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贸易开放对经济增长的影响
6 （1）初始条件：人均实际初始 GDP 的对数，（2）人力资本：中学入学率、出生时预期寿命的对数、人口增长，（3）物质资本：资本形成总额除以 GDP，（4）财政政策：政府消费除以 GDP，（5）制度质量：从弗雷泽研究所的经济自由数据中获得的法律制度和产权指数
战略思维与规划实施指南1
麦卡利斯特学院的战略计划为学院层面的战略思维和规划提供了一个共享框架。它可以帮助引导但不能完全指导部门层面的行动。为此，以下一般建议提供了一个工作指南，可以根据每个部门的具体情况量身定制，以实施战略思维和规划。本指南积极重视：围绕共同愿景并确定明确实施流程的综合规划实践；促进广泛参与规划过程并优先考虑部门内和部门间沟通的规划文化。这些建议共同鼓励各部门问什么、谁、如何和为什么：要做什么？谁来做？如何做？最重要的是，为什么要做？
NTIA RFC-开放基础模型
我们发现，对于七个领域中的六个，我们分析的研究并未为开放基础模型的边际风险提供有说服力的证据：他们不考虑框架中的步骤，例如现有技术或防御能力如何适应边际风险。但是，对于与CSAM相关的风险，Thiel等人。（2023）3进行了完整的分析，该分析显示了未能令人满意解决的开放基础模型的边际风险。4为了提供指导，我们对自动网络安全脆弱性检测和NCII进行了初步的边际风险评估，我们发现，当前开放基础模型的边际风险较低，对于自动化脆弱性检测（部分是由于AI的有效性而用于防御的效率），而开放模型的开放型风险对NCII有可能。
回顾了对生物启发的优化算法的全面综述，包括微电子和纳米光学的应用
摘要：人工智能在日常生活中的应用变得无处不在且不可避免。在那个广阔的领域，一个特殊的位置属于用于多参数优化的仿生/生物启发的算法，该算法在许多区域中找到了它们的使用。新颖的方法和进步正在以加速速度发表。因此，尽管事实上有很多调查和评论，但它们很快就变得过时了。因此，与当前的发展保持同步非常重要。在这篇综述中，我们首先考虑了生物启发的多参数优化方法的可能分类，因为专门针对该领域的论文相对较少，而且通常是矛盾的。我们通过详细描述一些更突出的方法以及最近发表的方法来进行。最后，我们考虑在两个相关的宽域中使用仿生算法的使用，即微电子（包括电路设计优化）和纳米光子学（包括诸如光子晶体，纳米质体的构造和水流的结构的逆设计（包括逆设计）。我们试图保持这项广泛的调查独立，以便不仅可以使用相关领域的学者，还可以使用对这个有吸引力领域的最新发展感兴趣的所有人。
![FAA-2024-1029] 资助机会通知](/simg/6/6564c917eec884da5240cd5c1de8b19fea0808fd.png)
FAA-2024-1029] 资助机会通知
摘要：美国运输部 (DOT) 联邦航空管理局 (FAA) 宣布有机会申请约 2.69 亿美元的 2023 财年补充自由裁量补助金。这是机场改善计划 (AIP) 项目拨款机构下的一个竞争性拨款计划。AIP 的目标是协助有资格接受拨款的机场所有者和运营商（赞助商）开发和改善全国机场系统。FAA 将根据 AIP 赞助商和项目资格实施 2023 财年补充自由裁量补助金。此外，2023 财年补充自由裁量补助金将与 DOT 的 2022-2026 财年战略框架保持一致，网址为 https://www.transportation.gov/administrations/office-policy/fy2022- 2026-strategic-framework。
促进欧洲对开放科学的接受
可查找：（重新）使用数据的第一步是找到它们。元数据和数据应该易于人类和计算机找到。可访问：一旦找到，用户需要知道如何访问它们，可能包括身份验证和授权。可互操作：允许与其他数据、应用程序/工作流集成以进行分析、存储和处理。可重用：元数据/数据需要得到很好的描述，以便可以在不同的设置中复制和/或组合它们。
甲基化操作向导（Meow）
图1。Meow在长阅读测序数据中识别差异甲基化区域。A. Meow需要一组带有填充的MM和ML标签的对齐的BAM文件以及包含感兴趣区域列表的床文件，例如CPG岛，以构建参考数据库。在构建参考数据库后，可以在参考队列中执行一项输出分析，以识别该数据集中的唯一差异甲基化区域（DMR）。也可以使用已经构建的参考数据库来识别DMR的测试样本运行。两种方法的输出都在表或图形格式中获得。B.与已知具有Prader-Willi综合征的测试样品相比，与19个随机样品的对照数据库相比，显示了已知具有Prader-Willi综合征的测试样品的显着差异甲基化的位点（红色），该数据库是1000个基因组项目ONT测序联盟的一部分。C. Meow生成图形，说明了测试样品和对照数据集之间甲基化频率的显着差异。所示的五个DMR表示（b）中的显着值。D.色带图显示了查询中每个C和G的甲基化频率，相对于控制数据库甲基化频率在同一位置的平均值和标准误差。
太阳能和风能优化案例研究
摘要 本文探讨了人工智能 (AI) 在提高可再生能源系统效率和功能方面的变革性作用，重点关注太阳能和风能优化。太阳能和风能作为全球能源转型的关键参与者，不仅对环境有益，而且具有社会变革性，为服务不足的社区提供负担得起的能源解决方案。例如，巴基斯坦的低收入家庭越来越多地采用太阳能，因为与传统能源相比，太阳能价格更便宜（亚洲开发银行 [ADB]，2022 年）。本文重点介绍了预测性维护、能源产出优化和与能源存储集成等人工智能应用，强调了它们提高可再生能源系统可靠性和可持续性的潜力。具体的例子包括人工智能驱动的太阳能电池板跟踪系统将效率提高 20%（麻省理工学院 [MIT]，2021 年），谷歌的 DeepMind 提前 36 小时预测风力发电量，将价值提高 20%（谷歌，2019 年），丹麦风电场利用人工智能优化布局，实现能源产量增加 12%（丹麦技术大学，2020 年）。这项研究强调了人工智能不仅在推动技术创新方面发挥的作用，而且在解决全球能源不平等方面也发挥着作用。
优化反向供应链中的组织策略
摘要这项研究的目的是探索各种方法如何影响反向供应链，同时考虑到收集和拆卸寿命终止产品所涉及的运营复杂性。主要问题是需要有效的卡车路由以及当不可用的优化模型时出现的昂贵，耗时的手动拆卸程序。部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）是用于研究供应链关系，供应链敏捷性和反向供应链策略之间相互作用的研究技术。这项研究的样本包括351位受访者。结果表明，可持续性与运营绩效以及敏捷性与可持续性之间存在牢固和积极的关系。结果表明，组织策略，反向供应关系，反向供应敏捷性和反向供应链密切相关。在伊拉克的制造业中，这项研究可以为供应链管理策略提供有用的建议，因为它是研究联系，组织战略，供应链敏捷性和反向供应链及其敏捷性以及供应链链接对关系的中介作用的研究。