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能量过渡中的性别和交叉不平等...
第2天。fraunhofer iao-“为公正的能源过渡创建数据驱动和以人为以人为本的政策”该模块探索了能源正义的复杂性，使用了对欧盟和撒哈拉以南非洲30,000名公民的Genesys调查的见解。参与者将研究能源系统如何对社会群体有所不同，重点关注能源贫困，健康影响和价值驱动的能源选择等问题。关键主题包括能源政策边缘化的数据驱动分析，以及来自以人为中心的能源系统的科学技术研究（STS）的基础概念。通过基于现实世界角色的决策练习，参与者将设计有针对性的策略来应对能源正义挑战。研讨会遵循SEE（灵敏度，装备，授权）方法，结合互动学习，理论见解和竞争性小组的工作，以增强参与者制定公平的能源政策。
坎伯尔经济不平等与学术自由
我将在第二部分中简要介绍衡量不平等的概念和经验问题，从而对过去三十年全球经济不平等趋势进行描述。我们将看到，这些趋势和模式错综复杂，而且不平等加剧并没有普遍的模式。然而，潜在的力量是朝着经济不平等加剧的方向发展的——这些变化反映了政策选择。然后，本节定义了学术不平等，并强调了它与经济不平等之间的双向因果关系。第三部分区分了消极自由和积极自由，并强调积极自由是本文的重点。然后，它评估了经济资源和经济不平等是积极自由（包括积极学术自由）的关键决定因素。如果经济不平等削弱了积极自由，学术不平等又削弱了积极的学术自由。第四部分讨论了在加强积极学术自由的目标下，专门针对学术不平等与更普遍的经济不平等之间的政策平衡问题。第五部分结束。
使用机器学习应用的集中不平等
浓度不平等作为许多独立随机变量功能的尾巴概率上的上限。在组合优化问题上说明了浓度不平等的范围。详细描述了伯恩斯坦不等式的路径，强调了一个事实，即随机变量的对数宽带变换上的良好界限为尾巴概率提供了指数界限。本课程的主要主题将是伯恩斯坦式不平等的推导，用于一般功能。martingales方法提供了构建伯恩斯坦样不平等的一般配方。与Martingales相关的指数性超级马丁甲公司以有限的增量相关联，可以重新确定著名的有限差异不平等。尽管并且由于其普遍性，但使用Martingale方法可能很难。这促使搜索更具用户友好的方法，例如（例如）熵方法。Efron-Stein不等式说明了熵方法中的第一步。后者的不等式在独立随机变量的一般函数的方差上提供了一般且通常很紧的上限。在组合优化问题上首先说明了Efron-Stein结合。
发展中国家的疫情防控与不平等......
发展中经济体的流行病防控与不平等摘要我们将典型的 SIR 流行病学模型整合到一个一般均衡框架中，该框架包含高技能和低技能工人，每个工人都选择在工作地点（现场）或家中（远程）工作。现场劳动力和远程劳动力是不完美的替代品，但高技能工人相对于低技能工人更具替代性。将模型校准到印度经济后，我们发现不同的防控政策通过限制现场劳动力，对低技能工人的影响不成比例地高于高技能工人，从而加剧了已经存在的不平等。此外，防控政策在控制低技能工人中的疾病传播方面效果较差，因为与高技能工人相比，低技能工人更愿意选择在现场工作。最后，我们表明，旨在消除封锁造成的不平等加剧的低技能工人的有条件转移，提高了各种遏制政策的有效性，并成功减少了高技能和低技能工人之间的健康结果差距。_ 关键词 : COVID-19、遏制、不平等、转移
战略计划 - | USC全球健康不平等研究所
在2018年，当我担任当时的加州大学全球健康研究所的领导时，我立即看到了建立该研究所过去成就的机会。我的领导团队认识到，合理决策的基础将是利益相关者对研究所的目的和优先事项以及我们真正希望实现的目标的共同理解。因此，我们从USC社区和全球卫生领域的各种观点上进行了严格的战略规划过程。这项事业标志着令人兴奋的新章节的开始，如我们的新名称“ USC USC全球健康不平等研究所”所反映的。在以下页面中介绍了战略规划过程的其他结果。该研究所的使命，目标和目标已经重新制定，战略计划确定了四个重点领域，在这些领域中，该研究所的影响力最大。它将我们的工作核心领域定义为研究，教育和政策参与，并确认我们的泛大学和对全球健康的多学科方法对于实现预期的结果至关重要。在USC，教职员工，学生和许多合作伙伴的领导层的出色支持下，我和我的同事们准备以对全球和全球健康本身的社区产生持久影响的方式实施战略计划。我们感谢您对这项努力的兴趣，我们期待与您合作，实现更加健康的世界。
量子信息理论CHSH不等式
CHSH游戏是一个由爱丽丝和鲍勃的玩家组成的两人游戏，他们分别从裁判查理（Charlie）中分别获得了x∈{0，1}和y∈{0，1}作为输入（或“问题”）。两个玩家都必须向查理发送输出，而不会以任何方式进行交流（他们事先知道他们的两个输入都是从{0，1}随机选择的，即所有可能的4个可能的输入对（0,0），（0,1），（1,0），（1,1）均可能同样可能）。说，爱丽丝的回答是a，鲍勃的答案是b。任务是为了让爱丽丝和鲍勃提供每个问题的匹配输出（即a = b）除非问题为（1,1）（其中其输出必须为a̸= b）。也就是说，在收到两个答案之后，查理决定了球员是赢还是输掉比赛，这意味着一个人不可能赢得胜利，而另一个则不可能输掉比赛。
机器学习辅助测量Lepton-Jet方位角角度不对称在HERA的深弹性散射中
在深度无弹性正面散射中，使用与HERA的H1检测器收集的数据测量Lepton-Jet方位角不对称性。When the average transverse momentum of the lepton-jet sys- tem, lvert ⃗ P ⊥ rvert , is much larger than the total transverse momentum of the system, lvert⃗q ⊥ rvert , the asymmetry between parallel and antiparallel configurations, ⃗ P ⊥ and ⃗q ⊥ , is expected to be gener- ated by initial and final state soft gluon radiation and can be predicted using perturbation theory.量化不对称的角度特性提供了对强力的额外测试。研究不对称性对于通过横向动量依赖（TMD）Parton分布函数（PDFS）产生的固有不对称的未来测量很重要，其中这种不对称构成了主要背景。方位角不对称的力矩是使用机器学习方法来测量不需要归安宁的。
“气候变化，劳动力市场摩擦和不平等”
我们对温度上升对劳动生产率，劳动力市场动态和收入不平等的影响进行建模。使用指示搜索使用异质代理连续时间（HACT）模型，我们分析了温度诱导的生产力浮动如何影响劳动力市场，收入和财富的融合以及财富积累。该模型的特征是工人与财富，生产力和位置相关的工人，在高生产率状态下温度会影响过渡。企业发布了固定的工资合同，工人在分段的劳动力市场上指导他们的求职。我们使用越南劳动力数据（2009-2018）校准模型，与ME-METOROCY RECORD匹配，捕获区域温度变化。随着温度的升高，在低工资市场中，空缺与在这些市场中搜寻的失业工人的比率随着劳动力生产率下降和财富下降，导致工人在空缺也下降时将他们的搜索引导到这些市场。工资分配向左转移，平均收入和财富下降。气候引起的生产力冲击会放大收入和财富分散，因为较富裕的人能够更好地自我保险，以抵抗收入风险。结果强调了气候变化在塑造劳动力市场不平等中的作用，并提供了可能减轻其不利影响的政策干预措施的见解。
进入专业职业的不平等现象
先前的研究表明，即使在获得相同水平的教育水平的情况下，处于弱势的年轻人在职业职业中工作的可能性较小。到目前为止，对此的原因知之甚少 - 他们是申请专业入门级角色而不是被聘用的角色，还是他们首先不申请？使用来自17个大型雇主入境计划的唯一招聘数据，我们首次回答了这个问题。我们发现，来自较低社会经济和少数民族群体的申请人在申请人池中有很好的代表，但是即使考虑类似申请人，也不比例地没有获得工作机会。尽管可以通过事先达成来解释大部分差距，但在大学群体内仍存在很大的社会经济差距。女性通常在申请人池中的代表性不足，但在申请中，妇女比其他类似的男人更有可能获得工作机会。
使用惯性传感器
摘要 - 监控运动员运动对于提高性能，减轻疲劳并减少受伤的可能性很重要。高级技术，包括计算机视觉和惯性传感器，在对运动特定运动进行分类方面已广泛探索。将自动体育行动标签与运动员监控数据相结合提供了一种有效的方法来增强工作量分析。关于对运动特定运动进行分类的最新研究表明，基于个别运动员的训练和评估方法的趋势，使模型可以捕获每个运动员特有的独特功能。这对于运动员之间技术差异很大的运动特别有益。当前的研究使用受监督的机器学习模型，包括神经网络和支持向量机（SVM），以使用从上下背包惯性测量单元（IMU）传感器中提取的功能来区分跑步表面，即田径轨道，硬砂和软砂。主成分分析（PCA）用于特征选择和降低维度，增强模型效率和解释性。我们的结果表明，与运动员无关的方法相比，运动员依赖的训练方法可大大提高分类性能，从而达到更高的加权平均精度，召回，F1得分和准确性（p <0.05）。