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人工智能如何改善搜索和匹配？5900 万条个性化职位推荐的证据
* Le Barbanchon：博科尼大学。Hensvik：乌普萨拉大学。Rathelot：巴黎综合理工学院。我们要感谢 ASSA、IZA、TEPP、ETH-UNIL-UZH 求职研讨会的参与者，以及埃塞克斯、蒂尔堡、ASSA 2022、廷伯根研究所、马斯特里赫特、VfS 巴塞尔 2022、巴黎 HEC、柏林、普林斯顿、波恩、南加州大学、加州大学洛杉矶分校安德森分校、斯德哥尔摩经济学院、伦敦大学学院、牛津、哥本哈根、芝加哥布斯、CEPR 劳工研讨会 2023 的研讨会的参与者，以及普林斯顿 IRS 的成员提供的有益评论。我们感谢 Arbetsformedlingen 加入这一研究伙伴关系，并感谢 IFAU 提供计算设施访问权限。最后，我们感谢 Ana Sofia Teles、Sara Rabino、Jeremy Marquis、Qian Dong、Guido Deiana、Agathe Rosenzweig 和 Vincenzo Alfano 提供的出色研究协助。非常感谢 ERC StG 758190“ESEARCH”提供的资金支持。本研究已在 AEA RCT 注册表中注册，唯一标识号为：“AEARCTR- 0003616”。所有错误均由我们自己承担。Hensvik 还隶属于 IFAU、CEPR 和 IZA，Le Barbanchon 隶属于 CEPR、IGIER、IZA、J-PAL，Rathelot 隶属于 CREST、CEPR、IZA、J-PAL。
学习通用门操作政策，大多数...
[1]本·艾斯纳（Ben Eisner），哈里·张（Harry Zhang）和大卫（David Hold）。flowbot3d：学习3D表达流动以操纵表达的观察。arxiv预印arxiv：2205.04382，2022。1 [2] Haoran Geng，Ziming Li，Yiran Geng，Jiayi Chen，Hao Dong和He Wang。partManip：从点云观察到学习跨类别的可推广零件操纵策略。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第2978-2988、2023页。2 [3] Haoran Geng，Helin Xu，Chengyang Zhao，Chao Xu，Li Yi，Siyuan Huang和Wang。gapartnet：跨类别域，可通过可概括和可行的部分操纵对象感知和操纵。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第7081–7091页，2023年。1，2 [4] Yiran Geng，Boshi AN，Haoran Geng，Yuanpei Chen，Yaodong Yang和Hao Dong。机器人操纵的端到端舞蹈学习。arxiv预印arxiv：2209.12941，2022。2 [5] James J Gibson。 提供的理论。 Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。 2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。 铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。 ICRA，2024。 2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。 AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。2 [5] James J Gibson。提供的理论。Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。 2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。 铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。 ICRA，2024。 2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。 AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。ICRA，2024。2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。2 [8] Kaichun MO，Leonidas J. Guibas，Mustafa Mukadam，Abhi-Nav Gupta和Shubham Tulsiani。其中2act：从pix-els到铰接3D对象的动作。在IEEE/CVF国际计算机愿景会议论文集（ICCV），第6813-6823页，2021年。1，2 [9] Chuanrou Ning，Ruihai Wu，Haoran Lu，Kaichun Mo和Hao Dong。其中2个口气：对于看不见的新型铰接对象类别的负担能力学习。在神经信息处理系统（神经）中的广告中，2023年。2 [10] Yusuke Urakami，Alec Hodgkinson，Casey Carlin，Randall Leu，Luca Rigazio和Pieter Abbeel。门口：可扩展的门打开环境和基线代理。ARXIV预印arxiv：1908.01887，2019。1，2 [11]学习开门操作的语义关键点表示。IEEE机器人技术和自动化Letters，5（4）：6980–6987，2020。1 [12] Yian Wang，Ruihai Wu，Kaichun MO，Jiaqi KE，Qingnan Fan，Leonidas Guibas和Hao Dong。adaafford：通过几乎没有相互作用，学习适应3D铰接式物体的操纵负担。欧洲计算机录像会议（ECCV 2022），2022。2 [13] Ruihai Wu，Yan Zhao，Kaichun MO，Zizheng Guo，Yian Wang，Tianhao Wu，Qingnan Fan，Xuelin Chen，Leonidas Guibas和Hao Dong。增值税：学习视觉动作
OHSU定量和实验癌症系统生物学研究金
共同体是该计划的基石：一个实验性PI和一个计算PI应作为联合委员会提出。Ideally, at least one of the two mentors is from the established list of training grant faculty: A Agarwal, S Anand, K Beatty, L Bertassoni, J Brody, M Burger, K Byrne, L Carbone, YH Chang, LM Coussens, M Dai, E Demir, A Emili, C Galbraith, J Galbraith, S Gibbs, A Guimaraes, L Heiser, M Hinds, S Malhotra, J Maxson, G Mills, A Moran, J Moreau, X Nan, O Nikolova, N Oshimori, D Qian, M Ruhland, P Schedin, C Schultz, R Sears, L Sherman, T Shree, X Song, M Thayer, R Thompson, JW Tyner, M Wong, S Wong, G Wu, Z Xia, X Xiao, DM扎克曼。强烈鼓励来自代表性不足的群体的申请人（请参阅更新的NIH定义）申请。根据NIH要求，申请人必须是美国公民或永久居民。申请将由来自癌症系统生物学谱系的教师委员会进行评估。奖学金要求
社论：锂离子电池：制造、建模和先进的实验技术
锂离子电池 (LIB) 对能源存储解决方案至关重要，尤其是对于电动汽车和可再生能源系统 (Choi 和 Wang，2018 年；Masias 等人，2021 年)。它们的高能量密度、长寿命和高效率使它们不可或缺。然而，随着需求的增长，对提高安全性、寿命和可持续性的创新的需求也在增长 (Wu 等人，2019 年；Zh 等人，2023 年；Patel 等人，2024 年)。本研究主题介绍了状态估计、健康监测、预测模型和可持续制造技术方面的关键进展，全面概述了该领域的最新突破。一个关键领域是 LIB 的制造，它构成了电池生产的基础 (Matthews 等人)。集成先进的实验技术可显著提高我们的观察能力，使我们能够进行更精确的测量，更好地了解电池在各种条件下的行为。此外，建模是连接制造过程和实验观察的“粘合剂”。它允许研究人员整合横截面数据，以便就电池设计、生产和管理做出更明智的决策（Matthews 等人；Guo 等人；Qian 等人）。这一演变的下一个合乎逻辑的步骤是创建一个综合从制造、实验和建模这三个领域收集的所有信息的纽带。这样一个相互关联的网络
Ruan，Peifeng-定量生物医学研究中心Ruan，Peifeng-定量生物医学研究中心
综合多矩分析揭示了与疾病进展相关的新型特发性肺纤维化亚型。呼吸研究。24（1），1-12。•Ren，Yue，Peifeng Ruan，Mark Segal，Mirela Dobre，Jeffrey R. Schelling，Upasana Banerjee，Tariq Shafi，Peter Ganz，Ruth F. Dubin和Cric研究研究人员。2023。评估透析肾衰竭患者的大规模适体蛋白质组学平台。PLOS ONE。 18（12），E0293945。 •Peifeng Ruan和Shuang Wang。 2021。 disnep：一种特异性基因网络增强，以改善优先候选疾病基因的优先级。 生物信息学的简报，22（4），P.BBAA241。 •Peifeng Ruan，Shuang Wang和Hua Liang。 2020。mirpls：一种使用microRNA的癌症亚型的部分线性结构标识符方法。 生物信息学，36（19），pp.4902-4909。 •Peifeng Ruan，Ya Wang，Ronglai Shen和Shuang Wang。 2019。 使用关联信号注释来增强相似性网络融合。 生物信息学，35（19），pp.3718-3726。 •Hailin Huang，Jizi Shangguan，Peifeng Ruan和Hua Liang。 2019。 在高维AFT模型中的双层特征选择，并应用了基因组研究。 遗传学和分子生物学中的统计应用，18（5）。 •Ya Wang，Min Qian，Peifeng Ruan，Andrew E. Teschendorff和Shuang Wang。 2019。 使用加权表观遗传距离的方法检测表观遗传缺陷。 核酸研究，47（1），pp.e6-e6。PLOS ONE。18（12），E0293945。•Peifeng Ruan和Shuang Wang。2021。disnep：一种特异性基因网络增强，以改善优先候选疾病基因的优先级。生物信息学的简报，22（4），P.BBAA241。•Peifeng Ruan，Shuang Wang和Hua Liang。2020。mirpls：一种使用microRNA的癌症亚型的部分线性结构标识符方法。生物信息学，36（19），pp.4902-4909。•Peifeng Ruan，Ya Wang，Ronglai Shen和Shuang Wang。2019。使用关联信号注释来增强相似性网络融合。生物信息学，35（19），pp.3718-3726。•Hailin Huang，Jizi Shangguan，Peifeng Ruan和Hua Liang。2019。在高维AFT模型中的双层特征选择，并应用了基因组研究。遗传学和分子生物学中的统计应用，18（5）。•Ya Wang，Min Qian，Peifeng Ruan，Andrew E. Teschendorff和Shuang Wang。2019。使用加权表观遗传距离的方法检测表观遗传缺陷。核酸研究，47（1），pp.e6-e6。•Peifeng Ruan，Jing Shen，Regina M. Santella，Shuigen Zhou和Shuang Wang。2016。nepic：一种使用均值和方差组合信号进行表观遗传学研究的网络辅助算法。核酸研究，44（16），E134-E134。
CD5 缺失增强了过继 T 细胞疗法的抗肿瘤活性
Ruchi P. Patel 1,2,3 , Guido Ghilardi 1,2,3 , Yunlin Zhang 1,2,3 , Yi-Hao Chiang 1,4 , Wei Xie 1,5 , Puneeth Guruprasad 1,2,3 , Ki Hyun Kim 1,2,3 , Inkook Chun 1,2 , Malos , Ray Mone, 13 Pajarillo 1,2,3 , Seok Jae Hong 1,2,3 , Yong Gu Lee 1,2,3,6 , Olga Shestova 1,2 , Carolyn Shaw 1 , Ivan Cohen 1,2,3 , Aasha Gupta 1,2,3 , Trang Vu 7 , Dean Qian 7 , Adam Nimma 7 , Adit Yang 7 . 7 , Nicholas Siciliano 7 , Antonia Rotolo 1 , Arati Inamdar 8 , Jaryse Harris 8 , Ositadimma Ugwuanyi 1,2,3 , Michael Wang 1,2,3 , Alberto Carturan 1,2,3 , Luca Paruzzo 1,2,3 , Linhui 1 , 2 , Ballard , Hatcher , 23 , Hatcher , 3 . a Blanchard 1 , Chong Xu 1 , Mohamed Abdel-Mohsen 9 , Khatuna Gabunia 1 , Maria Wysocka 10 , Gerald P. Linette 1 , Beatriz Carreno 1 , David M. Barrett 1,11 , David T. Teachey 11 , Avery D. Posey 1 , Daniel Jr. Posey . 1,8、C. Tor Sauter 1,2,3、Stefano Pileri 12、Vinodh Pillai 13、John Scholler 1、Alain H. Rook 10、Stephen J. Schuster 1,2,3、Stefan K. Barta 1,2,3、Patrizia Porazzi 1,2,3、Marco Ruella、1,3 *
乌克兰战争期间对能源武器化的担忧再次引发了国家对过度依赖某些外国能源的担忧。
* 香港中文大学法律学院教授，香港新界。非常感谢 Laurence Boisson de Chazournes、Benoit Mayer、Bryan Mercurio、Bryan Druzin、Qian Wang 和 Ryan Mitchell 对早期草案的评论。1 欧洲理事会结论（2022 年 3 月 24 日至 25 日），网址为 https://data.consilium.europa.eu/doc/docu- ment/ST-1-2022-INIT/en/pdf。2 关于对俄罗斯第六套制裁措施的问题和答案（2022 年 6 月 3 日），网址为 https://ec.europa. eu/commission/presscorner/detail/en/QANDA_22_2823。 3 委员会致欧洲议会、欧洲理事会、欧洲理事会、欧洲经济委员会和地区委员会的通报：REPowerEU 计划，第 20 页，COM/2022/230 final (2022 年 5 月 18 日)，网址为 https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri¼COM:2022:230:FIN。4 例如，请参阅 David Sheppard、Tom Wilson、Guy Chazan 和 Roman Olearchyk 的《俄罗斯减少对德国和意大利的天然气出口以“政治”举措》，FIN.T IMES (2022 年 6 月 15 日)，网址为 https://www.ft.com/content/1e972cf5-f42b-4ed8-b81b-6969dd91ccfd； Marek Strzelecki、Tsvetelia Tsolova 和 Pavel Polityuk，《俄罗斯暂停向波兰和保加利亚供应天然气》，《欧盟通讯社》（2022 年 4 月 28 日），网址：https://www.reuters.com/world/poland-bulgaria-
市长晋升激励与地方GDP...
中国于 1978 年实施的经济改革使该国经济增长大幅增加。改革开放后，GDP 增长率从年均 4% 左右上升到 9% 以上的年均增长率。这一增长在很大程度上归功于基于绩效的干部评估体系，该体系将地区 GDP 增长作为地方官员晋升决策的核心。地方官员的晋升激励直接导致了更有效的地方经济管理（ Maskin、Qian 和 Xu ，2000 年；Blanchard 和 Shleifer ，2001 年；Li 和 Zhou ，2005 年）。毫不奇怪，对晋升激励影响的实证分析都是基于地方 GDP 绩效的官方报告（ Li 和 Zhou ，2005 年；Chen、Li 和 Zhou ，2005 年；Yao 和 Zhang ，2015 年）。然而，中国地方政府因操纵地方 GDP 增长率而臭名昭著。1 最近的文献对中国地方政府报告的统计数据的真实性提出了质疑，尤其是当相关地方官员的利益很高时（ Rawski，2001；Nakamura、Steinsson 和 Liu，2016；Chen、Qiao 和 Zhu，2021）。如果 GDP 等官方统计数据可以轻易被操纵，那么中国官员的晋升激励可能会鼓励地方官员歪曲这些统计数据并向更高级别的政府提供有偏见的信息（Serrato、Wang 和 Zhang，2019）。因此，中国地方政府之间的绩效竞争可能会演变为 GDP 操纵游戏。
史密斯学院常春藤节计划2024
基于Anka Arifin '26，Maddy Grace Allred '26，Grace Anderson '26，Kathle Rose Bacigalupi '26，Alice Bae '2，Alty Grace Allred '26，Alice Allred'26，Alice Bae '2 '26，Lena Catherine Baker '26，Maddy Jane Beer '26，Elliot Burroughs '26，ChloéIsabelle Marie Chauvot deBeauchêne'26，Abigail Fallon Fallon Fallier '26，Meredith Converse Clowse '26 Amelia Joelle Colbdorf '26，Sandra Adrinna Constantino '26，Kokwe Boo dadzie '26，Ilana Cecelia Heiser Diddams '26，Maya Martinez dirs '26，Haoran Duan '26 Meghan Kay Gram-Dinger '26，Yasmin Iroma Grant '26，Catherine Guo '26，Raia Gutman '26，Hannah Walworth Laker '26，Maggie Ray Hollis '26，Yawen Jie '26，Aviva Jotzke '26，Aviva Jotzke '26，Jessica Klurfeld '26，Jessica Klurfeld '26，'26，26，26，，26，，26，，'26，，'26，，26，，'26，，'26，，'26，，'26，，'26，，'26，，'26，，'26，26，，地琼·科比亚西（Joan Kobobyashi '26 '26，Olivia Anne Petty '26，Patrizia Picado '26，代表团Rose Da Costa Pinto '26，Vivian Ishbel Pittard '26，Xinyu Ashley Qian '26，
内容 - 学生积极寻找全职职位...
多视图分析的合作学习D. Ding，B。Narasimhan，R。Tibshirani，国家科学院论文集（PNAS），2022年。机器学习引导的脂质纳米粒子设计用于mRNA Delivery D. Ding，Y。Zhang，Y。Jia，J。太阳。ICML计算生物学研讨会，2023年。使用图表来处理缺失的数据学习X. MA*，J。you*，D。ding*，M。Kochenderfer，J。Leskovec。神经，2020年。（*同等贡献）ngboost：概率预测的自然梯度提升T. Duan，A。Avati，D。Ding，S。Basu，A。Ng，A。Schuler。ICML，2020。通过电子健康记录数据D. Ding，C。Simpson，S。Pfohl，D。Kale，K。Jung，Jung，N。Shah，多任务学习在表型中的有效性。太平洋生物计算研讨会，2019年，聚光灯介绍。胸部X光片诊断的深度学习：Chexnext算法与执业放射学家P. Rajpurkar的回顾性比较，…，D。Ding，…，A。Ng。PLOS Medicine，2018年。由麻省理工学院技术评论和斯坦福新闻报道。学习总结放射学发现Y. Zhang，D。ding，T。Qian，C。Manning，C。Langlotz。关于健康文本挖掘和信息分析的国际研讨会，EMNLP，2018年，Spotlight演示文稿。经验