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摘要已经写了很多关于通过社交媒体，智能手机和立即访问数据
摘要已经写了很多关于通过社交媒体，智能手机以及通过Internet立即访问数据和信息的新一代的技能和能力的文章。今天的大学生使用互联网长大，他们在那里生成和消费数据。但是，即将到来的大学生是否有必要在数字世界中蓬勃发展的技能，该数字世界需要从数据中生成，分析和分享见解的能力？本文介绍了一项研究，在两个新英格兰小型机构中进行了一项研究，每个机构都有一个商业重点，该机构研究了一年级大学生的数字技能，这些技能与他们在进入大学之前已经开发的技能有关。作者还考虑一年级大学生与以前的技术技能有关的“数字鸿沟”。在应用数据素养能力的数据框架时，结果表明，对一年级大学生的数据素养技能对他们作为未来信息技术工作者的学术成功至关重要。关键字：数据素养，数字素养，数字技能，数字本地，一年级大学生。推荐引用：Mentzer，K.，Frydenberg，M.，Patterson，A。（2024）。精通技术的学生技术素养吗？一年级大学生的数字和数据素养技能。信息系统教育杂志，第22（3）页，第4-24页。https://doi.org/10.62273/mfsd3135。https://doi.org/10.62273/mfsd3135。
理论轮盘：选择气候变化不是...
尽管反对它（例如Whitby 2003），但始终将人类级别（或类似人类的）智力的复制得到明确陈述并高度公开为人工智能研究的主要目标。Alan Turing（1950）的模仿游戏是关于模仿人类的。Allan Newell和Herbert A. Simon关于一般问题求解器的报告（1961）的标题为“ GPS，一个模拟人类思想的程序。”爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）和詹姆斯·费尔德曼（James Feldman，1963年）选择了标题计算机和思想，在唯一合法的思想典范（至少在学术界）是人类的时候。在其图灵奖演讲中，纽厄尔和西蒙（Newell and Simon，1976）将AI的“实证研究”描述为通过复制理解人类智能的“实证研究”。CYC项目（Lenat，Prakash和Shepherd 1986）的目标是复制人类常识性推理。nils J. Nilsson（2006）也许是最明确的，将人工智能的目标描述为可以付费人工工作的建筑机器。包括ACT-R模型（Anderson 1993），SNEP（Shapiro 2000）和Soar认知建筑（Laird 2012）在内的著名项目不仅旨在使我们走上更多的构建人类水平的智能，而且实际上是重复了至少重复人类水平情报的某些方面的表征。这些是AI史上一些最重要，最可见，资金充足的项目。因此，从历史记录中，建立人类智能从一开始就成为了AI的严肃而明确的目标。1，尽管Blay Whitby等批评者的争论以及一些著名的AI研究人员的努力，例如Rodney A. Brooks（1991），这也是一个目前的目标。
全球变暖的全球增长将多少？
* NATH：旧金山联邦储备银行；拉米：胡佛机构，NBER，CEPR；克莱诺：斯坦福大学和NBER。我们感谢大卫·霍姆斯（David H H'mous），本·琼斯（Ben Jones）和詹姆斯·斯托克（James Stock）进行了深思熟虑的论文讨论，以及阿德里安·比拉尔（Adrien Bilal），马歇尔·伯克（Marshall Burke），塔玛·卡尔顿（Tamma Carleton），史蒂夫·凯西拉（Steve Cicala），格雷厄姆·埃利奥特（Graham Elliott），詹姆斯·汉密尔顿（James Hamilton），詹姆斯·汉密尔顿（James Hamilton），所罗门·赫斯安（Solomon Hsiang）克里斯托弗·西姆斯（Christopher Sims），约翰·范·雷宁（John Van Reenen）以及参加许多会议和研讨会的参与者，以获取有益的评论。Jean-Felix Brouillette，Valeska Kohan和Walker Lewis提供了出色的研究帮助。 本文中表达的任何观点都是作者的观点，不一定代表美联储或其员工的观点。 联系信息：inth33@gmail.com，vramey@stanford.edu和klenow@stanford.edu。Jean-Felix Brouillette，Valeska Kohan和Walker Lewis提供了出色的研究帮助。本文中表达的任何观点都是作者的观点，不一定代表美联储或其员工的观点。联系信息：inth33@gmail.com，vramey@stanford.edu和klenow@stanford.edu。
气候引起的产量变化和TFP：维持粮食供应需要多少研发？
提高农业生产力对于确保可以满足全球粮食需求至关重要。然而，气候变化对温度和降水的影响可能会通过影响农作物产量来影响农业生产率。本报告结合了从农业模型对比和改进项目中产量变化的最新估计与未来生产力的预测，以未来的生产率变化（TFP）形式的变化，以更好地了解农业生产的未来（以及食品供应）。的产量估计值是从高的温室气体排放场景（显示上限，因为气候对产量的影响最强）用于玉米，大米，大豆和小麦。随后在四种情况下（R＆D）假设确定TFP增长率的四种情况下，将产量变化与TFP估计相结合。最后，评估了收益率和TFP的变化以及人口和收入的变化，以塑造2050年预计的粮食供应状态。结果表明，如果没有额外的研发支出，气候变化将导致生产消费差距。当研发投资通过与剩余的三种情况相对应的数量增加时，TFP增长足以减轻气候变化的影响和预计人口/收入增长的影响，以维持生产水平，以满足全球对食品的需求。
碳捕获，利用和存储（CCUS）溶液脱碳化液化天然气为什么，何处和多少？
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人工智能：花费太多，收益太少？
科技巨头及其他公司将在未来几年投入超过 1 万亿美元的 AI 资本支出，但目前收效甚微。那么，这笔巨额支出会带来回报吗？麻省理工学院的 Daron Acemoglu 和 GS 的 Jim Covello 对此持怀疑态度，Acemoglu 认为未来十年 AI 给美国经济带来的上行空间有限，而 Covello 则认为该技术并非为解决复杂问题而设计的，无法证明其成本合理，而且成本可能不会像许多人预期的那样下降。但 GS 的 Joseph Briggs、Kash Rangan 和 Eric Sheridan 对 AI 的经济潜力及其最终在当前“一锤定音”阶段之后产生回报的能力仍持更为乐观的态度，即使 AI 的“杀手级应用”尚未出现。即使出现了，我们也会探讨当前的芯片短缺（与 GS 的 Toshiya Hari 一起）和迫在眉睫的电力短缺（与 Cloverleaf Infrastructure 的 Brian Janous 一起）是否会限制 AI 的增长。但尽管存在这些担忧和限制，我们仍然看到人工智能主题的运行空间，要么是因为人工智能开始兑现其承诺，要么是因为泡沫需要很长时间才能破灭。”
我拥有多少决策能力？：调查患者对医疗保健决策中AI自治的偏好
尽管人工智能（AI）在实现临床决策方面的潜力越来越大，但患者对使用AI进行护理决策的观点却没有得到充实的反应。在本文中，我们调查了患者对AI自主权协助医疗决策的偏好。我们使用互动叙事和投机性AI原型进行了访谈和在线调查，以引起参与者在怀孕护理环境中使用AI的首选选择。对访谈和阶层反应的分析表明，患者对AI自主权的偏好每人和环境各不相同，并且可能会随着时间而变化。这一发现表明，有必要让患者定义和重新评估适当的AI援助以进行医疗保健决策。偏离了对AI自治的各种偏好，我们讨论了将以患者为中心的人纳入AI驱动的医疗保健决策的影响。
种族偏见会影响抵押贷款多少？来自人类和算法信用决定的证据
我们使用抵押贷款申请的机密数据评估抵押贷款批准中的种族歧视。少数民族申请人的信用评分明显降低，杠杆率较高，并且比白人申请人获得了种族盲政府 - 自动承销系统（AUS）的算法批准的可能性。可观察的申请人风险因素解释了贷方拒绝的大多数种族差异。此外，我们利用AUS数据来表明我们没有直接观察到的风险因素，我们的分析表明，这些因素至少解释了至少某些残留的1-2个百分比拒绝差距。总体而言，我们发现近年来差异治疗在产生否认差异方面起着比以前的研究所建议的更有限的作用。
市场策略 - 期待已久的加气关税加息...
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