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工业界对人工智能研究的影响力日益增强
行业聘用人才和利用更强大计算能力的能力可能是由于支出差异而产生的。尽管公共和私营部门对人工智能的投资都大幅增加，但行业的投资规模更大且增长速度更快（见 SM）。我们将行业与公共利益人工智能研究的主要来源进行比较：政府，政府既资助自己的研究，也是学术资金的主要来源。2021 年，美国非国防政府机构在人工智能上拨款 15 亿美元。同年，欧盟委员会计划支出 10 亿欧元（12 亿美元）。相比之下，2021 年全球行业在人工智能上的支出超过 3400 亿美元，大大超过公共投资。例如，2019 年谷歌的母公司 Alphabet 在其子公司 DeepMind 上花费了 15 亿美元，这只是其人工智能投资的一部分。在欧洲，差距较小，但仍然存在； AI Watch 估计“私营和公共部门分别占欧盟 AI 投资的 67% 和 33%”（4）（见 SM）。相比之下，近几十年来，制药行业的研究资金大致平均分配给私营部门和政府或非营利组织（见 SM）。OpenAI 就是进行 AI 研究所需资金规模的一个例子，它最初是一个非营利组织，声称“不受产生财务回报需求的限制”，旨在“造福全人类”（5）。四年后，OpenAI 将其地位更改为“有上限的营利性组织”，并宣布这一变化将使他们“能够迅速增加在计算和人才方面的投资”（6）。
社会支持和复原力对应对的影响
摘要 大学生活对许多学生来说都是一个充满挑战的时期，因为他们需要应对学业压力、社会关系和个人成长。在这种情况下，社会支持、适应力、应对策略和心理健康之间的相互作用在决定大学生的幸福感方面起着至关重要的作用。社会支持是指在需要时他人提供的帮助和资源。适应力是从逆境中恢复过来并积极适应压力源的能力。应对策略是个人用来管理压力情况的行为或心理努力。心理健康包括情感、心理和社会福祉。本研究旨在研究社会支持和适应力对学生应对策略的影响。选择了 200 名学生（100 名男性，100 名女性）作为样本。使用了感知社会支持多维量表（Zimet、Dahlem 和 Farley，1988）、简明复原力量表（Smith，2008）和应对策略指标（Amirkhan 和 James H.，1994）。进行了多元回归分析，以找出不同预测变量的贡献。结果表明，预测变量与标准变量之间存在显著的正相关关系。社会支持和复原力与应对策略（解决问题、寻求社会支持和回避）之间存在正相关。与其他两个预测变量（即自我概念和灵性）相比，情绪成熟度在决定大学生学业复原力方面的贡献更为显著。
影响行动和其他冲突趋势
在过去的几十年中，各种学者和政客都曾警告过网络战争的到来以及可能出现的灾难性规模的网络行动 1，这可能导致臭名昭著的“网络珍珠港事件”（Shanker and Bumiller 2012）。正如托马斯·里德 (Thomas Rid) 在其著作《网络战争不会发生》中指出的那样，此类行动并没有变得无处不在，也没有升级为（网络）战争（Rid 2013）。虽然已经观察到在战争时期进行网络行动以支持其他军事行动的案例（例如在格鲁吉亚或乌克兰），但网络安全文献普遍认为，大多数此类行动发生在武装冲突的门槛以下，一些国际安全学者将这一区域称为“灰色地带”。
圣战影响活动 - C-IED COE
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对语言输入统计数据对...的影响进行建模
我们在一系列儿童与照顾者之间英语互动的纵向语料库上训练了一个计算模型（基于块的学习器，CBL），以测试一种拟议的统计学习机制——后向转换概率——是否能够稳定准确地预测儿童在成长最初几年的言语表达。我们预测，随着儿童年龄的增长，该模型重建儿童言语表达的准确性会降低，因为儿童逐渐开始使用抽象形式而不是来自其言语环境中的特定“块”来生成言语。为了验证这个想法，我们在一系列纵向儿童语言语料库中最近遇到的和累积的言语输入上训练了该模型。然后我们评估了该模型是否能够准确地重建儿童的言语。控制话语长度和重复块的存在后，我们没有发现任何证据表明 CBL 重建儿童言语表达的能力会随着年龄的增长而降低。
人口因素对本地就业和非技术就业的影响
引言 能源是工业的重要组成部分，是可持续发展的基础要素。除了工业应用之外，能源还在社会发展中发挥着重要作用，它为供暖、照明、交通运输以及教育和科学研究提供了便利。当前全球能源供应和消费模式在环境、经济和社会方面都是不可持续的。然而，可再生能源通过利用自然界丰富的资源、应对气候变化、加强能源安全和促进经济增长，为更清洁、更绿色、更具弹性的未来提供了一条可持续的道路。可再生能源资源丰富且取之不尽，可提供可持续的供应，能够无限期地满足全球能源需求，而不会耗尽有限的资源。可再生能源部门推动经济增长和创造就业机会，为创新、投资和当地发展创造机会，特别是在农村地区。可再生能源面临的一个主要挑战是其间歇性，太阳能和风能发电会随天气条件而变化。能源存储、电网管理和混合系统方面的技术进步对于缓解这一问题至关重要。将可再生能源整合到现有电网和基础设施中需要大量投资和精心规划，以确保可靠性、稳定性和与传统电源的兼容性。政策、激励措施和监管框架对于加速可再生能源技术的采用、吸引投资和促进市场竞争至关重要。持续的研究和开发对于提高可再生能源技术的效率、可靠性和可负担性以及探索潮汐能和波浪能等新的可能性至关重要。目前，研究人员已经分析了人口统计学对公众对可再生能源相关就业创造的看法的影响。研究范围本研究深入探讨了与蒂鲁内尔维利可再生能源 (RE) 相关的本地和非技术就业创造动态，重点关注当地人口的社会人口特征研究目标 1. 评估公众对不同人口群体可再生能源项目创造本地就业机会的潜力的判断。 2. 评估公众对不同人口群体可再生能源项目创造的非技术就业机会的看法。
COVID-19 或 COVID-19 疫苗是否影响了……
摘要。2021 年，印度特定地区的登革热疾病负担有所增加。我们旨在探索 COVID-19 后和 COVID-19 疫苗接种后时代登革热发生和严重程度的风险因素，并对 2021 年 2 月至 2022 年 4 月在印度北部一家三级医院进行的两项先前观察性研究的参与者进行了探索性分析。医护人员占研究参与者的大多数。根据 COVID-19 感染和接种疫苗的时间，将个体分为五组：未接种 COVID 疫苗、接种疫苗后未感染 COVID (VNC)、接种疫苗后感染 COVID (CAV)、接种疫苗后感染 COVID (VAC) 和未接种疫苗后未感染 COVID (NVNC) 组。实验室确诊登革热和重症登革热的发生率是主要关注的结果。共纳入 1,701 名参与者（1,520 名接种疫苗者，181 名未接种疫苗者）。其中，133 例（7.8%）出现症状性登革热，42 例（31.6%）为“重症”。2020 年有 COVID-19 病史的人患上症状性登革热的几率是 NVNC、VNC 和 CAV 组的 2 倍（P=0.002）。VAC 组患上症状性登革热的几率分别是 NVNC、VNC 和 CAV 组的 3.6 倍（P=0.019）、2 倍（P=0.002）和 1.9 倍（P=0.01）。登革热的严重程度不受 COVID-19 疫苗接种的影响，但具有边际统计学意义的是，过去感染过任何 COVID-19 的人患严重登革热的风险都高出 2 倍（P 5 0.08）。我们得出结论，COVID-19 可能会增加患上症状性登革热的风险。未来的研究应探索 COVID-19 康复患者对其他病毒性疾病的易感性。从 COVID-19 康复后接种 COVID-19 疫苗的个体似乎尤其面临更大的症状性登革热风险，需要长期警惕。应在 COVID-19 康复和接种疫苗的个体中研究可能的机制，例如抗体依赖性增强或 T 细胞功能障碍。
税收收入对经济增长的影响...
在现代全球经济条件下，税收政策是直接影响国家经济发展的管理工具。本文着重评估吉尔吉斯共和国税收政策与经济发展之间的相互关系。本文探讨了如何使国家的税收政策适应世界经济条件以及国内需求和可能性。本研究侧重于吉尔吉斯斯坦税收制度的具体特点，包括立法结构和近期变化及其对财政政策和经济指标的影响。作者强调，要实现可持续经济增长并提高人民福祉，必须建立一个能够充分应对世界经济变化的税收制度。本文对宏观经济因素和关键经济指标进行了详细分析，旨在确定当前趋势和优化税收负担的潜在机会。特别关注开发有助于形成有利于可持续经济发展和国民经济繁荣的环境的税收工具。本研究全面概述了吉尔吉斯共和国的税收制度，并分析了近期的变化及其对财政政策和经济指标的影响。总之，本文明确了有效税收政策对刺激可持续经济增长的战略意义。
区域间延迟对产生大规模的影响......
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 3 月 27 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.03.27.534336 doi：bioRxiv 预印本
NHS 支出对经济增长的影响
我们的分析表明，在急性病、社区和初级保健方面，2015 年至 2019 年期间，支出增加最多和增加最少的群体的 GVA 增长存在统计学上的显著差异，但精神卫生方面并非如此。• 平均而言，如果其他所有条件都相同，那么在每种护理环境中支出增加最少的领域可以在经历的增长基础上平均增加至少 4.46 亿英镑的 GVA。• 这种影响在社区和初级保健中最大，在这些领域，如果支出增加最多，则支出增加最少的领域可以分别使 GVA 增长近 4.5 亿英镑和 7 亿英镑。我们发现，如果其他方面的支出保持稳定，每增加 1 英镑，就可能带来超过 14 英镑的收益。• 我们计算出了向支出增加最少的领域额外投资 10 亿英镑（不到国家预算的 1%）的收益。如果投资于社区或初级保健，这项收益将超过 140 亿英镑。 • 这一介于 10 英镑和 14 英镑之间的 GVA 乘数与之前发现的 4 英镑的收益不同，因为在这项工作中，我们关注的是 CCG 子集和特定护理环境的支出变化，而不是 NHS 总支出及其对整个经济的效益。