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World File Search SystemDauth
dauth：联合私人蜂窝网络的弹性身份验证体系结构
我们提出了Dauth，这是一种蜂窝网络中设备身份验证的方法，它重构了Au-thentical的职责，可以使多个小型的私人蜂窝网络共同融合在一起，以提供比自己可以实现的更可靠和更弹性的服务。Dauth设计为与现成的4G和5G蜂窝设备兼容的后区，今天可以逐步部署。它使用加密的秘密共享以及与备份网络一起存储的敏感数据与非敏感公共目录数据之间的关注点，以在不同和不信任组织之间使用多种冗余节点进行安全扩展身份验证。具体来说，它允许在没有家庭网络的情况下代表其家庭网络收集预配置的备份网络，以代表其家庭网络。我们通过活跃的联邦社区网络的生产设备评估了Dauth的性能，发现它能够与现有系统一起使用。我们使用模拟的5G运行进行评估，发现它的性能与低负载下的基于云的独立5G核心相当，并且由于其先天负载共享属性而在高负载下优于集中式核心。
对就业和生产力的影响
• 根据行业数据，Autor 和 Salomons (2018) 以及 Dauth 等人。(2021) 发现，尽管直接的行业自身效应是负面的，但积极的间接效应抵消了这种初始影响，从而产生了总体上的净正效应。• Graetz 和 Michaels (2018) 使用 1993 年至 2007 年 17 个国家/地区行业内机器人采用情况的面板数据发现，虽然机器人减少了低技能工人的就业份额，但并没有显着减少总就业人数。• 即使在公司层面，也有证据表明采用机器人并不一定会导致就业减少。
2022 年可持续全球供应链报告
如果国家服装业没有发展，工人就会被雇用。在大多数情况下，融入全球供应链既有积极影响也有消极影响——净效应很难确定。我们没有足够的数据，特别是在涉及新兴趋势的长期影响时。同样，我们还不知道机器人、人工智能和物联网等新数字功能如何影响 GSC 对劳动力的需求，也不知道随着新商业模式的展开，失去的工作和新工作之间的平衡会达到什么程度。对这些问题的看法分歧很大（例如关于机器人，Acemoglu & Restrepo，2017 年 vs. Dauth 等人，2021 年）。此外，权衡经济、社会和环境影响意味着价值判断。结果取决于社会偏好。
在危机时期采用公司级技术 - / < / div>的指数
∗通讯作者：Georg Graetz（Georg.graetz@nek.uu.se）。Moritz Johanning，JoyceKäser和Nick Niers提供了出色的研究帮助。我们感谢克里斯蒂安·拜耳（Christian Bayer），沃尔夫冈·道斯（Wolfgang Dauth），阿尔布雷希特·格里茨（Albrecht Glitz），伊娃·莫克（EvaMörk），迈克尔·奥伯（Michael Ober），奥斯卡·诺德斯特斯特（OskarNordströmSkans），丹尼尔·坦妮鲍姆（Daniel Tannenbaum），马丁·沃茨格（Martin Watzinger），Martin Watzinger，以及AEA，IAB，IAB，IAB，IAB，Liser，liser，liser，liser，eale，eale，zew，zew，zew和hohen和hohen和hohen inter and yhher， 评论。所有剩余的错误都是我们自己的。这项研究得到了德国联邦劳工和社会诉讼（授予号DKI.00.00016.20），FORTE赠款2021-01559，IZA协作研究赠款，莱布尼兹协会的IZA合作研究赠款，通过Leibniz Assopiagion通过Leibniz Assopsive fiabniz Assopsive fiabniz Assopsive oppraim of Leibniz Assprip opprabient opprip oplak of Labienway Counce of Heidelberg Heidelberg of Heidelberg（p56/p56） 314801和黄蜂赠款。
普雷特纳，克劳斯；萨达维，贾梅尔；马里奥·维鲁埃特
近几十年来，工业机器人已成为制造业中执行相对常规机械任务的工人越来越重要的替代品。全球工业机器人的存量强劲增长，尤其是自 2008-2009 年全球经济和金融危机以来（参见 Abeliansky 等人，2020 年；Prettner 和 Bloom，2020 年；Jurkat 等人，2022 年）。最近的研究表明，这种趋势给低技能工人的工资带来了下行压力，比高技能工人的工资压力更大（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018b，2020 年；Dauth 等人，2021 年；Cords 和 Prettner，2022 年）。结果，技能溢价增加了（参见 Lankisch 等人，2019 年；Prettner 和 Strulik，2020 年）。随着 2022 年秋季 ChatGPT 的出现，以及更普遍地说，随着最近人工智能 (AI) 取得的令人瞩目的进步，人们不禁要问，技能溢价的未来演变将受到怎样的影响（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018a）。这是因为，与工业机器人相比，人工智能主要取代了高技能工人执行的任务。例如，基于人工智能的模型和设备越来越多地用于诊断疾病、开发药物、编写报告、编码，或者只是在营销和研发等领域产生鼓舞人心的想法。由于这些任务通常是非例行的并且由高技能工人执行，人工智能可能会对他们的工资造成下行压力，从而也对技能溢价造成下行压力。为了分析人工智能对总体技能溢价的影响，我们开发了一个通用嵌套恒定替代弹性 (CES) 生产函数，其中机器人替代低技能工人，人工智能替代高技能工人。我们允许机器人和人工智能对不同技能水平的工人进行不完全替代，并推导出人工智能的出现会降低技能溢价的条件。
人工智能与技能溢价
近几十年来，工业机器人已成为制造业中执行相对常规机械任务的工人越来越重要的替代品。全球操作工业机器人的数量强劲增长，特别是自 2008-2009 年全球经济和金融危机以来（参见 Abeliansky 等人，2020 年；Prettner 和 Bloom，2020 年；Jurkat 等人，2022 年）。最近的研究表明，这种趋势给低技能工人的工资带来了下行压力，比高技能工人的工资压力更大（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018b，2020 年；Dauth 等人，2021 年；Cords 和 Prettner，2022 年）。因此，技能溢价增加了（参见 Lankisch 等人，2019 年；Prettner 和 Strulik，2020 年）。随着 2022 年秋季 ChatGPT 的出现，以及更广泛地说，随着人工智能 (AI) 近年来取得的令人瞩目的进步，人们开始思考技能溢价的未来演变将受到怎样的影响（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018a）。这是因为，与工业机器人相比，人工智能主要替代高技能工人执行的任务。例如，基于人工智能的模型和设备越来越多地用于诊断疾病、开发药物、撰写报告、编写代码，或者只是在营销和研发等领域产生鼓舞人心的想法。由于这些任务通常是非例行的，并且由高技能工人执行，人工智能可能会对他们的工资造成下行压力，从而也对技能溢价造成下行压力。为了分析人工智能对总体水平的技能溢价的影响，我们开发了一个一般嵌套的恒定替代弹性 (CES) 生产函数，其中机器人替代低技能工人，人工智能替代高技能工人。我们允许机器人和人工智能对不同技能水平的工人进行不完全替代，并推导出人工智能的出现会降低技能溢价的条件。