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人工智能的规模和市场结构
1 弗吉尼亚大学和人工智能治理中心。这是 2024 年 4 月 4/5 日在布鲁塞尔举行的第 79 届经济政策小组会议上发表的论文的修订版。我们感谢 Susan Athey、Emma Bluemke、Emilio Calvano、Giacomo Calzolari、Claire Dennis、Avi Goldfarb、Doh-Shin Jeon、Aidan Kane、Pia Malaney、Sarah Myers West、Sanjay Patnaik、Nicholas Ritter、Max Schnidman、Eli Schrag、Rob Seamans 和 Joseph Stiglitz 以及两位匿名评论员的深思熟虑的评论和对话。任何剩余的错误都是我们自己的。Korinek 非常感谢新经济思维研究所创新、增长和社会中心 (INET-CIGS，拨款编号 INO21-00004) 的资金支持。Vipra 作为冬季研究员从人工智能治理中心获得了资金支持。该论文的早期版本以“基础模型的市场集中度影响：ChatGPT 的看不见的手”为标题发布。
商业化发展之路：长寿命储能
能源效率和可再生能源办公室：Alejandro Moreno、Courtney Grosvenor、Sam Baldwin、Diana Bauer、Changwon Suh、Samuel Bockenhauer、Matthew Bauer、Sunita Satyapal、Heather Croteau、Lauren Boyd、Jeffrey Bowman、Sean Porse、Tien Duong 电力办公室：Gene Rodrigues、Eric Hsieh 秘书办公室：Kate Gordon 少数族裔经济影响办公室：Shalanda Baker 能源工作办公室：Betony Jones、Christy Veeder 国际事务办公室：Julie Cerqueira、Matt Manning 总法律顾问办公室：Avi Zevin、Brian Lally、Ami Grace-Tardy 制造和能源供应链办公室：David Howell、Jacob Ward、Mallory Clites 科学办公室：Asmeret Asefaw Berhe、Craig Henderson、John Vetrano 阿贡国家实验室：Aymeric Rousseau、Thomas H.范宁
一种自动PCB缺陷检测的深度学习方法：全面评论
摘要电子设备的扩展市场已大大提高了对高质量印刷电路板（PCB）的需求。即使是PCB中的较小缺陷也可能对最终用户构成重大安全风险。本文对基于深度学习的PCB缺陷检测方法进行了全面综述。我们的探索涵盖了各个关键方面，包括对PCB缺陷的分类，自动化视觉检查（AVI）技术，对象检测方法论以及深度学习模型的广泛采用。具体来说，我们专注于具有特征金字塔网络（FPN-RFCN）的最新方法，称为基于区域的完全卷积网络。此外，我们讨论了该域中的有效数据增强技术和常用的评估指标。本评论为从事PCB质量保证的研究人员，从业人员和行业专业人员提供了宝贵的见解。关键字：深度学习，特征金字塔网络，PCB，缺陷检测，图像处理，智能制造
OCED 投资风险方法
该文件是在 OCED 代理主任 Kelly Cummins 的领导下制定的。它在投资组合战略部主任 Melissa Klembara 的指导下得以完成，并由 William Dean、Shrikant Avi 和 Olivia Corriere 组成的核心团队领导。在此过程中，来自 OCED 的许多员工提供了宝贵的反馈意见。这些贡献者包括（按字母顺序排列）：Tom Andrews、Eli Bashevkin、Keith Boyea、Maressa Brennan、Catherine Casomar、Chris Creed、Andrew Dawson、Howard Dickenson、Greg Dierkers、James Dubois、Andrew Gilbert、Katie Harkless、Myer Johnson-Potter、Richard Matsui、Andrew McCabe、Laurel McFadden、Ketriel Mendy、Eric Miller、Anna-Lee Misiano、Katrina Pielli、Katy Sartorius、Doug Schultz、Daniel Sharfman、Todd Shrader、Divya Singh、Jonah Wagner、Jef Walker、Eddie Whitehurst、Robin Wong 和 Julia Xiong。
能源存储大挑战路线图草案
其他贡献者包括 EERE 的 Diana Bauer、Joe Cresko、Tina Kaarsberg、Sarah Garman、Paul Spitsen、Paul Syers、Steven Shooter、Alexis McKittrick、Karma Sawyer、Mary Hubbard、James Nelson、Avi Shultz、Eric Miller、Steven Boyd、Mallory Clites、Peter Faguy、Ramesh Talreja、Lauren Ruedy 和 Rajesh Dham；OTT 的 Stephen Hendrickson、Katherine Harsanyi 和 Rima Oueid； SC 的 John Vetrano、OE 的 Vinod Siberry、化石能源办公室的 Bhima Sastri、核能办公室的 Kelly Lefler、战略规划和政策办公室的 Hugh Ho、能源信息署的 Vikram Linga 和 Chris Namovicz、贷款计划办公室的 Monique Fridell、高级研究计划局能源部的 Scott Litzelman、国家能源技术实验室的 Briggs White、爱达荷国家实验室的 Robert Podgorney 以及太平洋西北国家实验室的 Vince Sprenkle。
数据策略与安全
Avi Gesser 是该公司数据战略与安全集团的联席主席。他的业务重点是为大型公司提供有关网络安全、隐私和人工智能等广泛问题的咨询。他曾代表全球金融服务公司、私募股权公司、保险公司、对冲基金和媒体组织处理大规模勒索软件攻击、民族国家网络攻击以及与使用人工智能有关的监管调查。Gesser 先生定期就与网络安全和人工智能有关的治理、风险和责任问题为董事会和高级管理人员提供咨询。Gesser 先生还是该公司数据博客的主要作者和该公司数据门户的架构师，该门户是一种在线工具，可帮助客户快速评估和遵守其网络攻击通知义务并跟踪人工智能监管发展。他被 Chambers USA 推荐为隐私和数据安全领域的领先律师，并被 The Legal 500 推荐。
艾伯塔省健康生活计划中央区域
•为防止浪费过多，重要的是仅订购您需要的东西。一旦分发到设施，就无法退还疫苗。•将所有疫苗保存在适当的冷链中，直到2024 - 2025年外展免疫计划结束，该计划将在2025年3月末或直到疫苗到期，以先到者为准。•信息将在2024-2025外展免疫计划末发送给所有免疫提供者，该计划将于2025年3月末尾。可以在VIMS-AVI登录页面上找到有关如何管理剩余的Covid-19和流感疫苗的说明。•卫生从业人员负责根据各自设施的实践标准正确处理未使用/过期的Covid-19和流感疫苗。处置成本将不会偿还。•在2024-2025外展季节结束时，任何Covid-19-19和流感疫苗都必须使用类别代码=“浪费”，并且原因代码=“浪费 /流感 /流感 /流感季节结束”。
航空运输
学士学位的最终国家考试侧重于专业科目，需要具备该领域的知识、航空运输的管理和营销、基本的商业谈判、航空运输的立法和法律以及信息技术。在航空运输领域，我们将获得航空立法、航空监管基础、飞机运行的选定技术、操作和组织问题以及航空运输路线分析方面的知识。考试是基于佣金的，问题提前 6 个月发布。与最终国家考试一起进行的还有学士论文答辩。在新的优势和当前问题方面，更加重视学士论文的质量。最终国家考试以英语进行。学生参加最终国家考试的先决条件是获得所需的 180 个学分。学生在最终国家考试当天进行学士论文答辩。学生通过 UIS 以书面和电子形式提交学士论文。最终国家考试由两部分组成，即学士论文答辩和以下领域的考试： 1.航空运输运营和管理（包括管理和营销，商业经济和会计，信息技术和全球分销系统，航空运输理论，Avi
Omicron covid-19免疫相关性在Cove试验中对MRNA-1273的第三剂量分析
Authors: Bo Zhang 1 , Youyi Fong 1,2 , Jonathan Fintzi 3 , Eric Chu 4 , Holly E. Janes 1,2 , Lindsay N. Carpp 1 , Avi Kenny 5 , Marco Carone 5 , David Benkeser 6 , Lars W. P. van der Laan 7 , Weiping Deng 8 , Honghong Zhou 8 , Xiaowei Wang 8 , Yiwen Lu 1 ，Chenchen Yu 1，Bhavesh 5 Borate 1，Christopher R. Houchens 9，Karen Martins 9，Karen Martins 9，Lakshmi Jayashankar 9，Chuong Huynh 9，Carl J. Fichtebaum 10，Spyros Kalams 11，Cynthia L. Gay 12，Cynthia L. Gay L. Gay L. Gay L. Gay L. Neuzil 14，Frances Priddy 8，Rituparna Das 8，Bethany Girard 8，Hana M. El Sahly 15，Lindsey R. Baden 16，Ruben O. Donis 9，Richard A. Koup 17，Peter B. Gilbert 1，2,5 Moderna，Inc。Team§；冠状病毒疫苗预防网络（COVPN）/冠状病毒功效（COVE）团队；和USG/COVPN生物统计学团队§
社论：针对耐卡巴培南革兰氏阴性菌的新治疗策略
细菌病原体的多重耐药性对人类健康构成威胁，而耐卡巴培南类肠杆菌 (CRE) 感染的出现严重影响着人口福祉。卡巴培南类耐药性的出现是一个主要问题，特别是对于重症监护病房 (ICU) 和其他高危病房，这已经导致了严重的后果 (Tamma 等人，2021)。详细研究导致细菌卡巴培南类耐药性的机制可能有助于克服和管理这一研究课题 (Mascellino 等人，2024)。CRE 通常携带多种耐药基因，这些基因能够通过垂直和水平途径传播 (Rumbo 等人，2011)。这些耐药元素限制了治疗选择，与感染卡巴培南类敏感菌株的患者相比，一些患者需要更长的治疗时间，需要重症监护，并且毒性更高。因此，需要新的替代方法来对抗细菌耐药性在人群中的传播，并治疗感染危及生命的耐碳青霉烯类革兰氏阴性菌的患者（Oliva 等人，2021 年；Tompkins 和 van Duin，2021 年）。开发新型抗生素可能是一个解决方案。然而世界卫生组织 (WHO) 总干事谭德塞博士原话是：“自 2017 年中期以来，仅批准了 13 种新抗生素，其中只有两种代表新的化学类别并被认为是创新的。”分子研究在了解细菌耐药性机制方面发挥着重要作用。例如，在革兰氏阴性菌中发现了可移动的粘菌素耐药基因 (mcr-1 至 mcr-10) 及其变体，这对临床感染的治疗构成了新的威胁。开发了一种使用多重 TaqMan 实时 PCR 检测的新型方法来检测可移动的粘菌素耐药基因。该方法具有较高的特异性、敏感性和可重复性（Gong 等）。先前的一项研究检查了波兰产生新德里金属-β-内酰胺酶的肺炎克雷伯菌菌株的体外药物敏感性。发现头孢地洛、埃拉环素、替加环素、头孢他啶/阿维巴坦 (CAZ/AVI) 和氨曲南是最有效的抗生素，表明 CAZ/AVI 加氨曲南对测试菌株具有 100% 的体外敏感性。由于这两种药物的安全性和成本效益，