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两部门环境DSGE模型OliverHoltemöller，Alessandro Sardone
在本文中，我们讨论了环境损害和减少策略如何影响两个部门（清洁和肮脏的）Dyna-MIC随机均衡模型的货币政策的行为。，我们研究了由于标准的支持冲击而导致的部门通货膨胀变化的最佳响应，其条件是在给定的环境政策上。然后，我们将非标准货币规则与部门通货膨胀目标与标准泰勒规则的货币膨胀目标进行比较。我们的主要结果如下：首先，最佳政策受环境政策（碳税）的影响，因为这引入了干净和肮脏部门之间的相对价格水平的扭曲。第二，与针对总计通货膨胀的标准泰勒规则相比，对部门特异性的不对称响应的货币政策规则可以降低通货膨胀差距，输出差距和排放的波动性。第三，非标准的货币政策规则允许更高的福利水平，因此可以对准福利最大化和排放最小化的两个目标。
引文：Jia-Richards, Oliver、Hampl, Sebastian K. 和 Lozano, Paulo C. 2021. “利用伊奥尼在无大气行星体上进行静电悬浮
1 航空航天系博士生，oliverjr@mit.edu，AIAA 学生会员 2 航空航天系访问学生，sebastian.hampl@tum.de 3 航空航天系教授，plozano@mit.edu，AIAA 副研究员
引用：Jia-Richards，Oliver 和 Lozano，Paulo C. 2021。“带有空间推进系统分级的圆形轨道转移分析指导。”
引用：Jia-Richards, Oliver 和 Lozano, Paulo C. 2021。“带空间推进系统分级的圆形轨道转移分析指导。”Acta Astronautica，179。
Shafiee, Abbas、Cavalcanti、Amanda S.、Saidy、Navid T.、Schneidereit、Do-minik、Friedrich、Oliver、Ravichandran、Akhilandeshwari、De-Juan-Pardo、
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Ramy A. Zeineldin*、Alex Pollok**、Tim Mangliers**、Mohamed E. Karar、Franziska Mathis- Ullrich 和 Oliver Burgert 胸罩的深度自动分割
摘要：术中成像可帮助神经外科医生确定脑肿瘤和其他周围脑结构。介入超声 (iUS) 是一种方便的检查方式，扫描时间快。然而，iUS 数据可能受到噪声和伪影的影响，从而限制了它们在脑外科手术期间的解释。在这项工作中，我们使用两个深度学习网络，即 UNet 和 TransUNet，对 iUS 数据中的脑肿瘤进行自动和准确的分割。实验是在 27 个 iUS 体积的数据集上进行的。结果表明，使用带有 UNet 的转换器有利于提供有效的分割建模，从而对每个 iUS 图像之间的长距离依赖关系进行建模。特别是，增强型 TransUNet 能够以超过 125 FPS 的推理率预测 iUS 数据中的腔体分割。这些有希望的结果表明，深度学习网络可以成功部署以协助手术室中的神经外科医生。
使用量子金刚石显微镜对 8 nm 工艺节点芯片和 3D 电流分布进行矢量磁流成像 Sean M. Oliver, 1,2,*
摘要 业界采用三维 (3D) 微电子封装的趋势日益增长，这要求开发新的创新型故障分析方法。为此，我们的团队正在开发一种称为量子金刚石显微镜 (QDM) 的工具，该工具利用金刚石中的一组氮空位 (NV) 中心，在环境条件下同时对微电子进行宽视野、高空间分辨率的矢量磁场成像 [1,2]。在这里，我们展示了 8 nm 工艺节点倒装芯片集成电路 (IC) 中的二维 (2D) 电流分布和定制多层印刷电路板 (PCB) 中的 3D 电流分布的 QDM 测量结果。倒装芯片中 C4 凸块发出的磁场在 QDM 测量中占主导地位，但这些磁场已被证明可用于图像配准，并且可以减去它们以分辨芯片中微米级相邻的电流轨迹。通孔是 3D IC 中的一个重要组件，由于其垂直方向，因此仅显示 B x 和 B y 磁场，而使用传统上仅测量磁场 B z 分量（正交于 IC 表面）的磁强计很难检测到这些磁场。使用多层 PCB，我们证明了 QDM 能够同时测量 3D 结构中的 B x 、B y 和 B z 磁场分量，这对于在电流通过层之间时解析通孔产生的磁场非常有利。两个导电层之间的高度差由磁场图像确定，并与 PCB 设计规范相符。在我们为以下提供进一步 z 深度信息的初始步骤中
缩放低碳氢产生的观点
本报告中的信息和意见由奥利弗·怀曼（Oliver Wyman）编写。本报告不是投资建议，不应依靠此类建议，也不应替代与专业会计师，税收，法律或财务顾问的咨询。Oliver Wyman已竭尽全力使用可靠，最新和全面的信息和分析，但是所有信息均无需任何形式的明示或暗示保证。Oliver Wyman不承担更新本报告中信息或结论的任何责任。Oliver Wyman对由于本报告中包含的信息或此处所指的任何报告或信息来源或任何后果，特殊或类似损害造成的信息或否定的任何损失，即使有可能遭受此类损害的可能性，造成的任何损失。该报告不是购买或出售证券的要约，也不是征求购买或出售证券的要约。未经Oliver Wyman的书面同意，本报告可能不会出售。
引用本文：Oliver Neumann、Katharina Guirguis 和 Reto Steiner (2022)：探索公共组织中人工智能的采用：比较案例研究，公共管理评论，DOI：10.1080/14719037.2022.2048685
代理和助手、预测分析、欺诈和威胁检测、资源分配以及支持专家任务 (Mehr、Ash 和 Fellow 2017；Wirtz、Weyerer 和 Geyer 2019)。不出所料，公共组织越来越多地考虑采用人工智能技术 (Sun 和 Medaglia 2019)，并已开始发布有关使用人工智能的政策文件 (Ulnicane 等人2021)。然而，虽然在某些早期采用人工智能的国家（例如美国或英国），公共部门对人工智能的使用正在增加，但在许多公共组织中，生产性应用仍然很少（Mikalef 等人2021 ；Oxford Insights 2020 ；Margetts 和 Dorobantu 2019 ；Wirtz 和 Müller 2019 ）。政府中的人工智能通常处于实验阶段（Margetts 和 Dorobantu 2019 ），或者传统自动化解决方案被错误地标记为“人工智能”。
部长简报 - 2022 年 12 月
Oliver Gilvarry Oliver Gilvarry 是银行和金融稳定司的助理部长。在他的职位上，他负责在国内和欧盟层面制定有关银行和支付监管、信贷提供和消费者保护等问题的政策和立法。他负责制定与爱尔兰中央银行和 NTMA 的权力和职能有关的政策。在担任现职之前，Oliver 是企业、贸易和就业部的首席经济学家。他之前也曾在银行业工作，包括劳埃德银行集团和 KBC。他还曾担任爱尔兰一家股票经纪公司的研究和经济学主管，之前曾在爱尔兰中央银行工作。他毕业于爱尔兰国立大学梅努斯分校和都柏林城市大学，拥有经济学和金融研究生学位。Oliver 还是特许管理会计师协会的会员。
部长简报 - 2022 年 12 月
Oliver Gilvarry Oliver Gilvarry 是银行和金融稳定司的助理部长。在他的职位上，他负责在国内和欧盟层面制定有关银行和支付监管、信贷提供和消费者保护等问题的政策和立法。他负责制定与爱尔兰中央银行和 NTMA 的权力和职能有关的政策。在担任现职之前，Oliver 是企业、贸易和就业部的首席经济学家。他之前也曾在银行业工作，包括劳埃德银行集团和 KBC。他还曾担任爱尔兰一家股票经纪公司的研究和经济学主管，之前曾在爱尔兰中央银行工作。他毕业于爱尔兰国立大学梅努斯分校和都柏林城市大学，拥有经济学和金融研究生学位。Oliver 还是特许管理会计师协会的会员。