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儿童新诊断免疫性血小板减少症 (ND-ITP)
参考文献 1. Kühne T, Buchanan GR, Zimmerman S, Michaels LA, Kohan R, Berchtold W 等。对来自洲际儿童 ITP 研究组的 2540 名新诊断为特发性血小板减少性紫癜 (ITP) 的婴儿和儿童进行的前瞻性比较研究。《儿科学杂志》。2003；143(5)：605-8。 2. Donato H, Picon A, Martinez M, Rapetti MC, Rosso A, Gomez S 等。儿童特发性血小板减少性紫癜的人口统计数据、自然病史和预后因素：阿根廷的一项多中心研究。《小儿血液与癌症》。2009；52(4)：491-6。 3. Neunert CE、Buchanan GR、Imbach P、Bolton-Maggs PH、Bennett CM、Neufeld EJ 等。新诊断免疫性血小板减少性紫癜儿童的严重出血。Blood。2008；112(10)：4003-8。4. Butros LJ、Bussel JB。免疫性血小板减少性紫癜的颅内出血：回顾性分析。儿科血液学/肿瘤学杂志。2003；25(8)：660-4。5. Neunert C、Lim W、Crowther M、Cohen A、Solberg L, Jr.、Crowther MA。美国血液学会 2011 年免疫性血小板减少症循证实践指南。Blood。 2011;117(16):4190-207。6. Schoettler ML、Graham D、Tao W、Stack M、Shu E、Kerr L 等。使用标准化临床评估和管理计划（SCAMP((R)) ）提高低风险儿童免疫性血小板减少症的观察率。儿童血液与癌症。2017；64(5)。7. Schultz CL、Mitra N、Schapira MM、Lambert MP。美国血液学会指南对新诊断的儿童免疫性血小板减少症管理的影响。JAMA 儿科。2014；168(10):e142214。8. Blanchette VS、Luke B、Andrew M 等。一项前瞻性随机试验，比较高剂量静脉注射免疫球蛋白 G 疗法、口服泼尼松疗法和不治疗儿童急性免疫性血小板减少性紫癜的效果。《儿科杂志》。1993 年 12 月；123(6)：989-95。9. Carcao MD、Zipursky A、Butchart S、Leaker M、Blanchette VS。短期口服泼尼松疗法治疗急性免疫性血小板减少性紫癜 (ITP) 儿童。《儿科杂志》增刊。1998 年 6 月；424：71-4。
用于扩增被子植物质体基因 matK DNA 片段的有用引物设计
参考文献 Chase MW，Soltis DE，Olmstead RG，Morgan D.，Les DH，Mishler BD，Duvall M. R. ， 价格 R. A. ， Hills HG ， Qiu Y.-L . ， Kron KA ， Rettig J. H.，Conti E.，Palmer J. D 円 Manhart J. R. ， Sytsma K. J. ，迈克尔斯 H. J. ， 克莱斯 W. J. ， Karol KG ， Clark WD ， Hedroen M. ， Gaut BS ， Jansen R. K. ， 金K.-J. ， 温皮 CF ， 史密斯 J 。 F.，Fumier GR，Strauss SH，Xiang Q.-Y. ， Plunkett GM ， Soltis PS ， Swensen S. ， Williams SE ， Gadek P. A . ， 奎因 C.J. ， Eguiarte LE， Golenberg E.， Leam GH Jr.， Graham SW， Barrett SC， Dayanandan S. 和 Albert VA 1993. 种子植物的系统发育：质体基因 rbc 的核苷酸序列分析 L. Ann.密苏里机器人。警卫。 80: 528-580。道尔 J. J。和 Doyle J. L. 1987.一种用于少量新鲜叶组织的快速 DNA 分离程序。植物化学。公牛 l。 19: 11-15。/平塚 J. ， Shimada H. ， Whittier R. ， lshibashi T. ， Sakamoto M. ， Mori M. ， Kondo C. ， Ho 吋 i Y. ， Hirai A. ， Shinozaki K. 和 Sugiura M. 1989. 水稻（Oryza sativa）叶绿体基因组的完整核苷酸序列：不同 tRNA 基因之间的分子间重组导致谷物进化过程中的 m 吋 2 或质体 DNA 倒位。莫尔。基因 t 将军。 217: 185-194。 Johnson LA 和 Soltis DE 1994. 虎耳草科植物的 matK DNA 序列和系统发育重建。字符串系 统。博特。 19：143-156。 Neuhaus H. 和 Link G. 1987.芥菜的叶绿体 tRNA Lys (UUU) 基因。当前。基因。 11：251-257。 Steele KP 和 Vilgalys R. 1994. 利用质体基因 mat K 的核苷酸序列对花荬科进行系统发育分析。博特。 19：126-142。 Sugita M. ， Shinozaki K. 和 Sugiura M. 1985. 烟草叶绿体 tRNA Lys（UUU）基因含有一个2.5千碱基对的内含子：一个开放阅读框和内含子内保守的边界序列。 Proc. Na. l.学院Sci.USA 82: 3557-3561.
人工智能对劳动生产率的影响
服务、运输和物流或服务提供领域的人工智能对社会现在和未来影响的日益凸显引发了激烈的争论（Makridakis 2017 ）。与过去的通用技术一样，人工智能有可能颠覆全球范围内几乎所有行业和企业。最近的研究通过分析人工智能专利申请和人工智能相关科学出版物的演变，调查了近几十年来人工智能技术发展的激增（De Prato 等人 2018 年；欧盟委员会 2018 年；Fujii 和 Managi 2018 年；Cockburn 等人 2019 年；Van Roy 等人 2020 年；世界知识产权组织 2019 年）。这些研究中出现的人工智能创新格局揭示了类似的模式；人工智能的最大增长发生在过去五年里，由中国、日本、韩国和美国主导。尽管人工智能的发展主要集中在电信和软件服务以及电子制造业，但有明显迹象表明，几乎所有其他行业都在越来越多地利用人工智能技术带来的新程度自动化的机会。虽然研究人员对人工智能的上升趋势和变革性质达成了共识，但对其经济影响和生产力价值的推测性解释尚无定论，这与流行的索洛悖论中综合提出的担忧相呼应：“除了生产力统计数据外，你随处可见计算机时代”（Solow 1987，第 36 页）。更为积极的文献认为，人工智能技术的颠覆性内容将通过任务自动化、不确定性的减少、现有创新的重组和新创新的产生（Agrawal 等人，2019a、b；Cockburn 等人，2019）产生，从而提高生产率（Brynjolfsson 等人，2019）。与此形成鲜明对比的是，其他理论模型预测，由于不平等加剧（Gries 和 Naudié，2018）、学习成本（Jones，2009）以及与其他通用技术相比人工智能的颠覆率较低（Gordon，2016、2018），当前的生产率放缓可能会持续下去。除了这些截然不同的预测之外，人们越来越需要通过定量分析来衡量人工智能对增长、生产力和就业等经济结果的影响，但对高质量企业层面数据的要求是一个重要障碍（Raj 和 Seamans 2019；Furman 和 Seamans 2019）。最近才出现实证研究来帮助更好地理解人工智能对企业劳动生产率的影响，而且仅限于少数论文（例如 Graetz 和 Michaels 2018；Alderucci 等人 2020）。据我们所知，没有一篇实证论文在考虑因果关系的同时量化人工智能技术对企业生产率的影响。本研究旨在通过进一步的、新颖的实证证据填补先前研究中观察到的空白。我们使用人工智能的综合定义（指包括机器人在内的软件和硬件组件的组合）并盘点了创新人工智能格局的文献（Van Roy 等人，2020 年），采用一个包含 5257 家人工智能专利申请公司的独特数据库来评估人工智能技术对企业劳动生产率的影响。我们使用来自四大洲的全球样本来测试这种潜在影响，这些公司在 2000 年至 2016 年期间提交了至少一项与人工智能领域相关的专利，结合欧洲专利局全球专利统计数据库 (PATSTAT) 中的专利申请
自动化经济中的最低工资
在过去的几十年里，人工智能、机器人和其他形式的自动化等新技术发展迅速。这些新技术可能会对经济产生重大影响。特别是，劳动力市场将在未来发生根本性变化（例如，Brynjolfsson & McAfee，2014；Ford，2015）。Frey 和 Osborne（2017）探讨了工作与自动化之间的敏感性，并估计美国目前约 47% 的工作可能会在一到二十年内实现自动化。实证研究表明，自动化对常规任务产生了重大影响，导致劳动力两极分化，并加剧了经济不平等（例如，Acemoglu & Restrepo，2020a；Autor，2015；Autor & Dorn，2013；Autor 等，2003、2015；Goos & Manning，2007；Graetz & Michaels，2018）。此外，Goos 等人（2019）强调，自动化对失业求职者造成的调整成本在低技能工人和高技能工人之间分配不均。为了减少新出现的不平等，人们讨论了各种政策手段，例如对机器人征税、基本全民收入或最低工资（例如，Acemoglu 等人，2020 年；Costinot 和 Werning，2018 年；Freeman，2015 年；Furman，2019 年；Guerreiro 等人，2017 年；McAfee 和 Brynjolfsson，2016 年；Thuemmel，2018 年）。然而，人们对最低工资与自动化相结合的影响知之甚少。在现有的少数研究之一中，Lordan 和 Neumark（2018 年）通过实证表明，较高的最低工资会减少可自动化工作的就业。此外，他们强调，在有关最低工资影响的实证文献中，有一些工人群体经常被忽视，例如老年人和低技能工人。然而，似乎几乎没有任何理论研究过基于任务的框架中的最低工资的影响，在该框架中，任务越来越多地由机器取代低技能工人。一个例外是 Aaronson 和 Phelan ( 2019 ) 的研究，他们开发了一个基于任务的理论框架来检验最低工资对劳动力市场的影响。本文旨在探讨具有约束力的最低工资对自动化经济中总产出、就业、要素价格和各种收入分配指标的影响。为了分析最低工资与自动化相结合对劳动力市场的影响，我们以 Acemoglu 和 Restrepo ( 2018a 、 2018b 、 2018d ) 以及 Acemoglu 和 Autor ( 2011 ) 的研究为基础，这两项研究是相互关联的，并且基于 Zeira ( 1998 ) 和 Acemoglu 和 Zilibotti ( 2001 )。基于任务的框架采用了劳动力市场的概念，该市场可以通过工作任务内容进行实证表征（例如，Goos 等人，2019 年）。从理论上讲，基于任务的框架使我们能够沿着密集和广泛的边界对自动化进行建模（Acemoglu & Restrepo，2018c），还要考虑引入最低工资后可能产生的影响。在我们基于任务的框架中，单位间隔内的任务由机器、低技能和高技能工人完成。机器和低技能工人可以生产的任务范围受外生阈值的限制。假设每种生产要素在部分任务上都有比较优势，这会导致要素的简单分配。因此，我们的任务间隔被划分为三个复杂度不断增加的间隔，其中机器在第一个间隔生产任务，低技能工人在中间间隔生产任务，高技能工人在最后一个间隔生产任务。通过假设机器、低技能和高技能工人的供给固定且无弹性，我们实施高于均衡低技能工资的最低工资并确定新的均衡。
《安特卫普欧洲工业协议宣言》
胡安·阿巴斯卡尔（Juan Abascal），雷普索尔（Repsol）；阿德里亚诺·阿尔法尼 (Adriano Alfani)，凡尔赛 (埃尼)； Marcel van Amerongen，塞拉尼斯；葛兰素史克生物制品公司的 Emmanuel Amory；比尔·安德森（Bill Anderson），拜耳公司； Roeland Baan，托普索；雷诺·巴蒂尔（Renaud Battier），意大利陶瓷制造商； Yves Bonte，DOMO Chemicals Holding nv； Martin Brudermüller，巴斯夫；保罗·德布鲁伊克（Paul De Bruycker），Indaver； Neil Carr，陶氏欧洲有限公司；欧洲玻璃联盟的 Bertrand Cazes； Petr Cingr，AGROFERT； Koen Coppenholle，CEMBUREAU； Philippe Cornille，船主；埃尔温·戴克曼，伊士曼；埃克森美孚石油化工公司 Philippe Ducom； Axel Eggert，欧洲钢铁协会（EUROFER）； Marco Eikelenboom，Sappi Europe；杜邦公司的皮尔里克·勒加洛 (Pierrick Le Gallo)； Frederic Gauchet，Minafin 集团； Liana Gouta，FuelsEurope；纪尧姆·德·戈伊斯 (Guillaume de Goÿs)，《铝制敦刻尔克》； Ilkka Hämälä，Metsä 集团； Inge Hofkens，Aurubis AG； Svein Tore Holsether，雅苒国际股份有限公司；安托万·霍查 (Antoine Hoxha)，欧洲化肥组织；保罗·哈德森（赛诺菲）弗朗索瓦·杰克（François Jackow），液化空气集团；吉多·詹森（Guido Janssen），Nyrstar； Ib Jensen，Perstorp 集团； Pascal Juery，爱克发-吉华；伊尔哈姆·卡德里（Ilham Kadri），西恩斯； Philippe Kehren，索尔维；科莱恩的 Conrad Keijzer；伊尔斯·肯尼斯 (Ilse Kenis)、卡梅斯 (Carmeuse)；罗尔夫·库比 (Rolf Kuby)，欧洲矿产公司；约翰·兰德福斯 (Johan Landfors)，诺力昂； Neste 的 Matt Lehmus；皮埃尔·吕佐（Pierre Luzeau），SEQENS； Pierre Macharis，VPK 集团；若昂·德梅洛，邦达尔蒂； Marco Mensink，Cefic； Jean-Marc Meunier，AGC Glass Europe； Wim Michaels，Proviron； Jon Morrish，海德堡材料股份公司； Jan Moström（LCAB）科慕公司（Chemours Company）的马克·纽曼（Mark Newman） Rodolphe Nicolle，EuLA-欧洲石灰协会；安赛乐米塔尔欧洲公司 Geert Van Poelvoorde； Patrick Pouyanné，TotalEnergies； INEOS 的吉姆·拉特克利夫爵士； Marco Richrath，壳牌有限公司； Jori Ringman，Cepi；安蒂·萨米宁 (Antti Salminen)，凯米拉； Heimo Scheuch，Wienerberger AG； Harald Schwager，赢创工业集团； Michèle Sioen，Sioen Industries NV；何塞·玛丽亚·索拉纳（Jose Maria Solana），Cepsa Kímica，S.A.；马塞洛·弗朗哥·德索萨 (Marcelo Franco de Sousa)，Maceramica；米凯尔·斯塔法斯（Boliden AB）； Markus Steilemann，科思创股份公司；加布里埃尔·萨博（Gabriel Szabó），MOL Plc； Guy Thiran，Eurometaux；利安德巴塞尔公司的 Peter Vanacker； Dirk Vantyghem，Euratex；欧洲工业工会 Michael Vassiliadis 表示； Yves Verschueren，本质； Daniela Vlad、OMV AG 和 Borealis AG；保罗·沃斯 (Paul Voss)，欧洲铝业公司； Stefan Vuza，Chimcomplex SA Borzesti；马克·L·威廉姆斯（SABIC） Matthias Zachert，朗盛集团
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