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创新科技署 STEM 实习计划 (2024-25)
「创新科技署 STEM 实习计划（2024-25 年冬季）」重要提示： 创新科技署 STEM 实习计划的每月津贴为每 30 天 11,190 元。 雇主申请该计划的截止日期为 2024 年 11 月 1 日至 2024 年 12 月 17 日。逾期申请将不获接受。 雇主必须于实习开始前按照“学生资格审查及申请结果”电邮中订明的条款提交以下文件（逾期提交的申请将不获接受）： 已签署合约的软复本（适用于所有学生）及； 学生实习生签署的已填妥附件 A - 声明的软复本及； 一份最新的“不反对信”（NOL），注明香港入境事务处不反对学生就业（只适用于非本地全日制本科生及研究生）。 所有香港科技大学学生在计划下的实习工作不得晚于 2024 年 12 月 31 日开始，亦不得晚于 2025 年 1 月 28 日结束。 代通知金及雇佣合约中的通知期不得超过 2 星期。 在以下情况下，申请将不获接纳及发还款项： 实习期在扣除所有无薪假天数（如有）后少于 28 个历日。 适用于整个实习期间放取 14 天或以上无薪假的学生的申请。 未能于2025年2月4日或之前提交学生实习报告和/或雇主实习报告以及所有必需的文件。
Yuyan Wang-斯坦福大学Yuyan Wang-斯坦福大学
o北京大学监督学院。2023年12月。2023年11月。2023年11月。o AIBA研讨会，坦普尔大学（Virtual）。2023年10月。2023年9月。2023年8月。2023年6月。o加利福尼亚大学，河滨商学院。2023年2月。2022年11月。o宾夕法尼亚大学沃顿商学院。2022年11月。2022年11月。2022年10月。O2022 Infelss年会。2022年10月。o SC约翰逊商学院，康奈尔大学（Virtual）。2022年10月。2022年10月。O第16届ACM推荐系统会议（Recsys 2022）。2022年9月。2022年9月。2022年9月。2022年6月。
数据经济中的数据联盟和监管 Lin William ...
本文之前以“数字平台和大数据时代的反垄断、监管和用户联盟”为名发表。我们感谢 Matthieu Bouvard（讨论者）、Sebastian Gryglewicz、Shota Ichishashi、Anthony Lee Zhang（讨论者）、Evgeny Lyandres、Michael Sockin（讨论者）、Leonard Treuren 和 Laura Veldkamp 的详细评论。我们还要感谢 Greg Buchak、Jacelly Caspedes、Emilio Calvano、Christopher Clayton、Hans Degryse、Thierry Foucault、Denis Gromb、Andrei Hagiu、Zhigeng He、Jing Huang、Shiyang Huang、Laurence Lescourret、Dan Luo、Roxana Mihet、Aniko Oery Christine Parlour、James Poterba、Raghuram Rajan、Huan Tang、Glen Weyl、Liyan Yang，以及金融人工智能和大数据研究论坛网络研讨会、卡尔加里大学哈斯凯恩商学院、ESSEC 商学院、2022 年牛津人工智能与金融市场会议、香港中文大学深圳、第四届大中华区金融会议、香港科技大学广州、IGP 年会、2022 年金融科技与数字金融国际会议、鲁汶大学、北京大学国家发展学院数字金融研究所金融科技研讨会和 2022 年耶鲁大学初级金融会议的会议和研讨会参与者提出的建设性反馈。何志恒和阮启红提供了出色的研究协助。该项目没有特别资助。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。
空间增长、金融准入和不平等
∗ 吉：香港科技大学金融系（电子邮箱：jiy@ust.hk）；滕：耶鲁大学经济学系（电子邮箱：songyuan.teng@yale.edu）；汤森：麻省理工学院经济学系（电子邮箱：rtownsen@mit.edu）。本文之前发表的题目是“分支机构扩张与数字银行：空间均衡模型中的增长和不平等动态”。我们感谢编辑和四位匿名审稿人的建设性意见。我们感谢 Christian Ahlin、Abhijit Banerjee、Saki Bigio、Emilio Bisetti、Ariel Burstein、Dean Corbae、Vidhan Goyal、Alex Xi He、Hugo Hopenhayn、Greg Kaplan、Kai Li、Xiao Ma、Abhiroop Mukherjee、Yoshio Nozawa、Xiao Zhao 和 Fabrizio Zilibotti 的有益讨论。我们还感谢麻省理工学院、密歇根州立大学、加州大学洛杉矶分校、香港科技大学、中央财经大学、金融与发展研讨会、经济理论促进会 (SAET)、中央银行与不平等圆桌会议、计量经济学会北美夏季会议、计量经济学会亚洲会议、经济动力学学会、计量经济学会澳大利亚会议和中国国际宏观经济学会议的研讨会和会议参与者提出的意见和建议。严吉感谢香港研究资助局 GRF 拨款（项目编号 16500718）的资金支持。Townsend 非常感谢尤妮丝肯尼迪施莱佛国家儿童健康与人类发展研究所 (NICHD)（拨款编号 R01 HD027638）、经济政策研究中心 (CEPR) 和国际发展部 (DFID) 在拨款 MRG002_1255 下提供的研究支持。
Bernd Schmitt-哥伦比亚商学院
2024年12月1日，伯恩德·施密特·bhs1@columbia.edu Robert D. Calkins国际商学院哥伦比亚商学院国际商学院教授，纽约教育，1988年，纽约州康奈尔大学，纽约州纽约大学心理学，1984年纽约州康奈尔大学，1984年，纽约州外交官（硕士） 1999年全球品牌领导力中心1998 - 2003年教授1988年至1998年至1998年教授助理和副教授（1996年）特殊假期（2011- 2011-2013）亚洲消费者洞察研究所，Nanyang Technology University，Nanyang Technology University，Nanyang Sabbication和其他访问和荣誉仪式的Schmittrions Schmittrions Schmitters和Honorary Intrials Intrary Insight，亚洲，欧洲和美国亚洲新加坡管理大学，5月至2024年8月，香港大学，8月/9月（2周），2023年南南技术大学，新加坡，2011年7月至6月。Yonsei大学（韩国），2008年1月，新加坡管理大学，2007年6月/2007年7月，中国 - 欧洲国际商学院（CEIBS），上海，1996年上海 - 2000年至2000年（每年2-3个月），香港大学，1999年7月/8月，1999年7月/8月，香港科学技术（HKOUST）1993年5月1993年5月1991年，1993年6月1日，拜访（1994年），访问1994年，访问，拜访（1994年），在1994年访问，拜访，和1993
简历 - 王鑫
刘志平（2023/02-2023/05，现为南京大学博士生）、陈逸飞（2023/01-2023/04，剑桥大学研究生）、张蕾（2021/12-2023/04，现为香港科技大学广州分校博士生）、刘霞（2021/08-2023/04，中科院博士生）、张浩凯（2021/10-2023/04，清华大学博士生）、朱成宏（2021/12-2023/04，现为香港科技大学广州分校博士生）、荆明睿（2022/05-2023/04，现为香港科技大学广州分校博士生）、余湛（2021/11-2023/05，现为新加坡国立大学博士生）、宋志新（2020/04-2021/07，现于佐治亚理工学院攻读博士学位）、赵选强（202008-202208，现于香港大学攻读博士学位）、赵本池（2020/10-2022/03，现于大阪大学攻读博士学位）、陈然柳（2020/08-2021/08，现于哥本哈根大学攻读博士学位）、蒋佳庆（2020/07-2021/04，现于加州理工学院攻读博士学位）、曹晨峰（2020/07-2020/10，现于香港科技大学攻读博士学位）、余思卓（2021/01-2021/10，现于巴黎-萨克雷大学攻读博士学位）、夏子涵（2021/04-2022/03，现于南加州大学学生）、王庆河（2020/09-2021/09，现于加州大学洛杉矶分校学生）、王子河(2020/07-2021/07，现百度软件工程师)、莫印(2021/09-2021/12，百度→香港科技大学广州)、李罗珍(2022/08-2022/11，现荷兰代尔夫特理工大学研究生)、朱成凯(2021/08-2023/04，现香港科技大学广州)博士生)、耿刘（2021/08-2023/04，现为香港中文大学（深圳）博士生）、姚宏顺（2021/08-2023/04，研究生）、王振铎（2022/07-2022/09）、施凯彦（2021/04-2021/07）、叶瑞林（2021/09-） 2022/01), 黄嘉欣(2021/09-2022/01)、王家辉(2021/06-2021/08)、宋艺轩(2021/06-2021/08)、李茂然(2021/02-2021/07)、刘迎建(2021/01-2021/07)、严子贤(2020/09-2021/09)、席韩哲(2021/05-2021/09)、陈一方(2020/03-2020/06)、孟泽林(2020/04-2021/07)。
首届美国专利奖和中国企业出口
摘要 我们研究国际专利活动如何使新兴经济体的企业在全球市场上蓬勃发展。我们将中国海关数据与美国专利记录进行匹配，并利用美国专利局专利审查员的准随机分配来确定美国专利授权对中国企业后续出口业绩的因果影响。首次申请专利成功的企业出口增长显著高于其他方面类似的首次申请失败企业。这种影响仅在小部分通过美国对技术专利相关产品的市场保护发挥作用，而主要由其他市场的扩张推动。对目的地和产品的反应表明，美国专利授予表明中国企业生产高质量产品的能力和履行合同的信誉，从而减轻了国际贸易中的信息摩擦。几乎没有证据表明放宽财务限制或促进后续创新。 关键词：专利权、创新、出口业绩、贸易、市场保护、不对称信息、信号传递 JEL 代码：F10；F14；O30；O31；O34 本文是中心贸易计划的一部分。经济绩效中心由经济及社会研究委员会资助。我们感谢 Lee Branstetter、Qing Liu、Jianpeng Deng 以及新加坡管理大学、澳门大学、东南大学（中国）、香港科技大学、北京大学、香港网上贸易研讨会 2021、NBER 暑期学院 2022、国际贸易实证研究 2022、IGC 2022、澳大利亚贸易研讨会 2022 和中国经济学暑期学院 2023 的研讨会和会议参与者的评论。香港科技大学的 Robin Kaiji Gong。香港科技大学的 Yao Amber Li。伦敦大学学院和伦敦政治经济学院经济绩效中心的 Kalina Manova。香港城市大学的 Stephen Teng Sun，由伦敦政治经济学院经济绩效中心出版，地址：伦敦 WC2A 2AE 霍顿街。保留所有权利。未经出版商事先书面许可，不得以任何形式或任何方式复制、存储在检索系统中或传输本出版物的任何部分，也不得向公众发布或以除出版形式以外的任何形式传播。如需复制任何文章或工作文件的任何部分，请发送至上述地址的编辑。 RK Gong、YA Li、K. Manova 和 S. Teng Sun，提交于 2023 年。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。