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数据经济的增长模型 - 会议| nber
* MIT Sloan商学院，NBER和CEPR； farboodi@mit.edu。哥伦比亚商学院，NBER和CEPR，纽约百老汇3022，纽约，10027； lv2405@columbia.edu。感谢Rebekah Dix和Ran Liu提供了宝贵的研究援助，并感谢2019年SED全体会议，堪萨斯城美联储，2020年ASSA和英格兰银行年度研究会议的参与者，以提供有用的评论和建议。关键字：数据，增长，数字经济，数据易货。
WATKINS GLEN 太阳能中心的应用...
ORES DMM 事项编号 21-01069 – WATKINS GLEN SOLAR ENERGY CENTER, LLC 申请大型可再生能源设施选址许可证，依据纽约州行政法第 94-c 条的规定，开发、设计、建造、运营、维护和退役位于斯凯勒县迪克斯镇的 50 兆瓦 (MW) 太阳能设施。
INF1520/102/3/2018 - gimmenotes
软件开发（Carroll，2003）。感知、运动活动、问题解决、语言和交流的一般原则被视为可以指导设计的来源。尽管 HCI 现在已经扩展到更广泛的研究领域，但认知心理学的知识仍然可以帮助设计师了解目标用户的能力和局限性。人类感知、信息处理、记忆和问题解决是认知心理学中与人们使用计算机相关的一些概念（Dix 等人，2004）。 我们在第 2 单元中回到认知心理学及其在 HCI 中的作用。在本单元中，我们解释了 HCI 发展的历史背景、实践的当前背景，并提供了一些“人机交互”和相关概念的定义。 1.2 历史背景
奇迹还是神话？评估人工智能带来的宏观经济生产力收益
本文研究了十年内人工智能（AI）技术的传播所带来的宏观经济生产力的预期增长。提出了一个多部门一般均衡模型，该模型整合了企业之间的部门相互依赖关系，并可以在宏观经济层面汇总微观经济生产力收益，同时考虑到各个部门对人工智能的接触和采用的不同假设。该模型的主要结果是估计人工智能扩散带来的全要素生产率年增长率在0.25至0.6个百分点（pp）范围内，或相当于0.4至0.9的增长十年内劳动生产率上升 10%。文章量化了这些总体生产力收益的不同机制的相对重要性，并强调了几种公共政策杠杆，以最大限度地发挥人工智能对长期增长的潜在收益。
贸易在经济发展中的作用 - 戴夫·唐纳森
∗ 章节将收录在即将出版的《国际经济学手册》（第 5 卷）中。我们非常感谢 Bhargav Poudel（尤其是 Rebekah Dix、Erin Grela 和 Todd Lensman）提供的无与伦比的研究帮助，也感谢 David Baqaee、Johannes Boehm、Penny Goldberg、Amit Khandelwal、Jan de Loecker、Nina Pavcnik 和 Ezra Oberfield 分享代码和数据，感谢 Amit Khandelwal 和 Nina Pavcnik 在会议上的精彩讨论，感谢 David Baqaee、Arnaud Costinot、Elhanan Helpman 和 Garima Sharma 提供的有益评论。我们还非常感谢 Emmanuel Farhi 进行的许多（但遗憾的是，次数太少）富有洞察力的对话，这些对话教会了我们这里研究的主题。† MIT 和 NBER。atkin@mit.edu ‡ MIT 和 NBER。ddonald@mit.edu
伦纳德伍德堡启动邮政访问可信旅行者计划
您什么时候开始在国防部工作的？1984 年，我在新泽西州迪克斯堡（现称为麦奎尔-迪克斯-莱克赫斯特联合基地）接受了基础训练和军事职业专业训练。我当时的军衔是 64C，是运输员，服役期间改为 88M 机动运输员。我服役了 23 年。2007 年 6 月 30 日，我在伦纳德伍德堡退休，并于 2007 年 7 月 6 日开始在陆军宪兵学校任教。我还曾在数字训练中心工作过。2019 年，我来到第 43 军。