Aaronson, S. & Ambainis, A. Forrelation:最佳地将量子计算与传统计算区分开的问题。SIAM Journal on Computing 47, 982–1038 (2018)
第一部分。课程的第一部分涉及定义和衡量经济增长和商业周期所需的基本概念。为了得出一组短期和长期程式化事实,我们将回顾历史序列趋势周期分解、过滤程序和随机过程理论的基本概念。然后,我们将推导出新古典增长模型(索洛模型)及其微观基础版本,该模型具有完全竞争市场和完全信息(Ramsey-Cass Koopmans)。我们将看到,从长远来看,技术进步的趋势成分会导致实际变量的增长,而从短期来看,技术进步中的随机成分将触发周期。第二部分。课程的第二部分将重点介绍典型 RBC 模型的几个扩展。我们将继续向模型添加越来越多的元素,使模拟结果更接近经验证据。我们将看到的主要扩展是不可分割劳动模型、消费习惯、可变资本利用、资本和投资调整成本以及偏好冲击。第三部分。课程的第三部分将重点介绍 RBC 模型中的财政政策。特别是,通过一次性或扭曲税收和债务积累融资的公共支出增加的影响,强调理论基础和与经验证据的匹配。第四部分。最后一部分将重点介绍货币政策问题。我们将看到,在瓦尔拉斯模型中引入货币意味着与经验证据不一致的结果。然后我们将重点关注新凯恩斯主义方法,该方法与 RBC 理论具有相同的方法论。尽管如此,微观基础仍基于垄断竞争市场和粘性价格。这两个假设使货币非中性,并赋予货币政策积极作用。此外,价格粘性还影响对实际冲击的反应,这些反应在某种程度上与 RBC 模型中获得的反应不同。通过这种方式,我们将看到如何将无条件和条件证据重现为实际和名义冲击的实现。
+33 559 407 470 通讯作者:Michel Thibier,michel.thibier@outlook.fr 摘要 基因组编辑,尤其是 CRISPR 技术,彻底改变了植物育种方法。世界上许多国家已决定利用它来开辟农业研究和应用的新领域,并适当调整现有的基因生物工程法规,以促进新基因组技术 (NGT) 的实施。世界各地正在进行的工作为植物和动物部门开辟了巨大的前景。欧盟已启动对其在某些植物上的使用的监管审查程序。本次审查质疑欧盟当前提案作为应对欧洲农业挑战的有效性,并得出结论:基于一再重复的预防原则,农业挑战仅被部分考虑在内,因为监管框架仍然非常严格。 关键词:基因编辑、欧盟、农业、监管、创新。引言 可能给农业带来益处的新型研究技术包括使用所谓的新基因组技术 (NGT) 进行基因改造的技术,尤其是卓越的 CRISPR/Cas 基因编辑技术。与后者相关的第一篇重要出版物的两位作者,开发了该技术的 E Charpentier 和 J Doudna (6),获得了 2020 年诺贝尔化学奖。事实上,与以前的转基因生物 (GMO) 生产技术相比,这项技术是一项技术突破,因为它可以精确地切割可以重新排列的基因组,而不会“在其余基因组中留下丝毫的人工痕迹”,正如法国科学院所强调的那样,由于这种特性,它通常被称为“分子剪刀”(1)。这些基因组变化会修改基因或等位基因的序列,从而导致被编辑生物体产生新的特性。无论是在人类健康(孤儿遗传病)、兽医健康和动物福利,还是在农作物生产中,该技术的应用都非常广泛。本篇综述旨在关注植物,并在第一部分中报告该技术在全世界植物品种创新中的巨大潜力及其当前的进展。在第二部分中,本文介绍了当前的欧盟监管环境、欧盟政治和行政当局的讨论以及 2024 年的最新举措。第三部分将尝试评估当前欧盟提案的有效性,以应对考虑到世界其他地区正在取得的进展的农业挑战。
或32 Tirzepatide,双重GIP和GLP-1受体激动剂的影响,降低了2型糖尿病患者的新发作糖尿病神经病的相对风险:一项大型观察性研究James Russell(美国Charleston,USA)
欧洲委员会(EC)通过网络计划(GIDS的欧盟行动计划),估计电力网络的投资需求约为5840亿欧元,以整合到2030年的可再生能源(SRE)雄心勃勃的目标,直到2030年,其能源能源能源的目标是42.5%。 此金额既包括分销网络和运输中的必要投资,其中1700亿欧洲委员会(EC)通过网络计划(GIDS的欧盟行动计划),估计电力网络的投资需求约为5840亿欧元,以整合到2030年的可再生能源(SRE)雄心勃勃的目标,直到2030年,其能源能源能源的目标是42.5%。此金额既包括分销网络和运输中的必要投资,其中1700亿欧元对于数字化是必需的。因此,在罗马尼亚的战略文件中必须强调扩展和现代化电网络的重要性。电气系统的基础设施是过渡的脊柱,因为它促进了SRE的整合,可确保有效地向消费者传递能源,并根据新的电力市场模型来改善负有消费者的能源效率指标。
在全球气候变化和资源保护迫在眉睫的背景下,我们的研究深入探讨了欧盟 (EU) 内部的废物管理和环境可持续性这两个关键领域,收集了 1990 年至 2022 年的数据。矩分位数回归法 (MMQR) 的结果显示,欧盟成员国坚定致力于减少对焚烧的依赖,这体现在采用绿色技术和环保税收政策上,与欧盟的可持续发展目标相一致。然而,这种转变带来了协调工业排放管理与高效废物处理之间的复杂任务。制定废物管理策略以适应各个成员国不同的消费模式和独特情况势在必行。协整回归突显了所选变量之间的长期关系,而可行广义最小二乘法 (FGLS) 和面板校正标准误差 (PCSE) 的估计粗略证实了 MMQR 的结果。通过两种集成方法(梯度提升 (GB) 和极端梯度提升 (XGBoost))进行的机器学习分析揭示了预测因子的相对重要性:特别是环境税、消费型排放和生产型排放对确定可燃性可再生能源和废弃物的变化具有重要影响。本研究建议欧盟国家建立监测机制,通过采用绿色技术来推进废弃物管理和环境可持续性,加强环境税政策,并加速可再生能源转型。
摘要。这项定性研究探讨了罗马尼亚社会科学学生对人工智能 (AI) 在高等教育 (HE) 中实施的看法,分析了来自罗马尼亚三所大学的 70 名参与者的回答。研究结果既强调了人们对人工智能通过改善信息获取、个性化学习和提高学业成绩来改变教育的潜力的认识,也强调了对技术依赖、道德问题、数据安全以及对批判性思维和社交互动的影响的担忧。虽然学生们欣赏人工智能的好处,例如行政效率和改进的学习和教学过程,但他们也对基本人类技能的丧失以及隐私和安全风险表示担忧。这些发现强调了在教育环境中采用人工智能时采取平衡和道德方法的重要性,强调需要制定增强技术优势同时将潜在风险降至最低的策略。该研究建议高等教育机构应集中精力制定包容性政策,考虑人工智能实施的社会和个人后果,从而为未来的教育研究和政策提供宝贵的方向。
2)量子场理论和量子信息理论3)数学模型和PDE 4)拓扑数据分析5)代数几何和应用中的数学模型6)天体力学和空间应用中的数学模型7)数学模型,概率模型,概率,统计和机器学习8)邀请和数字分析9)数学列表和数字分析的邀请,并在数学上进行数学变化。时期:L。Apolloni(利兹大学),S。Baranzini(Storino大学),G。Barkeley(哈佛大学),M。Barton(BC Applied Math。),a.m。贝尼尼(帕尔马大学),P。Bielavsky(U.C.louvain),L。BruniBruno(Padova大学),K。Buzzard(帝国学院),D。Castorina(Napoli University of Napoli“ Federico II”),S。Chemla(Sorbonne-Pariscité大学),A。Clarke(Barcelona),A。Clarke(Upc Barcelona),Bonn)很少(约克大学),C。Hohlweg(UqMontréal),W。DeGraaf(Trento大学),G。Landi(Trieste大学),G。Marasingha(Exeter)(埃克塞特大学),L。Martinazzi,Martinazzi(罗马大学)帕维亚(Pavia),P。Majer(PISA大学),T.K。nguyen(北卡罗来纳州立大学),M。Nolasco(L'Aquila大学),F.A.E。 nuccio(大学Jean Monnet Saint-Etienne),R。Pagaria(博洛尼亚大学),G。Piacenza(IEC Lorrain-Nancy),F。Pratali(Sorbonne-Paris Nord),V。Reiner(明尼苏达州) tübingen-bonn),P。souplet(大学nguyen(北卡罗来纳州立大学),M。Nolasco(L'Aquila大学),F.A.E。nuccio(大学Jean Monnet Saint-Etienne),R。Pagaria(博洛尼亚大学),G。Piacenza(IEC Lorrain-Nancy),F。Pratali(Sorbonne-Paris Nord),V。Reiner(明尼苏达州) tübingen-bonn),P。souplet(大学nuccio(大学Jean Monnet Saint-Etienne),R。Pagaria(博洛尼亚大学),G。Piacenza(IEC Lorrain-Nancy),F。Pratali(Sorbonne-Paris Nord),V。Reiner(明尼苏达州) tübingen-bonn),P。souplet(大学