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佛罗里达州居民选择或拒绝接种疫苗的权利
封面脚注封面脚注 Tolan 教授在西密歇根大学库利法学院任教，该校位于佛罗里达州里弗维尤。本文中的评论反映的是他自己的观点和意见，不一定代表西密歇根大学库利法学院的观点和意见。在库利工作之前，Tolan 教授曾在巴里法学院和美国空军学院任教。他在环境法方面拥有丰富的经验，包括有毒侵权行为、根据各种联邦法规对过去毒素的补救、自然资源损害、绿色建筑和地球法学——将地球作为保护人类和所有自然的救生力量放在首位。他最近将研究重点重新放在保护我们社会中最脆弱的成员——儿童和未出生的婴儿——免受人类干扰上帝计划的危害。作者感谢 Brendan Berry 教授、James McGrath 院长和我的助教 Jeanneth Miranda 在写作和出版过程中给予的坚定支持和帮助。我将这篇文章献给我的妻子、结婚 35 年的注册护士 Tonya Leigh Tolan，如果没有她的热情，这篇文章就不可能完成。
建议引用：Duch-Brown, Néstor；Gomez-Herrera, Estrella；Müller-Langer, Frank； Tolan, Songül (2021)：市场力量和人工智能对在线劳动力市场的影响，布鲁盖尔工作论文，第 14/2021 号，布鲁盖尔，布鲁塞尔
我们调查了欧洲最大的在线劳动力市场 (OLM) 之一的三个替代但互补的市场力量指标：(1) 劳动力需求弹性、(2) 劳动力供应弹性和 (3) 市场份额集中度。我们探讨了这些指标与平台政策的外生变化之间的关系。在观察期的中期，平台强制雇主表明他们愿意支付的费率，该费率由执行项目所需的经验水平决定：入门级、中级或专家级。我们发现正的劳动力供应弹性介于 0.06 和 0.15 之间，对于专家级项目来说更高。我们还发现，政策变化后，劳动力需求弹性增加，而劳动力供应弹性下降。基于此，我们认为市场设计平台提供商可以通过为平台设定的条款和条件来影响 OLM 的劳动力需求和供应弹性。我们还探讨了所研究的 OLM 对人工智能相关劳动力的需求和供应。我们提供证据表明，与其他类型的劳动力相比，对人工智能相关劳动力的需求明显更高（从 +1.4% 到 +4.1% 不等），而对人工智能相关劳动力的供应明显更低（从 -6.8% 到 -1.6% 不等）。我们还发现，人工智能项目工人的工资比非人工智能项目工人高 3.0% 到 3.2%。
共价模板指导合成辐条 18-...
摘要：卟啉环模拟了天然的捕光叶绿素阵列，为电子离域提供了见解，为制造具有紧密间隔的卟啉单元的更大纳米环提供了动机。在这里，我们展示了完全由 5,15 连接卟啉组成的大环的首次合成。该卟啉十八聚体是使用共价六臂模板构建的，该模板由钴催化的 H 型二苯并噻嗪环三聚化制成，末端为卟啉三聚体。纳米环周围的卟啉通过分子内氧化中消旋偶联和部分 β-β 融合连接在一起，形成由六个边缘融合的锌 (II) 卟啉二聚体单元和六个未融合的镍 (II) 卟啉组成的纳米环。金表面的 STM 成像证实了辐条 18-卟啉纳米环的尺寸和形状（计算直径：4.7 纳米）。
迈向欧盟大脑协调计划
1 卫生指标与评估研究所 (IHME)。2019 年全球疾病负担研究结果。华盛顿州西雅图：IHME，2022 年。 2 1990-2021 年全球、地区和国家神经系统疾病负担：2021 年全球疾病负担研究系统分析。Steinmetz, Jaimie D 等人。《柳叶刀神经病学》，第 23 卷，第 4 期，344 - 381 3 OECD/欧盟委员会 (2024)，《健康一览：2024 年欧洲：欧盟周期的健康状况》，OECD 出版社，巴黎，第 68 页。 4 OCDE/欧盟 (2018)，《健康一览：2018 年欧洲：欧盟周期的健康状况》，OCDE 出版社，巴黎/欧盟，布鲁塞尔。 5：Grubanov Boskovic S.、Ghio D.、Goujon A.、Kalantaryan S.、Belmonte M.、Scipioni M.、Conte A.、Gómez-González E.、Gómez E.、Tolan S.、Martínez-Plumed F.、Pesole A.、Fernández-Macías E.、Hernández-Orallo J.，健康和长期护理劳动力：人口挑战以及移民和数字技术的潜在贡献，EUR 30593 EN，欧盟出版办公室，卢森堡，2021 年，第 30 页
语言获取为未来的核心
在迅速发展的人工智能领域（AI）中的摘要，自然语言处理中大型语言模型（LLM）的前所未有的进步（NLP）提供了一个机会，可以重新审视形式和内容的机器智能传统指标的整个方法。由于机器认知评估的领域已经达到了模仿，因此下一步是有效的语言获取和理解。我们的论文提出了从既定的图灵测试转变为借助语言获取的全构图框架的范式转变，并从LLMS最近的进步中汲取了灵感。目前的贡献是对各个学科的出色工作的深刻贡献，指出需要保持跨学科的桥梁开放，并描述一种更健壮和可持续的方法。引言过去十年在人工智能的发展中见证了一个显着的加速，尤其是在自然语言处理领域。开创性的体系结构，例如Word2Vec（Mikolov等人2013）已经突破了我们以前认为可行的界限，诞生了可以用语言与人类无缝互动的先进的AI系统（Sejnowski，2023）。这些系统，包括从语音激活的虚拟助手到高度精确的翻译工具的应用程序，代表LLM的功率的收敛以及数据驱动和动态的系统理论的当前数字时代的景观（Brunton等人。2022）。2023）和未来职业（Tolan等人2021）。2012）。他们发掘和预测人类交流中错综复杂的模式的能力已经看到了我们与机器的互动的范式转移，因此必须将评估成为我们生活中必不可少的一部分（Sohail等人。自1950年艾伦·图灵（Alan Turing）于1950年成立以来，图灵测试一直是机器智能发展的标准（Turing，1950年）。然而，2014年勒布纳奖的公告声称该奖首次超过了图灵测试，这引发了有关该测试适当性的辩论（Shieber，2016年）。它引发了关于该测试是否确实评估机器智能还是仅仅是其模拟人类样子的能力的争议（Hoffmann，2022）。辩论的症结在于一个问题：机器是否能够理解人类语言，还是它的熟练程度仅反映了其模仿人类反应的程序能力？随着AI进步的当前轨迹，将这种对话从模仿转变为理解的时候已经成熟了（Cambria＆White，2014年）。本文的目的是根据当前的21世纪需求，为一般讨论提供了更新的多方面贡献，并解决了非常具体的范式转变。The AI roadmap requires an adequate assessment system of Efficient Language Acquisition and Understanding Capabilities in Intelligent Machines (Agüera y Arcas, 2022), because such instrument will allow to systematically retrieve evidence to better answer the next questions on the landscape (Adams et al.文章的其余结构如下：我们从该主题中的许多学术工作中揭示了一项选择，这是当前工作的基础，然后继续进行 - 毫无障碍但非常相关的提及最近的研究，该研究涉及从非凡的不同角度和范围中进行“新的图灵测试”的需求。在下一部分中说明了框架，定义了测试设计要求，并提出了构建良好指标的过程。列出了其他未来挑战，最后在讨论中，我们以综合和建筑设想得出结论。为了消除所使用的术语的操作含义，提供了词汇表和补充材料。