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收到日期：2022 年 6 月 9 日 / 接受日期：2022 年 8 月 31 日 / 出版日期：2022 年 11 月 5 日 技术对社交媒体视听制作的影响
收到日期：2022 年 6 月 9 日/接受日期：2022 年 8 月 31 日/发表日期：2022 年 11 月 5 日 技术对社交媒体空间中视听制作的影响 Riadh Jeljeli 1 Faycal Farhi 2 Mohamed Elfateh Hamdi 3 Salami Saidani 4 1 助理教授，艾因大学传播与媒体学院，Al Jimi，Al Ain 市附近，Al Ain，阿布扎比，阿联酋 2 副教授，艾因大学传播与媒体学院，Al Jimi，Al Ain 市附近，Al Ain，阿布扎比，阿联酋 3 助理教授，卡塔尔大学艺术与科学学院，卡塔尔多哈大学街 4 副教授，哈立德国王大学媒体与传播系，阿布哈 62529，沙特阿拉伯 DOI：https://doi.org/10.36941/ajis-2022-0148摘要 本研究旨在调查技术对社交媒体空间内视听内容制作的影响。研究人员采用定量方法调查变量之间的关系，并选择了 100 名受访者进行研究。对研究的文献综述发现，之前的大多数研究人员都关注视听媒体在历史进程中的演变，而大部分文献则探讨了社交媒体的社会功能。研究人员使用调查问卷进行当前的研究。当前研究的结果发现，技术对社交媒体空间内视听内容的制作有显著的影响。此外，研究结果还表明，社交媒体的社会功能对社交媒体空间内视听制作的技术影响起着关键作用。 关键词：影响、技术对视听制作、社交媒体空间 1. 简介 视听制作是指创作包括音频和视频在内的内容。视听内容包括存在于不同渠道中的各种媒体，例如电视剧、电影、纪录片等。随着互联网及其
量子处理器上的时间晶体本征态序
Xiao Mi, Matteo Ippoliti, Chris Quintana, Ami Greene, Zijun Chen, Jonathan Gross, Frank Arute, Kunal Arya, Juan Atalaya, Ryan Babbush, Joseph C. Bardin, Joao Basso, Andreas Bengtsson, Alexander Bilmes, Alexandre Bourassa, Leon Brill, Michael Broughton, Bob Broughley, David Burkett, Bull, A.B. nell, Benjamin Chiaro, Roberto Collins, William Courtney, Dripto Debroy, Sean Demura, Alan R. Derk, Andrew Dunsworth, Daniel Eppens, Catherine Erickson, Edward Farhi, Austin G. Fowler, Brooks Foxen, Craig Gidney, Marissa Giustina, Matthew P. Harrigan, Sean D. Harring, Hilton, Hoy, T. A. , Ashley Huff, William J. Huggins, L. B. Ioffe, Sergei V. Isakov, Justin Iveland, Evan Jeffrey, Zhang Jiang, Cody Jones, Dvir Kafri, Tanuj Khattar, Seon Kim, Alexei Kitaev, Paul V. Klimov, Alexander N. Korotkov, Fedor Kostritsa, David Landho, Joel, Lee, Lee, Lee Lucero, Orion Martin, Jarrod R. McClean, Trevor McCourt, Matt McEwen, Kevin C. Miao, Masoud Mohseni, Shirin Montazeri, Wojciech Mruczkiewicz, Ofer Naaman, Matthew Neeley, Charles Neill, Michael Newman, Murphy Yuezhen Niu, Thomas E. O'Brien, Alex O'Brien, Othov, Andre, Pethor, Andre and Pat. Nicholas C. Rubin, Daniel Sank, Kevin J. Satzinger, Vladimir Shvarts, Yuan Su, Doug Strain, Marco Szalay, Matthew D. Trevithick, Benjamin Villalonga, Theodore White, Z. Jamie Yao, Ping Yeh, Juhwan Yoo, Adam Zalcman, Hartmut Neven, Sergio Vaxo, Kelly, Kelly, Julian and Julian n, S. L. Sondhi, Roderich Moessner, Kostyantyn Kechedzhi, Vedika Khemani & Pedram Roushan
量子处理器上的时间晶体本征态序
Xiao Mi 1.11 , Matteo Ippoliti 2.11 , Chris Quintana 1 , Ami Greene 1 , Zijun Chen 1 , Jonathan Gross 1 , Frank Arute 1 , Kunal Arya 1 , Juan Atalaya 1 , Ryan Babbush 1 , Joseph C. Bardin 1.3 , Joao Basso 1 , Andreas Bengtsson 1 , Alexander Bilmes 1 , Alexandre Bourassa 1.4 , Leon Brill 1 , Michael Broughton 1 , Bob B. Buckley 1 , David A. Buell 1 , Brian Burkett 1 , Nicholas Bushnell 1 , Benjamin Chiaro 1 , Roberto Collins 1 , William Courtney 1 , Dripto Debroy 1 , Sean Demura 1 , Alan R. Derk 1 , Andrew Dunsworth 1 , Daniel Eppens 1 , Catherine Erickson 1 , Edward Farhi 1 , Austin G. Fowler 1 , Brooks Foxen 1 , Craig Gidney 1 , Marissa Giustina 1 , Matthew P. Harrigan 1 , Sean D. Harrington 1 , Jeremy Hilton 1 , Alan Ho 1 , Sabrina Hong 1 , Trent Huang 1 , Ashley Huff 1 , William J. Huggins 1 , L. B. Ioffe 1 , Sergei V. Isakov 1 , Justin Iveland 1 , Evan Jeffrey 1 , Zhang Jiang 1 , Cody Jones 1 , Dvir Kafri 1 , Tanuj Khattar 1 , Seon Kim 1 , Alexei Kitaev 1 , Paul V. Klimov 1 , Alexander N. Korotkov 1,5 , Fedor Kostritsa 1 , David Landhuis 1 , Pavel Laptev 1 , Joonho Lee 1.6 , Kenny Lee 1 , Aditya Locharla 1 , Erik Lucero 1 , Orion Martin 1 , Jarrod R. McClean 1 , Trevor McCourt 1 , Matt McEwen 1.7 , Kevin C. Miao 1 , Masoud Mohseni 1 , Shirin Montazeri 1 , Wojciech Mruczkiewicz 1 , Ofer Naaman 1 , Matthew Neeley 1 , Charles Neill 1 , Michael Newman 1 , Murphy Yuezhen Niu 1 , Thomas E. O'Brien 1 , Alex Opremcak 1 , Eric Ostby 1 , Balint Pato 1 , Andre Petukhov 1 , Nicholas C. Rubin 1 , Daniel Sank 1 , Kevin J. Satzinger 1 , Vladimir Shvarts 1 , Yuan Su 1 , Doug Strain 1 , Marco Szalay 1 , Matthew D. Trevithick 1 , Benjamin Villalonga 1 , Theodore White 1 , Z. Jamie Yao 1 , Ping Yeh 1 , Juhwan Yoo 1 , Adam Zalcman 1 , Hartmut Neven 1 , Sergio Boixo 1 , Vadim Smelyanskiy 1 , Anthony Megrant 1 , Julian Kelly 1 , Yu Chen 1 , S. L. Sondhi 8,9 , Roderich Moessner 10 ,
像中国一样实施封锁的经济成本： - 香港中文大学经济学
在持续的 COVID-19 大流行中，许多国家实施了非药物干预措施，例如居家隔离 (封锁)。各国干预措施的严格性和有效性各不相同。一方面，有令人信服的经验证据表明，封锁对欧洲和北美冠状病毒传播或死亡的影响有限。1 另一方面，封锁似乎在拉平亚太地区的 COVID-19 曲线方面更为有效，在 Omicron 出现之前，该地区的大流行导致了更积极的政策应对。2 中国的零 COVID 政策尤其有效。例如，Hale 等人 (2022a) 记录到，在中国，第一次居家隔离令之后，确诊的新病例数量下降了 90% 以上。其他亚太国家的情况没有那么明显，美国、加拿大和大多数欧洲国家的情况甚至出现了逆转。一种传染病能够通过足够严格的非药物干预措施得到控制，这并不奇怪。问题是一个国家像中国一样实施封锁要付出多大代价。封锁会造成商品和服务的短期损失，以及各种更持久的社会成本。然而，即使是狭义的封锁的经济成本，对科学界和政策制定者来说，仍然很大程度上是模糊的。主要挑战有两个方面。首先，很难在疫情中分离出政策干预的影响，因为其他因素（例如受恐惧驱动的个人选择）也会造成经济损失（例如见 Goolsbee 和 Syverson，2021 年）。此外，由于政策是对疫情严重程度的反应，内生性阻碍了因果推断。其次，政策干预的影响，即使局限于一个地方，也会通过经济联系蔓延到所有其他相关地区（例如见 Baqaee 和 Farhi，2020 年；Bonadio 等人，2020 年）。传统的针对特定地区的经济统计数据很难发现这种政策溢出效应。有趣的是，中国严厉的封锁本身为解决识别问题提供了绝佳的机会。自疫情在武汉爆发以来，中国当局制定了一揽子政策，旨在实现 COVID 病例的零本地传播。封锁起着核心作用。新的 COVID 病例会立即启动当地封锁，并可能在几天内升级为全市封锁。大多数封锁措施都是针对哪怕是最小的疫情迅速实施的，这一事实最大限度地降低了政策反应的内生性。此外，迅速而严格的封锁是有效的。在 Omicron 出现之前，当地疫情规模都很小。这限制了自我预防措施的效果，因为人们害怕感染。中国式封锁的威力尚未接受 Omicron 的测试。3 但
新冠肺炎疫情的经济影响
我们感谢提供用于构建本文所建立的公共数据库的基础数据的企业合作伙伴：Affinity Solutions（特别是 Atul Chadha 和 Arun Rajagopal）、Lightcast（Anton Libsch 和 Bledi Taska）、CoinOut（Jeff Witten）、Earnin（Arun Natesan 和 Ram Palaniappan）、Homebase（Ray Sandza 和 Andrew Vogeley）、Intuit（Christina Foo 和 Krithika Swaminathan）、Kronos（David Gilbertson）、Paychex（Mike Nichols 和 Shadi Sifain）、Womply（Derek Doel 和 Ryan Thorpe）以及 Zearn（Billy McRae 和 Shalinee Sharma）。我们非常感谢 Nathaniel Hendren，他与我们合作推出了数据库的初始版本，并帮助在 2020 年春季对本文初稿进行了初步分析。我们还要感谢盖茨基金会的 Ryan Rippel 对启动该项目的支持，以及 Gregory Bruich 的早期对话，这些对话帮助激发了这项工作。我们感谢 David Autor、Gabriel Chodorow-Reich、Haley O'Donnell、Emmanuel Farhi、Jason Furman、Steven Hamilton、Erik Hurst、Xavier Jaravel、Lawrence Katz、Fabian Lange、Emmanuel Saez、Ludwig Straub、Danny Yagan 以及众多研讨会参与者的有益评论。这项工作由陈-扎克伯格倡议、比尔和梅琳达盖茨基金会、Overdeck 家族基金会以及 Andrew 和 Melora Balson 资助。该项目已获得哈佛大学 IRB 20-0586 的批准。截至 2023 年 4 月，Opportunity Insights 经济追踪团队的成员包括 Hamidah Alatas、Camille Baker、Harvey Barnhard、Matt Bell、Gregory Bruich、Tina Chelidze、Lucas Chu、Westley Cineus、Sebi Devlin-Foltz、Michael Droste、Dhruv Gaur、Federico Gonzalez、Rayshauna Gray、Abigail Hiller、Matthew Jacob、Tyler Jacobson、Margaret Kallus、Fiona Kastel、Laura Kincaide、Cailtin Kupsc、Sarah LaBauve、Lucía Lamas、Maddie Marino、Kai Matheson、Jared Miller、Christian Mott、Kate Musen、Danny Onorato、Sarah Oppenheimer、Trina Ott、Lynn Overmann、Max Pienkny、Jeremiah Prince、Sebastian Puerta、Daniel Reuter、Peter Ruhm、Tom Rutter、Emanuel Schertz、Shannon Felton Spence、 Krista Stapleford、Kamelia Stavreva、Ceci Steyn、James Stratton、Clare Suter、Elizabeth Thach、Nicolaj Thor、Amanda Wahlers、Kristen Watkins、Alanna Williams、David Williams、Chase Williamson、Shady Yassin、Ruby Zhang 和 Austin Zheng。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。