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碳许可证银行的一般平衡方法
▶使用微型基础结构模型来补充有关气候问题的新兴文献：例如Fischer和Springborn（2011），Heutel（2012），Golosov等。（2014），Dissou和Karnizova（2016），Annicchianrico和Di dio（2015，2017），Annicchianrico等。（2018），Barrage（2020），Carattini等。（2021），Diluiso等。（2021），Jondeau等。（2022），Finkelstein Shapiro and Metcalf（2023），Gibson和Heutel（第四。）。
第 3 部分 黑洞
2 史瓦西黑洞 11 2.1 Birkhoff 定理.......................................................................................................................11 2.2 引力红移.......................................................................................................................12 2.3 史瓦西解的测地线.......................................................................................................13 2.4 爱丁顿-芬克尔斯坦坐标.......................................................................................................13 . ... . ... . ....................................................................................................................................................................................30 2.13 奇点. ....................................................................................................................................................................................................30
家访中解决药物滥用问题的接触点：第一阶段最终报告
我们要感谢我们的项目官员 Nicole Denmark（规划、研究和评估办公室 [OPRE]）。此外，我们还要感谢 Kathleen Dwyer（OPRE）和 Rachel Herzfeldt-Kamprath（卫生资源和服务管理局 [HRSA]）。我们还要感谢 OPRE 和 HRSA 领导层对这项工作的贡献。我们感谢 Mathematica 团队，包括 Elizabeth Cavadel、Emily Sama-Miller、Brigitte Tran、Colleen Fitts 和 Cindy Castro，以及我们的编辑团队。我们还要感谢我们的项目合作伙伴南卡罗来纳大学的 Ron Prinz 博士、西北大学的 Darius Tandon 博士和健康与康复研究所的 Norma Finkelstein 博士。最重要的是，我们要向与我们分享信息的家访模型开发者、产妇、婴儿和幼儿家访 (MIECHV) 获奖者领导以及部落 MIECHV 受助者领导表示感谢。
扭曲的创新：市场是否获得了...的方向
本文基于 2023 年 1 月在新奥尔良发表的美国经济协会杰出讲座。我感谢 Ufuk Akcigit、David Autor、Rena Conti、Joe Doyle、Michael Greenstone、Simon Johnson、Chad Jones、Amy Finkelstein、Will Rafey、Dani Rodrik 和 John Van Reenan 提供的非常有用的评论、讨论和参考。我感谢 Juanita Jaramillo、Shinnosuke Kikuchi、Fredric Kong 和 Todd Lensman 提供的出色研究协助。特别感谢 David Hemous、Ralf Martin、Jacob Moscona 和 John Van Reenen 分享数据并为本文报告的实证工作提供帮助。最后但并非最不重要的是，这项工作大量借鉴了与几位合著者的合作。我特别感谢 Ufuk Akcigit、David Autor、Simon Johnson、Pascual Restrepo 和 Fabrizio Zilibotti 对我在这些主题上的知识和理解的持久贡献。所有剩余的错误当然都是我自己的。我非常感谢休利特基金会的慷慨资助。本文表达的观点均为作者本人观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
主动学习和学生成就：空间、经验还是教学法的问题？
尽管研究成果越来越多，但要理清教室建筑、学生特征和教学设计对学生成绩的影响却颇具挑战性。在本研究所依据的卫生专业领域，关于这一主题的研究很少（Waltz 等人，2014 年）。新临床医生需要掌握相关的内容知识，并能够在各种情况和不同背景下应用这些知识，同时还要接受培训以解决问题、进行批判性和分析性思考、通过口头和书面媒介进行有效沟通，并能很好地作为跨专业团队成员工作，这样他们才能在毕业时满足临床实践的要求。主动学习教室建筑和主动学习教学法已被开发为教室和专业空间之间的桥梁。理想情况下，教师能够利用建筑和教学法创造机会，在反映未来工作场所许多方面的互动情况下应用知识。这使得学生能够更深入地参与内容、与同学和老师互动（Finkelstein 等人，2016 年；Rands 和 Gansemer-Topf，2017 年）。然而，了解如何平衡和优先考虑这些资源对
2021 年冬季参数 - USAWC 出版社 - 陆军战争学院
Anne Louise Antonoff 博士 海军陆战队大学 Hal Brands 博士 约翰霍普金斯大学 Douglas W. Bristol Jr. 博士 南密西西比大学 Robert J. Bunker 博士 C/O Futures, LLC 研究与分析主任 Jeffery L. Caton 先生 Kepler Strategies, LLC Samuel Charap 博士 兰德公司 Murray R. Clark 先生 上校（美国空军，退役） 在逃 Conrad C. Crane 博士 中校（美国陆军，退役） 美国陆军遗产与教育中心 Audrey Kurth Cronin 教授 美国大学 Mark J. Eshelman 先生 上校（美国陆军，退役） 美国陆军战争学院，DDE David M. Finkelstein 博士 海军分析中心 T. X. Hammes 博士 国防大学 Stéfanie von Hlatky 博士 皇后大学，国际与国防政策中心 An Jacobs 博士 诺丁汉特伦特大学 Nina Jankowicz 女士 伍德罗·威尔逊国际学者中心Genevieve Lester 美国陆军战争学院，De Serio 主席
表征 retron Efe1 逆转录酶与 ncRNA 的相互作用
逆转录子是多种多样的细菌抗噬菌体防御系统。逆转录子操纵子由逆转录酶、辅助蛋白和作为逆转录引物和模板的结构化非编码 RNA 组成。逆转录子目前正在开发成细菌、植物和哺乳动物细胞中的新基因编辑工具。Finkelstein 实验室发现的一种新逆转录子系统 Efe1 在哺乳动物细胞中的基因编辑率高于目前的逆转录子基因编辑标准 Eco1。发现 Efe1 优于 Eco1 的原因可以阐明逆转录子功能背后的分子机制。在这里，我研究了 Efe1 逆转录酶，并使用低温电子显微镜重建了其 RT-msDNA 复合物的 3.9 Å 密度图。Efe1 复合物与 Eco1 复合物非常相似，只是它是一种单体，并且其 msDNA 具有比 Eco1 更刚性的 DNA 茎环。在没有同源 ncRNA 的情况下，Efe1 逆转录酶溶解度急剧下降。 Efe1 逆转录酶也可被 Eco1 ncRNA 溶解并产生 Eco1 msDNA。Efe1 逆转录酶中催化残基的突变会消除 msDNA 的产生并降低溶解度。这些发现有助于了解逆转录酶与 ncRNA 的相互作用，从而决定正确的蛋白质折叠，并为未来单独纯化逆转录酶提供一些指导。
退伍军人事务部伤残补偿的证据
我们感谢 Lisa Brenner、David Card、David Chan、Janet Currie、Mark Duggan、Liran Einav、Amy Finkelstein、Audrey Guo、Sarah Miller、Ashley O'Donoghue、Stacey Pollack、Liam Rose、Heather Royer、Frank Schilbach、Hannes Schwandt、George Sheldon、Paul Silver、Jodie Trafton、Todd Wagner、VA-GAO 健康结果研究小组以及 ASHEcon、布鲁克大学、卡尔顿大学、印第安纳大学 SPEA、国家税务协会会议、NBER 暑期学院（老龄化）、西蒙弗雷泽大学、新加坡管理大学和南方经济学会会议的研讨会参与者提供的有益评论。我们特别感谢 Paul Shute、Wanmei Ou、Babatunde Oguntade、John McCarthy、Rani Hoff、Wes Kasprow 以及 VA 绩效分析和诚信办公室和 VA 债务管理中心提供数据访问权限。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国退伍军人事务部、退伍军人健康管理局或退伍军人福利管理局的观点。本文中的工作是 VHA 内部质量改进的一部分，并被斯坦福 IRB 视为非研究。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映国家经济研究局的观点。
将人类专业知识与人工智能相结合
我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册中心预注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren、Curtis Langlotz 和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的几位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。