日期:2025年1月9日,波士顿大学气候行动计划在2017年获得董事会批准。该计划为大学设定了目标,以便在2040年之前实现其运营净零直接排放。该计划还建议大学减少体现的碳,与建筑物建设相关的排放。我们已经取得了重大进展,并且比2006年的基准年减少了65%的运营排放。在建立计算和数据科学中心时,大学在减少体现碳方面取得了重大进展。还通过对BU风,地热,能源效率,太阳能和其他类似举措的战略投资进行了进一步的进步。这些成就令人难以置信,现在是时候让我们更新计划了,以便我们可以最有效地前进。气候行动计划是指我们维持这些承诺的策略自然会随着时间而发展。技术已经改善,市场已经成熟,我们在脱碳和具体碳的经验也在增长。解决我们的排放的要求也发生了变化。波士顿市通过减少建筑物排放和披露条例(BERDO)为现有建筑物的碳排放量。对于新结构,新的专业拉伸能源代码和零净碳分区计划添加了更严格的要求,旨在脱碳化建筑物的操作和建筑。随着这些法规的制定,技术,激励措施以及我们日益增长的专业知识使脱碳化更具实现。气候行动计划1.2工作组将负责推荐该计划的新策略。
∗ 作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen(讨论者)、Janis Skrastins(讨论者)以及约瑟夫·斯蒂芬研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的帮助。作者感谢 Cognism Ltd. 提供就业数据,感谢 Burning Glass Technologies 提供招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。† 哥伦比亚大学。电子邮件:tania.babina@gsb.columbia.edu。‡ 加州大学伯克利分校。电子邮件:fedyk@berkeley.edu。§ 马里兰大学。电子邮件:axhe@umd.edu。¶ Cognism;AI for Good Foundation。电子邮件:hodson@ai4good.org。
我们研究了美国公司使用人工智能技术后劳动力构成和组织的变化。为此,我们利用员工简历和招聘信息数据集的独特组合来衡量公司层面的人工智能投资和劳动力构成变量,例如教育程度、专业化和层级。我们记录了受过高等教育的员工和 STEM 员工初始份额较高的公司在人工智能方面的投资更多。随着公司对人工智能的投资,它们倾向于转向受过更多教育的劳动力,拥有本科和研究生学位的员工比例更高,并且在 STEM 领域和 IT 技能方面的专业化程度更高。此外,人工智能投资与公司层级结构的扁平化有关,初级员工的比例显着增加,中层管理和高级职位员工的比例下降。总体而言,我们的研究结果表明,采用人工智能技术与企业劳动力的重大重组有关。
本卷报告了 1996 年至 1999 年间在马哈拉施特拉邦 Paithan 的早期历史和中世纪遗址进行的发掘,这是印度考古调查局 (ASI) 和英国学术院南亚研究学会 (SSAS)(现为英国南亚研究协会或 BASAS)合作项目的一部分。Paithan 镇被认为是重要的 Satavahana 中心,并且在早期历史时期也一定享有一定的国际声誉,因为它是公元 1 世纪中叶《厄立特里亚海航行记》中提到的印度内陆遗址之一。它也被认为是中世纪的重要中心。这反映在它至今仍是宗教朝圣的中心,每年的节日吸引着来自马哈拉施特拉邦各地及其他地区的朝圣者。1937 年和 1965 年,曾对该遗址进行过一些有限的考古发掘,发表了三份非常简短的报告,但此后再没有发表进一步的研究成果,也没有对该遗址的考古学进行系统的调查。该遗址的重要性以及它为调查与印度早期历史和中世纪考古有关的一些关键问题提供的机会,促使 1996 年印度和英国联合发掘项目的构想应运而生。从最广泛的层面来看,该项目旨在提供更多有关印度中部早期历史和中世纪早期城镇的性质、年代和发展的信息,这个问题对于我们了解这些时期至关重要,但到目前为止,关于它的具体考古证据确实非常缺乏。因此,Paithan 的发掘项目由印度考古调查局和英国学术院南亚研究学会正式达成的协议发起,该协议于 1996 年 2 月 15 日实施。该项目是这两个组织之间一系列合作之一,其他合作包括 1986 年至 1989 年在卡纳塔克邦古尔伯加区 San-nathi 的佛塔发掘(Howell 1995)和 1992 年在马哈拉施特拉邦塔纳区 Sopara 进行的发掘。Paithan 协议概述了一项为期五年的发掘项目,将由奥兰加巴德圈的高级考古学家、印度考古调查局和南亚研究学会的研究员共同指导。实际上,四个
科学正逐渐失去公众以前对它的尊重。从公众的角度来看,应用于核能、基因工程等社会问题以及信息、经济和股票市场系统等复杂的社会技术设施的科学方法往往远远达不到标准。这反过来又导致人们对科学的不满,认为科学不适合如此复杂的社会和道德问题。为人类进步做出巨大贡献的经典科学方法本身被认为不适合具有重大道德或伦理内容的问题。科学家和工程师必须通过开发适合他们所处的更广阔世界的新方法来应对这种信心的丧失。统一系统假说 (USH) 就是在这种更广泛的背景下提出的。大约四十年前,人们希望系统科学能够提供一条前进的道路。这种希望源于一般系统理论