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在快速发展的大流行中部署人工智能模型的挑战
胡一鹏 1,2,4 约瑟夫·雅各布 1,3 杰弗里·JM·帕克 1,5,6 大卫·J·霍克斯 1,2,4 约翰·R·赫斯特 3 丹奈尔·斯托亚诺夫 1,2,5 1 伦敦大学学院医学图像计算中心，2 威康/EPSRC 介入和外科科学中心，3 伦敦大学学院呼吸科，4 医学物理和生物医学工程系，5 计算机科学系，伦敦大学学院，Gower Street，伦敦 WC1E 6BT，英国 6 Bioxydyn Limited，Pencroft Way，曼彻斯特，M15 6SZ，英国 通信：yipeng.hu@ucl.ac.uk 由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 引起的 COVID-19 大流行，发生在一个被基于大数据、计算能力和神经网络的人工智能（AI）迅速改变的世界。近年来，这些网络的目光越来越多地转向医疗保健领域的应用。COVID-19 是一种全球性疾病，对健康和经济造成破坏，或许不可避免地会吸引全球学术界和工业界的计算机科学家的关注和资源。AI 支持应对疫情的潜力已在广泛的临床和社会挑战 [1] 中提出，包括疾病预测、监测和抗病毒药物发现。随着疫情对世界人民、工业和经济的影响不断扩大，这种情况可能会持续下去，但对当前疫情的一个令人惊讶的观察是，迄今为止，AI 在 COVID-19 管理中的影响有限。本通讯重点探讨了在前线医疗服务中未能成功采用为 COVID-19 诊断和预后开发的 AI 模型的潜在原因。我们强调了模型在疫情的不同阶段必须解决的不断变化的临床需求，并解释了将模型转化为反映当地医疗环境的重要性。我们认为，基础研究和应用研究对于加速人工智能模型的潜力都至关重要，在迅速发展的疫情期间尤其如此。 从这个角度看，对 COVID-19 的反应，或许可以让我们一窥全球科学界应如何应对未来的疾病爆发，以更有效地应对。
澳大利亚后澳大利亚的经济状况与区域镜头
澳大利亚也看到了利率急剧上升。现金利率已从2022年4月的0.1％上升到今天的4.35％。最明显的领域对此产生影响的领域是抵押贷款家庭支付的利率。它增加了他们的付款，这又减少了他们在其他商品和服务上必须花费的额外现金数量。通过这种方式，它降低了需求。，但它也导致了存款利率上升，这对那些储蓄的人来说是有益的。这些现金流效应只是货币政策在经济中运作的一种方式。较高的利率还减少了借贷的激励措施，降低公司投资，支持汇率的需求以及自己权衡资产价格并因此权衡财富。所有这些影响都会导致经济需求的增长降低，从而使其与供应更好地平衡。
发展中国家的疫情防控与不平等......
发展中经济体的流行病防控与不平等摘要我们将典型的 SIR 流行病学模型整合到一个一般均衡框架中，该框架包含高技能和低技能工人，每个工人都选择在工作地点（现场）或家中（远程）工作。现场劳动力和远程劳动力是不完美的替代品，但高技能工人相对于低技能工人更具替代性。将模型校准到印度经济后，我们发现不同的防控政策通过限制现场劳动力，对低技能工人的影响不成比例地高于高技能工人，从而加剧了已经存在的不平等。此外，防控政策在控制低技能工人中的疾病传播方面效果较差，因为与高技能工人相比，低技能工人更愿意选择在现场工作。最后，我们表明，旨在消除封锁造成的不平等加剧的低技能工人的有条件转移，提高了各种遏制政策的有效性，并成功减少了高技能和低技能工人之间的健康结果差距。_ 关键词 : COVID-19、遏制、不平等、转移
经济政策的不确定性在COVID-19-大流行时期
Covid-19爆发使所有人感到惊讶。大流行在镇定和死亡方面一直是毁灭性的，并使经济停顿了（见Phan＆Narayan，2020年）。大流行导致了无与伦比的政策反应 - 锁定，社会疏远和刺激套餐 - 揭开了全球（Iyke，2020b）。围绕这些政策回应的确定性是巨大的，因为政策制定者和其他经济因素不是反应是暂时的还是永久的，干预措施在多大程度上影响投资和消费活动，经济将需要多长时间的经济康复等等（请参阅Altig等，2020）。图1的面板A显示，除日本和印度以外，亚洲国家的EPU索引在Covid-19-demic期间经历了极端的向上波动。为了透视事物，图1的B小组表明，全球经济政策从来没有像目前那样确定，甚至甚至2007 - 2009年的全球金融危机也能够引起这种不太艰难的水平。我们发现大流行在中国和韩国向上引起的EPU的强烈经验支持，但在其他国家中则不太如此。对于日本和印度，我们发现Covid-19对EPU没有影响，这反映了图1中这些国家的EPU的中等模式。我们表明，我们的估计值在Covid-19 Pan DemIC的规格和度量方面都是可靠的。
COVID-19 大流行期间护士疫苗犹豫、心理韧性和焦虑水平评估
人口统计学和社会特征表本研究使用的问卷由 28 个问题和 2 个量表组成。询问研究社会人口统计学特征的问题可以简要定义如下：年龄、性别、身高、体重、婚姻状况、子女数量、教育水平、吸烟情况、慢性病（糖尿病、高血压、哮喘、慢性阻塞性肺病、心血管疾病）、需要药物治疗的心理疾病（焦虑、压力、抑郁）、医院工作单位（病房、重症监护、手术室、综合诊所）、疫情期间在 COVID-19 诊所的工作状态、感染 COVID-19 疾病、使用抗病毒药物、因 COVID-19 住院（服务、重症监护、插管）、COVID-19 疫苗接种状况等变量
新冠疫情期间的经济韧性
然而，在这段时间里，世界还经历了近年来影响最深远、最严重的疫情。2020 年初，COVID-19 蔓延成为全球大流行病，将世界置于枪口之下。边境限制、检疫措施、全国封锁——这些旨在遏制病毒传播的政策——无一例外地让全球金融危机后蓬勃发展的经济戛然而止。企业倒闭、股价暴跌、数千人被裁员——一夜之间，世界陷入停滞。毫无疑问的悲观情绪无处不在。但就在世界倒退的同时，光明的曙光慢慢出现，漫长的复苏之路开始了。到 2021 年，尽管疫情肆虐，但一些国家已经令人钦佩地反弹至几乎疫情前的水平；当然，这在很大程度上要归功于大多数国家实施的全面疫苗接种政策。尽管疫苗在全球范围内都有供应，但人们很快就会注意到，并非所有国家都以相同的速度或程度恢复。为什么会这样？
疫情时期的通胀驱动因素和全球溢出效应
我们采用多国多部门新凯恩斯主义模型来分析推动大流行时代通货膨胀的因素。该模型结合了部门特定冲击和总体冲击，这些冲击通过全球贸易和生产网络传播并产生供需失衡，从而导致通货膨胀和溢出效应。基线定量分析匹配了美国、欧元区、中国和俄罗斯等样本国家的总体和部门价格和工资变化。我们的研究结果表明，供应链瓶颈引发了 2020 年的通货膨胀，随后 2021 年至 2022 年总需求冲击推动价格飙升，能源价格上涨加剧了这一情况。JEL 分类：E2、E3、E6、F1、F4 关键词：通货膨胀、国际溢出效应、全球生产网络 _________________ Giovanni：纽约联邦储备银行，CEPR（电子邮件：julian.digiovanni@ny.frb.org）。Silva：波士顿联邦储备银行（电子邮件：asilvub@gmail.com）。 Kalemli-Özcan：布朗大学、CEPR、NBER（电子邮件：sebnemkalemli-ozcan@brown.edu）。Yıldırım：哈佛大学、Koç 大学（电子邮件：muhammed_yildirim@hks.harvard.edu）。作者感谢讨论者 Gianluca Benigno、Mishel Ghassibe、Andrea Raffo、John Romalis、2023 年意大利银行-欧洲央行-世界银行“全球经济中的贸易、价值链和金融联系”研讨会的参与者、《国际经济学杂志》国际经济学暑期学校（2023 年版）、澳大利亚储备银行年会（2023 年）和第 8 届 NBU-NBP 年度研究会议（2024 年）的深刻评论。本文介绍了初步研究结果，并分发给经济学家和其他感兴趣的读者，仅用于激发讨论和征求评论。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映纽约联邦储备银行或联邦储备系统的立场。任何错误或遗漏均由作者负责。如需查看作者的披露声明，请访问 https://www.newyorkfed.org/research/staff_reports/sr1080.html。
大流行期间发达经济体的政府债券市场
到2020年4月，中等政府债券市场的更正常交易条件的回报促进了发行发达的经济债务。大多数市场参与者随后将其持有量提高到了流行前水平以上（图7;图8）。在2020年中期的许多发达经济体中，银行和货币市场基金（MMF）大大增加了他们对债务的持有。金融机构是储户和借款人之间的中介机构，以及在大流行期间对家庭和企业支出的政府支出，导致资金流向了金融机构，然后将这些资金投资于包括政府债券在内的金融资产。外国投资者对政府债券的持有也有所增加。
收集中产阶级的记忆？疫情……
Covidmemory.lu 是“一个收集来自生活或工作在卢森堡的普通人的 COVID19 相关照片、视频、故事和访谈的平台”。2 该平台由卢森堡当代和数字历史中心 (C 2 DH) 开发。该网站由我们的同事 Sean Takats 在 2020 年 3 月第一次封锁开始时发起，于 2020 年 4 月 3 日上线。它允许用户上传文本和媒体来记录他们在疫情中的日常经历，并探索其他人的分享内容。我们仍鼓励人们上传。他们可以通过一个简单的在线表格来上传，表格中询问他们经历的日期、姓名和电子邮件地址（这三个字段是必填的，但后两个字段不公开），以及可选的昵称和位置。继承历史研讨会的传统，像 covidmemory.lu 这样的快速反应收集旨在打破国家档案馆的沉默，并保护那些原本无法保存的材料。 3
国际贸易与全球疫情：
Covid-19 的全球蔓延以及必要的病毒缓解政策对华盛顿州的贸易产生了负面影响。随着 12 月底疫情的爆发，许多依赖中国供应链的华盛顿州公司受到了影响。1 月和 2 月，中国关闭了汽车零部件、先进机械产品和海鲜加工等工厂，给华盛顿的公司带来了不利的连锁反应，例如产品交付延迟以及不可抗力和订单取消的风险。海外经济活动的减少也导致更多空航，即取消抵达港口的船只，以及流经华盛顿港口的货物减少。这意味着整个全球物流系统中各种企业和独立承包商的工作减少，例如码头工人、自营卡车司机（其中许多人的利润微薄）、仓储和联运业务。