∗ 我们要感谢编辑 Marco Del Negro 和四位审稿人的评论,这些评论帮助我们改进了本文。我们感谢 2019 年巴西中央银行通胀目标研讨会上的讨论者 Luca Guerrieri。对于对早期版本的评论和讨论,我们还要感谢 Pablo Cuba-Borda、Stanley Fischer、Chris Gibbs、Matteo Iacoviello、Alejandro Justiniano、Greg Kaplan、Neil Mehrotra、James Morley、Bruce Preston、Andrea Raffi,以及美联储委员会、澳大利亚储备银行、麦考瑞大学、墨尔本大学的研讨会参与者,以及福特汉姆国际经济/金融研讨会、澳大利亚经济学家会议和墨尔本研究所宏观经济政策会议的参与者。本文表达的观点为作者的观点,不应归因于国际清算银行、国际货币基金组织、其执行董事会或管理层。其余所有错误均由我们承担。† 国际货币基金组织。电子邮件:jonescallum@gmail.com。‡ 悉尼大学经济学院。电子邮件:mariano.kulish@sydney.edu.au。§ 国际清算银行。电子邮件:daniel.rees@bis.org。
r Venkataramani,Agi,Tushar Mehta,SG,K M Nataraj,A.S.G.,Paramjit Singh Patwalia,Sr。adv,(AC),Gopal Sankaranarayan,Sr。ADV,MS。 Harshika Verma,Dipshu Krishan,Gauravjit Singh Patwalia,Manan Daga,MS。 Samradhi Srivstava,Gaurav Agrawal,Kanu Agarwal,MS。 Chinmayee Chandra,K Paremeshwar,Udai Khanna,Akshay Amritanshu,Anmol Chandan,Ankur Talwar,Anandh Venkataramani,MS。 Vinayak Mehrotra,M.S。Vijayalaksshmi Venkataramani Mansi Sood,Chitvan Singhal,Sonali Jain女士,Abhishek Kumar Pandey,Raman Yadav,Kartikye Agagarwal,Arvind Kumar Sharma,Vivek Sharma博士,Anand Nandan,Aakarsh,Aakarsh,M.S。 Shivangi,Hasan Zubair Waris,Mohd夫人。faz,MS。 Savita Kumari,Amit Pawan,Ashwini Kumar Upadhyay,Ashwani Kumar Dubey,MS。 Tanya Srivastva,Vishal Sinha,M.S。 Shivani Vij,Rameshwar Prasad Goyal,Advs。供受访者。
4。“通信会话的媒体服务器管理”,在6月份向Landon Cox提交2021。授予美国专利号3月的11,601,4782023。5。“使用远期错误校正中的流码恢复损失”,于2021年9月向Michael Rudow,Ganesh Ananthanarayanan和Martin Ellis提起。授予美国专利号11,489,620 2022年。6。“通过大语言模型生成自适应比特率数据流神经网络代码”2024。7。“用于检测数据文件中异常的技术”,与Ryan Beckett和Siva Kakarla一起于4月2024。8。“自动检测复杂配置中的异常”,在2023年5月向Ryan Beckett和Siva Kakarla提交。9。“计算资源的双层机器学习辅助管理”,Zibo Wang,Pinghe Li,Mike Liang于2023年5月。10。在2023年5月向Anuj Kalia,Xenofon Foukas和Bozidar Radunovic提出的“节能5G VRAN的功率控制”。11。“针对虚拟化无线电访问网络的CPU电源管理”,于2023年5月向Anuj Kalia,Xenofon Foukas和Bozidar Radunovic提交。12。“预测VRAN资源负载的无线参数限制”,于2022年5月向Anuj Kalia,Sanjeev Mehrotra和Victor Bahl提交。13。“确定参考信号传输时间”,在2022年5月向Neil Agarwal,Manikanta Kotaru和Victor Bahl提交。
摘要:人工智能(AI)通过计算机系统模拟人类智能,旨在复制类似人类的功能。作为4.0工业革命的关键驱动力,AI正在改变教育,尤其是在教学过程中。本研究研究了AI在英语教学(ELT)中的作用,并探索了整合到该领域的各种AI技术。通过图书馆的研究,调查结果表明,AI促进了一种有利的英语学习环境。它有效地个性化了学习经验,使学生能够与他们的熟练程度,职业需求或兴趣相提并论,使学生能够参与英语技能(讲,倾听,阅读和写作)。AI驱动的工具,例如用于英语的实时仿真平台,增强了实践技能,包括写作和增强学生的参与度以及Ellt在ELT中的英语教学的整体影响。随着技术进步,由于各种AI驱动的平台,学习英语变得更加易于访问。AI技术通过提供类似于人类推理的互动,决策经验来促进理解和技能发展。基于AI的ELT应用程序的示例包括Google翻译,文本到语音(TTS),英语,Orai,Orai,Elsa,Chatbots,Duolingo和Neo Platforms等,提供了多种选择来提高英语能力的选择。本研究论文旨在探讨人工智能(AI)在英语教学(ELT)中的作用。关键字:人类创造力,人工智能,创意写作,Claude AI,I。本文将重点关注AL Technologies的使用如何提高英语技能,优化教学方法并创造沉浸式,实用的学习经验。引言工业时代的变化的快速速度影响了所有人,需要迅速的适应性。全球化和行业4.0的崛起刺激了新的途径,尤其是技术方面的创造力,创新和挑战。因此,技术对于通过文本,图像和声音传输信息至关重要(Rahayu&Pujiyono,2017年)。AS旨在简化人类的任务和活动,技术继续发展,其中最紧张的领域之一是人工智能(AI)。人工智能(AI)在计算创造力方面的持续进步引起了人们的重大关注(Cheng&Day,2014年)。通过合并AI,可以通过各种应用来展示创造力的形式。Rahman(2009)将AI描述为创建软件,可以自主管理知识,计算和搜索功能。这种开发旨在使设备“智能”,模仿人脑的功能,如在线平台和机器人系统中所示(Karsenti,2019年)。AI,也称为机器智能(Mehrotra,2019年),涉及增强具有类似人类认知能力的机器以执行任务。Mehrotra(2019)将AI定义为计算机科学中的领域,专注于设计可以思考和行为像人类的智能系统和应用程序。AI技术的本质在于复制智能(Wang,2019年)。Whitby(2009)强调,AI探索了人类,动物和机器中的智能行为,努力模仿和应用这些特征。术语“ AI”本身将“人造”结合在一起 - 引用了模拟但有效的东西和“智力”,其中包括推理,情感意识,自我理解和创造力等复杂能力(Ahmet,2018)。
RUC 成员: RUC 候补人: Ezequiel Silva, III, MD Jennifer Aloff, MD Amr Abouleish, MD, MBA Gregory L. Barkley, MD Margie C. Andreae, MD Eileen Brewer, MD Amy Aronsky, DO Neal Cohen, MD Gregory L. Barkley, MD Neeraj Desai, MD James Blankenship, MD, MHCM Leisha Eiten, AuD Robert Dale Blasier, MD William Gee, MD Audrey Chun, MD Patrick Godbey, MD Joseph Cleveland, MD Martha Gray, MD Gregory DeMeo, DO John Heiner, MD William Donovan, MD, MPH Gwenn V. Jackson, MD Jeffrey P. Edelstein, MD Kris Kimmell, MD Matthew J. Grierson, MD Charles D. Mabry, MD David Han, MD Mollie MacCormack,医学博士 Gregory Harris,医学博士,公共卫生硕士 John McAllister,医学博士 Peter Hollmann,医学博士 Michael Perskin,医学博士 Omar Hussain,骨科博士 Sanjay Samy,医学博士 M. Douglas Leahy,医学博士 James L. Shoemaker,医学博士 Scott Manaker,医学博士,哲学博士 Matthew Sideman,医学博士 Bradley Marple,医学博士 Clarice Sinn,骨科博士 Swati Mehrotra,医学博士 Timothy Swan,医学博士 John Proctor,医学博士 Mark Villa,医学博士 Richard Rausch,骨科博士,工商管理硕士 David Yankura,医学博士 Kyle Richards,医学博士 Robert Zwolak,医学博士 Lawrence Simon,医学博士 Michael J. Sutherland,医学博士 Donna Sweet,医学博士 James C. Waldorf,医学博士 Thomas J. Weida,医学博士 Adam Weinstein,医学博士
图像 - 基础丰度多重免疫特征:翻译就业。国际免疫肿瘤boumarker;页,D.B。; Broeckx,G。;冈萨雷斯(C.A.);伯基,c。墨菲,c。 Reis-Filho,J.S。; ly,a。; Harms,P.W。; Gupta,R.R。; Vieth,M。;血液,AI。;卡希拉(M。) Cosle,Z。;远处,P.J。van; Veranded,s。; Thasgaard,J。; Khiroya,r。 Abduljabbar,K。; Haab,G。Acosta; ACS,b。亚当斯(Adams) Almeida,J.S。; cover-cloud,i。 Azmoudeh-Ardalan,f。; Badve,s。; Baharun,N.B。; Bellolio,E.R。;祝福,诉; Blenman,K.R。; Fujimoto,L。Botiny Mendo;俄勒冈州汉堡; Chardas,A。; Cheang,M.C ..;复制,f。;库珀,洛杉矶; Coosemans,A。;站立,g。 Portela,F.L。dantes; Deman,f。; Demaria,s。; Dudgeon,S.N。; Elghazawy,M。; Fernand-Martin,c。 Fineberg,s。; Fox,S.B。; Giltnane,J.M。; Gnjatic,s。; Constance-Ericson,P.I。; Grigoriadis,A。; Halama,n。;汉娜(M.G.); Harbhajanka,A。; Hart,S.N。; Hartman,J。; Hewitt,S。; H.M。; Husain,Z。; Irshad,s。; Janssen,E.A; Cataoka,T.R。; Kawaguchi,K。; A.I. Khramsov; Kiraz,U。 Kirtani,P。;代码,L.L。; Corsica,K。; Acturk,G。; Scott,E。; E。;厨师,a。; Laenkholm,A.V。; Lang-Schwarz,c。 Larsimont,d。; J.K. Reading; Lerossau,M。; li,x。; Madabhus,A。; Maley,S.K。; Narasimhamhamurthy,V。Manur; Marks,D.K。;麦当劳E.S.; Pinard,C.J。; Rau,T.T。; Mehrotra,r。 Michels,s。; Kharidehal,d。; mirs,f。;米塔尔(Mittal)摩尔,D.A。; Mushtaq,s。; Nighat,H。; Papathomas,T。; lon-lorca,f。; Pera,R.D。; Pinto-Karden,J.C。;李子,G。; Pusztai,L。;新泽西州拉杰普特;报告,B.L。; Ribeiro,J.M。2024,第(262,3,(2024),pp。271-288)
Stuart J. Mumford ∗ 1,2,3,Nabil Freij 4,Steven Christe 5,Jack Ireland 5,Florian Mayer 6,V。KeithHughitt 7,Albert Y. Shih 5,Daniel F. Ryan 8,5,Simon Liedtke 6,Simon Liedtke 6,Simon Liedtke 6,Simon Liedtke 6,daviderez-suárez9 IK 12,BrigittaSipőcz13,Rishabh Sharma 6,Andrew Leonard 3,David Stansby 14,Russell Hewett 15,Alex Hamilton 6,Laura Hayes 5,Asish Panda 6,Matt Earnshaw 6,Matt Earnshaw 6,Nitin Choudhary Choudhary 16,Ankit Kumar 6,Ankit Kumar 6,Ankit Kumar 6,Prateek Chanda Chanda 17 17,M.Chanda 17,M.Chanda 17,M.Md,M.D. Akramul Haque 18 , Michael S Kirk 11 , Michael Mueller 6 , Sudarshan Konge 6 , Rajul Srivastava 6 , Yash Jain 19 , Samuel Bennett 6 , Ankit Baruah 6 , Will Barnes 20 , Michael Charlton 6 , Shane Maloney 21 , Nicky Chorley 22 , Himanshu 6 , Sanskar Modi 6 , James Paul Mason 6 , Naman9639 6 , Jose Ivan Campos Rozo 23 , Larry Manley 6 , Agneet Chatterjee 24 , John Evans 6 , Michael Malocha 6 , Monica G. Bobra 25 , Sourav Ghosh 24 , Airmansmith97 6 , Dominik Stańczak 26 , Ruben De Visscher 6 , Shresth Verma 27 , Ankit Agrawal 6 , Dumindu Buddhika 6 , Swapnil Sharma 6 , Jongyeob Park 28 , Matt Bates 6 , Dhruv Goel 6 , Garrison Taylor 29 , Goran Cetusic 6 , Jacob 6 , Mateo Inchaurrandieta 6 , Sally Dacie 30 , Sanjeev Dubey 6 , Deepankar Sharma 6 , Erik M. Bray 6 , Jai Ram Rideout 31 , Serge Zahniy 5 , Tomas Meszaros 6 , Abhigyan Bose 6 , André Chicrala 32 , Ankit 6 , Chloé Guennou 6 , Daniel D'Avella 6 , Daniel Williams 33 , Jordan Ballew 6 , Nick Murphy 34 , Priyank Lodha 6 , Thomas Robitaille 6 , Yash Krishan 6 , Andrew Hill 6 , Arthur , 阿比盖尔·L·史蒂文斯 39, 40, 阿德里安·普莱斯-惠兰 41, 安巴尔·梅赫罗特拉 6, 阿尔谢尼·库斯托夫 6, 布兰登·斯通 6, 特朗·基恩·当 42, 伊曼纽尔·阿里亚斯 6, 菲昂拉格·麦肯齐·多佛 1, 弗里克·维斯特林格 36, 古尔山·库马尔 43, 哈什·马图尔 44, 伊戈尔·巴布施金 6, 杰伦·温比什 6, 胡安Camilo Buitrago-Casas 6 , Kalpesh Krishna 45 , Kaustubh Hiware 46 , Manas Mangaonkar 6 , Matthew Mendero 6 , Mickaël Schoentgen 6 , Norbert G Gyenge 47 , Ole Streicher 48 , Rajasekhar Reddy Mekala 6 , Rishabh Mishra 6 , Shashank Srikanth 43 , Sarthak Jain 6 , Tannmay Yadav 49 , Tessa D. Wilkinson 6 , Tiago MD Pereira 50, 51 , Yudhik Agrawal 12 , jamescalixto 6 , yasintoda 6 , 和 Sophie A. Murray 52
过去几年,气候政策制定发生了巨大转变。世界各国政府都将产业政策作为减少碳排放和促进国内经济发展的关键战略。除了碳定价等传统政策之外,他们还转向补贴、贷款担保和本地内容要求,在许多情况下,这些政策都取代了这些政策。最近的一个例子是《通货膨胀削减法案》——“美国历史上最大的气候法案”(汤普森,2022 年)——美国将通过该法案拨款 3900 多亿美元用于通过产业政策实现脱碳。然而,尽管发生了这种政治转变,我们对“绿色”产业政策的环境和经济有效性以及其政治经济却知之甚少(Rodrik,2014 年;麦肯齐,2023 年)。我们研究了法国梅斯默计划的案例,以深入了解大规模产业政策对碳排放和减排成本的影响,以及使这种改革在政治上可行的条件。 1974 年,为应对 1973 年的石油价格冲击,法国政府出台了梅斯默计划,旨在通过迅速、大幅扩大核能来改变法国电力行业。政府利用贷款担保和公共融资,使国有公用事业公司法国电力公司 (EDF) 获得了大量资金 (Campbell, 1986)。该计划宣布后的十年间,EDF 订购并开始建造 51 座新反应堆。结果,核电在电力生产中的份额从 1973 年的 8% 上升到 1990 年的 80%,而化石燃料的份额从 65% 下降到 7% (IEA, 2022a)。虽然梅斯默计划最初的目标并非减少碳排放,但我们认为,由于核能在现代气候政策话语中的复苏,该计划是一种早期的绿色工业政策。 2022 年,欧盟委员会认可核能为“绿色投资”,欧盟内部市场专员蒂埃里·布雷顿 (Thierry Breton) 强调了这一点,他强调核能在从化石燃料转型过程中的“根本性作用”(Gr¨ondahl,2022 年)。与此同时,法国总统埃马纽埃尔·马克龙 (Emmanuel Macron) 倡导“核能复兴”,作为他对欧洲低碳未来愿景的一部分(Alderman,2022 年)。在大西洋彼岸,美国已将核能生产税收抵免纳入《通胀削减法案》的气候条款中(Bistline、Mehrotra 和 Wolfram,2023 年)。然而,核能对气候政策的作用仍然存在分歧。批评者认为,核能建设速度太慢、成本太高,因此在应对气候变化方面不如可再生能源有效(Schneider 和 Froggatt,2021 年)。德国就是这种怀疑态度的典型代表,该国自 2011 年以来一直在退役其核反应堆,并于 2023 年关闭了最后一座反应堆。使用比较案例研究设计,我们根据有效气候政策的四大支柱来评估梅斯默计划的效果:减排、时间表
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