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RTL验证用于使用合同影子逻辑
抽象的现代现代处理器面临投机性执行攻击。尽管有各种建议的软件和硬件缓解以防止此类攻击，但新的攻击仍来自未知漏洞。因此，迫切需要对硬件设计处理投机执行攻击的能力进行正式和严格的评估。本文提出了一种称为合同影子逻辑的正式验证技术，该技术可以大大提高RTL验证可伸缩性，同时适用于不同的防御机制。在此技术中，我们利用comperer Architecture Desime Insights来提高验证性能，以检查将安全性属性作为软件硬件合约配制的安全性属性，以确保安全猜测。我们的验证方案可供计算机架构师访问，并且需要最少的正式方法专业知识。我们在多个RTL设计上评估了我们的技术，其中包括三个排序处理器。与基线和两个基线和两个最先进的验证方案相比，我们的技术在寻找对不安全设计的攻击并为安全设计提供了完整的证据时表现出重要的优势，并提供了完整的证据。
信贷、土地投机和长期经济增长
4 在附录 O1 中，我们研究了每个主体在年轻期和年老期分别具有对数消费效用的情况。我们表明结果没有变化。 5 例如，有些房地产投资的收益为零，有些则为正收益，由于非创业工人无法区分它们，因此他们不会投资房地产；（风险调整后的）预期收益太低了。如果项目数量有限，知情者将选择好项目（平均而言），而将不成比例的坏项目留给不知情者，因此即使知情者的预期收益等于或大于其他投资机会，不知情者的预期收益也低于政府债券。如果我们更现实地假设所有个人都厌恶风险，这种影响会得到加强。限制参与房地产市场还有其他原因。例如，人们对风险的态度不同。房地产市场显然比政府债券的（实际）回报更具风险，因此非常厌恶风险的代理人不会参与房地产市场。6 也就是说，今天投资一美元资本的个人将获得 𝑅 𝑡+1 的投资回报，并在期末拥有价值 1 −𝛿 的资产。
人类心肌小梁的遗传和表型结构
1个国家心脏和肺研究所，英国伦敦帝国学院； 2英国伦敦伦敦帝国学院医学科学实验室； 3医学和人口遗传学的计划，美国麻省理工学院和哈佛大学的广泛研究所； 4英国伦敦帝国学院脑科学与数据科学研究所计算系； 5英国伦敦帝国医疗保健NHS Trust心脏病学系； 6切尔西和威斯敏斯特医院NHS基金会信托基金会，英国伦敦； 7英国伦敦大学伦敦大学学院的健康信息学和健康数据研究所和英国伦敦的英国心脏基金会数据科学中心； 8英国伦敦皇家布隆普顿和哈雷菲尔德医院，盖伊和圣托马斯NHS基金会信托基金； 9内科医学系，医学院，远程医疗中心和心脏病服务，医院DasClínicas，Universidade Federal de Minas Gerais，巴西Belo Horizonte，Belo Horigonte； 10瑞典乌普萨拉大学信息技术系，瑞典1个国家心脏和肺研究所，英国伦敦帝国学院； 2英国伦敦伦敦帝国学院医学科学实验室； 3医学和人口遗传学的计划，美国麻省理工学院和哈佛大学的广泛研究所； 4英国伦敦帝国学院脑科学与数据科学研究所计算系； 5英国伦敦帝国医疗保健NHS Trust心脏病学系； 6切尔西和威斯敏斯特医院NHS基金会信托基金会，英国伦敦； 7英国伦敦大学伦敦大学学院的健康信息学和健康数据研究所和英国伦敦的英国心脏基金会数据科学中心； 8英国伦敦皇家布隆普顿和哈雷菲尔德医院，盖伊和圣托马斯NHS基金会信托基金； 9内科医学系，医学院，远程医疗中心和心脏病服务，医院DasClínicas，Universidade Federal de Minas Gerais，巴西Belo Horizonte，Belo Horigonte； 10瑞典乌普萨拉大学信息技术系，瑞典
对有关并发有效性的推测的回应......
范围限制校正的概念基础 范围限制会导致低估与标准相关的效度（Carretta & Ree，2022 年）。范围限制校正的公式是众所周知的且无争议的（Schmidt 等人，1976 年；Sackett 和 Yang，2000 年）。焦点文章遵循 Sackett 等人（2022 年）提供的逻辑，声称先前对预测因子效度的荟萃分析中的大多数范围限制校正都是不合适的。特别是，Sackett 等人通过断言所使用的范围限制数据通常不具有代表性，对在效度泛化中使用人工分布进行校正提出了质疑。因此，他们推理说，在他们看来，不具代表性的分布高估了实际效度。这是一个需要实证证据的重要挑战。提供了什么证据？从根本上说，他们的推理是概念性的。 Sackett 等人指出，“研究包含了计算 U 比所需的信息（以校正范围
超越技术的推测：通过讲故事构建场景
“现代建筑方法”这一术语在很大程度上等同于工厂中产品组件的预制。新兴技术，例如机器人技术和人工智能 (AI)，正在重新定义现代建筑方法的概念，并破坏该行业的结构以满足其实施条件。例如，机器人技术和基于机器的自动化有望迅速而显著地改变建筑制造技术，但变化的程度以及对构成该行业的组织、供应链和商业模式的相关影响仍然未知。现有的预见主要以轨迹视角为主，过分强调技术预测，而忽视了对理解技术采用最有帮助的实施背景故事。本文介绍的另一种方法侧重于讲故事、场景设计和用于帮助传达这些场景的视觉图像。这些让从业者能够探索机器人技术和基于机器的自动化如何在行业的不同特征中发挥作用。该研究涉及分析现有数据集以创建四种情景，然后通过参与式研讨会和访谈调整和扩展这些情景。项目参与者包括制造和建筑制造领域的七家中小型企业 (SME)、一家一级承包商以及来自行业咨询委员会和教育中心的两位知名行业专家。
房地产投机的经济后果 - 魏雄
本文取代了之前的草稿，该草稿以“住房投机和供应过剩”为标题发布。我们感谢 Itay Goldstein（编辑）和两位匿名审稿人提供的有益评论。我们感谢 Gene Amromin、Barney Hartman-Glaser、Andrew Haughwout、Zhiguo He、Tim Landvoigt、Alvin Murphy、Charlie Nathanson 和 Monika Piazzesi 以及纽约联邦储备银行、德克萨斯大学奥斯汀分校、沃顿商学院、美国经济协会会议、美国金融协会会议、CICF 会议、亚特兰大联邦储备银行、GSU 房地产金融和德克萨斯金融节会议的研讨会参与者提供的有益评论和讨论。补充数据可在《金融研究评论》网站上找到。请将信函寄至香港中文大学商学院高振宇，地址：香港新界沙田泽祥街12号郑裕彤楼12楼1244室，电话：852-3943-1824。电子邮箱：gaozhenyu@baf.cuhk.edu.hk。