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劳动力市场的性别演变
摘要 本文追溯了劳动力市场性别研究的发展历程，重点关注了从 20 世纪 80 年代至今，学术界对这一主题的思考如何随着现实世界中性别不平等的发展而演变。我们提出了一个简单的女性劳动力供应模型，以说明文献中讨论的各种因素（例如，生产率差异、不平等的性别角色、工资降价）如何影响性别收入差距。文献中的一项重大进展是更清楚地区分了男女之间偏好和技能的内在差异与导致性别差距的不同限制。我们讨论了这些解释的相对重要性及其对经济效率的影响的研究见解。我们强调，当今的许多文献都强调了性别限制的相关性，即女性和男性通常面临家庭和事业之间的不同权衡，这对工作分类、求职和收入都有影响。这些限制的根源在于家庭中的性别角色，而这些角色是由更广泛的社会规范塑造的。我们回顾了最近的研究，这些研究确定了身份和规范对于理解劳动力市场中供给侧和需求侧的性别不平等的相关性，以及这些规范形成和演变的驱动因素。最后，我们总结了对未来研究的建议。关键词：性别差距，劳动力市场本文是该中心劳动力市场计划的一部分。经济绩效中心由经济和社会研究委员会资助。我们感谢编辑 Christian Dustmann 和 Thomas Lemieux 以及 2023 年柏林手册会议（由 Rockwool Foundation Berlin (RFBerlin) 慷慨资助）的研讨会参与者提供的非常有用的评论和建议。我们感谢 Dorothy Ting 和 Teh Renjie 提供的出色研究协助。
绘制神经反馈研究的发展
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人工智能的演进与革命
引言 人工智能 (AI) 被定义为由人工实体展现的智能。这种系统通常被认为是计算机。尽管人工智能具有强烈的幻想氛围，但它是计算、处理机器的智能行为、学习和适应的重要分支。人工智能研究涉及制造需要智能行为的自动任务的机器。例子包括控制、计划和调度、回答诊断和消费者问题的能力、手写、语音和人脸识别。因此，它已经成为一门科学，专注于为现实世界的问题提供解决方案。人工智能系统现在在经济学、医学、工程学和军事领域中得到常规使用，并且被内置到许多常见的计算机软件应用程序、传统策略游戏（如计算机象棋和其他视频游戏中）。
白俄罗斯公共部门的演变
白俄罗斯是少数几个放弃全面市场改革、试图通过行政手段提高经济效率、只让市场机制发挥辅助作用的后共产主义国家之一。自诞生以来，“白俄罗斯经济模式”经历了几次去国家化和去监管化的修正，但白俄罗斯经济仍然由国家主导。本文分析了白俄罗斯经济体系的特点——尤其是与公共部门相关的特点——以及其在独立后的演变过程。本文的结论是，在后苏联时期，白俄罗斯经济从基于国家财产、国家计划、支持低效企业和大规模资金再分配的准苏联体系发展到更灵活的混合模式，其中公共部门仍然是经济的核心。白俄罗斯的案例表明，目前还没有适当的理论视角可以以不加修改的形式应用于研究这种类型的经济体系。因此，需要一种基于现有但更新的方法或包含白俄罗斯经济二元性的多学科方法的新视角。
人工智能：从进化到革命？
1 生成式人工智能 (GenAI) 是人工智能的一个领域，它使用在未标记数据上训练的基础模型来生成各种形式（文本、图像、视频、音频）的原创、通常富有创意的内容。相比之下，传统人工智能使用在标记数据上训练的模型来根据预定义规则生成（非原创）输出。2 美国银行全球研究部认为，地区回应差异可能是由于美国和亚洲相对于欧洲的科技影响力更大，从而导致对人工智能工作者的需求。3 NBER：新前沿：新工作的起源和内容，1940-2018 年。4 劳工统计局：职业就业和工资统计（2022 年 5 月）。同样的工作可以适用于许多其他职业，包括数据分析师、营销专业人员、律师助理、医疗文员和翻译。
将人工智能融入到...的演进中
进化是指物种适应环境并随着时间的推移发展新特征的过程。同样，技术多年来也经历了重大变化，新的创新不断涌现，使旧技术过时。例如，在 USB 驱动器和云存储出现之前，软盘曾经是一种流行的存储和传输计算机数据的方式。在互联网出现之前，百科全书是获取一般知识和信息的流行方式。这些例子说明了随着新创新的出现，自然选择如何使旧技术过时。自 17 世纪第一批学术期刊创立以来，科学期刊也经历了重大演变。最初，科学期刊以印刷形式出版。然而，随着万维网的兴起，《药学与制药科学杂志》可以免费向公众提供文章，从而消除了 1998 年通过“开放获取”途径获取科学研究的障碍。药学是专注于药物发现、开发和制造的科学领域。多年来，这一领域取得了重大进展。我们对疾病分子和遗传基础的理解不断加深，这极大地促进了这一增长。组合化学和计算机建模等技术极大地提高了药物开发的效率。高通量筛选使科学家能够快速识别具有所需特性的化合物，而药物基因组学则促进了个性化医疗的扩展。另一个例子是网络药理学的广泛应用，它拥有庞大的数据库，可以以循证方式研究常用的传统药物。人工智能 (AI) 的使用将进一步促进药物研发。例如，语言模型（如 2022 年 11 月推出公测版的 Chat Generative Pre-Trained Transformer (GPT)）已在包括制药
主动学习辅助定向进化
摘要：定向进化 (DE) 是一种强大的工具，可用于优化蛋白质适应特定应用。然而，当突变表现出非加性或上位性行为时，DE 可能效率低下。在这里，我们介绍了主动学习辅助定向进化 (ALDE)，这是一种迭代机器学习辅助 DE 工作流程，它利用不确定性量化来比当前的 DE 方法更有效地探索蛋白质的搜索空间。我们将 ALDE 应用于对 DE 具有挑战性的工程领域：优化酶活性位点中的五个上位性残基。在三轮湿实验室实验中，我们将非天然环丙烷化反应所需产物的产量从 12% 提高到 93%。我们还对现有的蛋白质序列适应度数据集进行了计算模拟，以支持我们的论点，即 ALDE 比 DE 更有效。总体而言，ALDE 是一种实用且广泛适用的策略，可以解锁改进的蛋白质工程成果。关键词：蛋白质工程、定向进化、酶工程、原珠蛋白、卡宾、立体选择性、机器学习、贝叶斯优化、主动学习、不确定性量化
该行业的技术与就业发展
该公司使用人工智能协作机器人，旨在提高效率、扩大业务并帮助消除工人重复的人体工程学问题。事实上，工厂的一名机器操作员表示，部署协作机器人使她的工作更轻松，并有助于改善生产流程。与协作机器人一起工作使她从执行某些任务的体力劳动中解脱出来。她所要做的就是将某些组件装入机器，然后让协作机器人完成剩下的工作。Future Ready 的报告“先进制造业的技术创新和劳动力多样性”中也建立了类似的观察和发现，其中指出，协作机器人和机器人为身体有限制、残疾和年长工人提供了继续参与和贡献该行业的机会 14 。
物种的基因组进化和系统发育动力学
摘要：本文研究了马尔堡正病毒种（包括马尔堡病毒 (MARV) 和 Ravn 病毒 (RAVV)）的遗传多样性和进化动态。利用自然宿主和疫情期间报告的人类病例的序列数据，我们进行了全面的分析以探索遗传变异性，在基因组和基因水平上构建单倍型网络以阐明病毒动态和进化途径。我们的研究结果揭示了 MARV 和 RAVV 的不同进化轨迹，MARV 在不同生态区域表现出更高的适应性。MARV 表现出丰富的遗传多样性和多种进化压力的证据，表明其能够适应不同的环境。相比之下，RAVV 表现出有限的遗传多样性，没有检测到重组事件，表明其进化稳定性。这些差异表明，尽管 MARV 继续在各个地区多样化和适应，但 RAVV 的进化潜力可能受到限制，这可能反映了马尔堡正病毒物种病毒生态学中的不同作用。我们的分析解释了这些病毒的进化机制，强调 MARV 正在经历人际传播的进化适应，令人震惊地强调了全球对 MARV 引发下一次大流行的担忧。然而，有必要进一步开展跨学科的“同一个健康”研究，以回答一些剩余的问题，包括家养和野生动物物种的宿主范围和遗传易感性，以及生物多样性网络在该疾病生态动态中的作用。
人工智能的演变 - ijrpr
当我们谈论具有类似人类思维和行为的计算机程序员时，我们谈论的是人工智能 (AI)。人工智能 (AI) 对这个世界来说要么是福音，要么是祸害。人工智能始于 1956 年。它需要创建能够执行语音识别、视觉感知、决策和语言翻译等通常需要人类智能的操作的计算机程序和算法 [1]。人工智能有能力彻底改变许多领域，其用途从自动驾驶汽车到虚拟个人助理。人工智能的目标是模仿人类智能来提高产出和速度。人工智能赋予创新“智能”一词的含义。就像他们衡量老虎的智力一样。在野外实验中，蜜蜂缺乏孤独的个体，除非它们开发出高效的集体系统。人工智能 (AI) 可以用来比人类更准确地执行序列。人工智能 (AI) 比人类智能更有效率，因为它永远不会无聊或多才多艺。本文清楚地指出了我们的生活如何因人工智能的进步而改变。