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我们感谢 AEA 会议、波士顿学院、CEPR 激励、管理和组织研讨会、芝加哥布斯商学院、哥伦比亚大学、哥本哈根商学院、ESSEC、哈佛大学、哈佛商学院、伦敦城市大学、伦敦政治经济学院、曼海姆、NBER 组织经济学工作组、NBER 暑期学院、皇后区、巴黎政治学院、斯坦福大学、萨塞克斯大学、犹他大学和耶鲁大学的研讨会参与者，以及 Ajay Agrawal、Ricardo Alonso、Nava Ashraf、Heski Bar-Isaac、Jordi Blanes、Zoe Cullen、Nikhil Datta、David de Meza、Ricard Gil、John Horton、Fabian Lange、Lisa Kahn、Bill Kerr、Bruce Kogut、Ed Lazear、Jin Li、Rocco Macchiavello、Kristof Madarasz、Arnaud Maurel、Ramana Nanda、Amanda Pallais、Luis Rayo、Yona Rubinstein、Scott Schaefer、Kathryn Shaw、Andrei Shleifer 和Nathan Seegert 的有益评论。本文表达的观点均为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
评论 - 计算神经行为学：行动呼吁
Sandeep Robert Datta, 5, 9,* David J. Anderson, 1, 2, 3 Kristin Branson, 4 Pietro Perona, 8 和 Andrew Leifer 6, 7,* 1 加州理工学院生物学和生物工程系 156-29，美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 91125 2 霍华德休斯医学研究所，美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 91125 3 加州理工学院 Tianqiao and Chrissy Chen 神经科学研究所，美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 91125 4 霍华德休斯医学研究所 Janelia 研究园区，美国弗吉尼亚州阿什本 20147 5 哈佛医学院神经生物学系，美国马萨诸塞州波士顿 02115 6 普林斯顿大学物理系，美国新泽西州普林斯顿市 08544 7 普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所，美国新泽西州普林斯顿市08544，美国 8 加州理工学院工程与应用科学部 136-93，美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 91125 9 主要联系人 *通信地址：srdatta@hms.harvard.edu (SRD)，leifer@princeton.edu (AL) https://doi.org/10.1016/j.neuron.2019.09.038
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，DRDE 德里 Amit Pasi 先生，CFEES Dipti Prasad 博士，DIPAS Nidhi Maheshwari 博士，DIPR Ram Prakash 先生，DTRL Navin Soni 先生，INMAS Anurag Pathak 先生，ISSA DP Ghai 博士，LASTEC Noopur Shrotriya 女士，SAG Rachna Thakur 博士，SSPL 瓜廖尔 RK Srivastava 先生，DRDE 哈尔德瓦尼 Atul Grover 博士，DIBER , DLRL Manoj Kumar Jain 博士, DMRL K Nageswara Rao 博士, DRDL 焦特布尔 Shri Ravindra Kumar, DL 坎普尔 Shri AK Singh, DMSRDE 科钦 Smt Letha MM, NPOL 列城 Dr Tsering Stobden, DIHAR 浦那 Shri AK Pandey, ARDE JA Kanetkar 博士 Himanshu Shekhar, HEMRL Anoop Anand 博士, R&DE(E) 特兹普尔 Dr Sibnarayan Datta Sonika Sharma 博士, DRL
机器学习和人工智能对英国经济的影响
33 Mullainathan, S. 和 Spiess, J. 2017. 机器学习：一种应用计量经济学方法。34 Joseph, A. 2019. 沙普利回归：机器学习模型的统计推断框架。Bracke, P.、Datta, A.、Jung, C. 和 Sen, S. 2019. 机器学习在金融中的可解释性：违约风险分析中的应用。35 Bluwstein, K.、Buckmann, M.、Joseph, A.、Kang, M.、Kapadia, S. 和 Simsek, O. 2020. 信贷增长、收益率曲线和金融危机预测：来自机器学习方法的证据。36 Bholat, D.、Brookes, J.、Cai, C.、Grundy, K. 和 Lund, J. 2017. 发送坚定信息：PRA 监管人发给他们监管的银行和建筑协会的文本挖掘信件。 37 Proudman, J. 2018. 机器人监管─高级分析在审慎监管中的应用。 38 Hunt, S. 2017. 从地图到应用程序：机器学习和人工智能为监管者带来的强大力量 39 Russell, S. 2019. 与人类兼容：人工智能与控制问题。伦敦：Allen Lane。
宏观量子谐振器（MAQRO）-UCL Discovery
Rainer Kaltebaek 1，2，39，∗，Markus Arndt 3，Markus Aspelmeyer 2，3，Peter F Barker 4，Angelo Bassi 5，6，James Bateman 7，James Bateman 7，Alessio Bechia 7，Alessio Belechia 8，9 Bruno Christophe 10，Garrett D Cole 13，14，Catalina Corceanu 15，Animesh Datta 16，Maxime Debiossac 2，Uro ˇS Deli´ c 3海德曼20，斯文。 Herrmann 22，Klaus Hornberger 23，Ulrich Johann，Nikolai Kiesel 3，ClausLämmerzahl22，Thomas W Lebrun 24，Gerard J Milburn 25，James Millen 25，Makan Mohageg 27，Makan Mohageg 27，David C Moore 27，David C Moore 28 Novotny 30，31，Daniel K L OI 32，Mauro Paternostro 9，C Jess Riedel 33，Manuel Rodrigues 10，LoïcRondin34，Albert Roura 12，Albert Roura 12 38，克里斯蒂安·沃格特（Christian Vogt）22和丽莎·沃纳（LisaWörner）12
科技部
1. 孟加拉国科学部联合秘书 Md. Moinul Islam Titas 先生，达卡。8. 孟加拉国原子能机构核监管基础设施发展项目首席科学官兼项目主任 Satyajit Ghose 博士，达卡。9. 孟加拉国达卡沙阿贾拉勒国际机场主任 10. 孟加拉国科学部首席会计和财务官。C(iA Ilhaban ScgLrnbagicha. I)haka I l. 12. Md. AbdLrr Rob Sheikh 博士，孟加拉国原子能管理局首席工程师，达卡 13. Md. Tanvir Hasan 工程师，孟加拉国原子能管理局高级工程师，达卡 14. 首席工程师，科学技术部（要求在部委网站上公布命令）。 15. 伊拉兹拉尔·沙阿贾拉勒国际机场移民局，达卡，孟加拉国
通过社交媒体和变压器模型了解躁郁症：挑战和见解
通过社交媒体和变形金刚模型了解躁郁症：挑战和见解葡萄etsrivastava*，Lokesh Boggavarapu*，Anthony Shin*，Anthony Shin*，Avisek Datta，Yingda Lu，runa bhaumik **伊利诺伊州芝加哥**伊利诺伊州芝加哥大学的同等贡献者**相应的社交媒体* （BD）仍然显着未充满意。复杂性是由与抑郁和焦虑相关的语言模式的重叠产生的，使准确的识别挑战。本研究旨在基准在Reddit帖子上训练的各种变压器模型的性能，以将BD与其他心理健康状况区分开。使用高性能生成AI模型（GPT-4O）作为基准，分析表明某些开放小型模型（ex。MISTRAL，LLAMA）在捕获与BD相关的微妙语言线索方面表现出色，以高精度和召回率达到高达0.86的F1得分。但是，BD经常被错误分类为抑郁症（23％–51％），正常（2％–41％）和焦虑症（1％–7％），强调了对改进方法的需求。该研究强调了特定于域数据的重要性以及更细微的模型以增强BD检测准确性，为更有效的心理健康监测和及时干预铺平了道路。