物种的福利，但是激励代理人合作可能很困难。囚犯的困境提炼了这种社会困境的基本激励措施和回报：帕累托有效的结果是在主导的策略中，因此每个人都有强大的动力来自由骑行对另一个玩家。从理论上讲，众所周知，未来互动或重复的可能性是建立自私者之间合作的可能性：未来的遭遇可通过双关语威胁来激励合规性。然而，由于有无数的均衡，这是足够高的差异因素和不合作的平衡持续存在，因此研究如何发挥重复囚犯的困境是一种经验性练习。庞大的实验文献（请参阅下面的文献评论）解决了人类参与者合作的决定因素，形式和水平。我们研究自学算法如何发挥重复的囚犯困境。具体来说，我们将算法置于实验室实验中实施的相同经济环境中，并使用用于研究人类行为的工具分析其范围（Dal B´o and Fr´echette，2018年）。与人类一样，我们对决定因素，形式和合作水平感兴趣。在这些维度中的每个方面，我们都借鉴了实验文献，以了解社会困境中自学算法与人类之间的相似性和差异。首先，我们检查塑造人类合作的决定因素是否也影响算法合作。第二，我们询问算法采用哪种策略，并将其与人类的算法进行对比。最后，我们比较了人类与算法之间的合作水平，并询问哪些因素会导致差异。了解自学算法的行为至关重要（Rahwan等，2019）。毕竟，算法向人类提供建议或越来越多地决定他们。例如，算法可以自主驾驶汽车，调整金融投资组合，检测欺诈或设定价格等。某些自主算法在战略环境中运行，并与其他自学代理反复互动。这可能发生在协调问题中；例如，在选择流量路线或
Galectin-3与CD47合作以抑制胃癌腹膜转移的吞噬作用和T细胞免疫
腹膜腔是胃腺癌（GAC）转移的常见部位。腹膜癌（PC）对当前疗法具有抵抗力，并赋予预后不良，强调需要鉴定新的治疗靶标。CD47在结合其受体SIRPα时向髓样细胞传达了“不要吃我”的信号，这有助于肿瘤细胞规避巨噬细胞吞噬作用并逃避先天的免疫反应。先前的研究表明，单独的CD47封锁会导致有限的临床益处，这表明可能需要与CD47同时抑制其他靶标，以引起强烈的抗肿瘤反应。在这里，我们发现CD47在恶性PC细胞上高度表达，CD47升高与预后不良有关。Galectin-3（Gal-3）表达与CD47表达相关，GAL-3和