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BRT的经济影响
2021年9月17日回复：BRT的经济影响来自：菲利普·格里茨马赫（Philip Gritzmacher），AICP，虽然巴士快速运输（BRT）是一种相对较新的高容量运输形式，这种模式的旅行益处已得到充分记录。随着对现有系统的研究得以实现，实施BRT的经济影响变得越来越清楚。虽然每个城市都是独特的，但该备忘录描述了拟议的E-W BRT可能影响的经济影响。对BRT对就业影响的就业研究的影响，具体取决于对BRT最佳实践的遵守水平。对BRT对Eugene的影响的研究，或在2004年至2010年之间进行了“转移份额”分析，该分析于2007年成立。在此分析期间，发现许多行业在此分析期间取得了收益，包括房地产，管理，管理，教育，医疗保健，住宿，食品服务，零售，娱乐和艺术。这很重要，因为由于衰退的大衰退，尤金BRT系统被认为是“沉重的BRT”，整个城市的整体丢失位置被认为是“重BRT”，其中大多数BRT系统最佳实践都被遵守 - 作者猜测这种现象发生的原因之一。1看到对BRT的反应反应的唯一用法是制造业，在走廊内部损失损失，在其外部损失。作者推测，这是地理分类的结果，并将以前的工业站点重建为上述某些用途。对北卡罗来纳州夏洛特独立大道BRT走廊的研究，同样的分析发现了较少的就业吸引力。Charlotte BRT系统被视为“轻型BRT”，并且不包含BRT的所有功能 - 特别是专用站。作者推测，BRT系统在吸引投资和工作方面没有执行，因为它没有包含表现出对运输方式承诺的真正BRT系统的许多功能。2最后，纳尔逊和甘宁对10个市政当局的13个BRT系统的工作“班次”进行了研究。该研究检查了三种工资类别（低，中和上部）大萧条之前和之后BRT走廊沿BRT走廊的工作数量的变化，以确定BRT对不同工作分类的影响。平均发现，位于BRT走廊内的企业在所有工资水平上都会产生更多的就业机会。1 Arthur C. Nelson等人，“公交快速运输与经济发展：Eugene-Springfield BRT系统的案例研究。” （2013）2 Matt Miller等人，“ Do Do有所作为吗？” （2014）
超导性中的同位素效应
该方程式表明临界温度𝑇𝑇与同位素质量的平方根成反比。例如，如果同位素的质量增加一倍，则临界温度将降低大约√2。[历史背景同位素效应首先是由伊曼纽尔·麦克斯韦（Emanuel Maxwell）和C.A.独立观察到的。雷诺和他的合作者。他们发现当使用不同的同位素时，汞的临界温度发生了变化。具体来说，当使用汞的较重同位素时，临界温度会降低。此观察结果至关重要，因为它表明晶格振动（声子）与超导状态有关。由于晶格的振动频率取决于原子的质量，因此同位素质量的变化会影响这些振动，因此，超导性能。]
瑞舒伐他汀与格列本脲的疗效
最近的荟萃分析显示，服用他汀类药物会增加患糖尿病的风险 [5]。他汀类药物增加糖尿病风险的机制可能是由于他汀类药物诱导的胆固醇生成拮抗作用导致血浆来源的低密度脂蛋白 (LDL) 胆固醇的形成增加，从而导致 β 细胞直接发炎和氧化，进而导致细胞凋亡和胰岛素分泌受损。他汀类药物还会对葡萄糖代谢和胰岛素抵抗 (IR) 产生影响；可能的机制可能是胰岛素分泌减少 [6,7]。其他可能的发病原因包括他汀类药物对 HMG-CoA 还原酶的抑制、钙释放、异戊二烯合成、葡萄糖转运、钙介导的胰腺胰岛素分泌、不同异戊二烯的降低 [8]。因此，他汀类药物是否确实可以控制糖尿病患者甚至糖尿病模型动物的血糖水平 (BSL) 尚不确定。
刺激对发育的影响
在促进儿童成长和发展方面，刺激具有重要作用，尤其是在认知、情感和心理运动功能方面（Kristina & Sari，2021 年）。根据 Phelps 在 Darsinah（2018 年）中的说法，刺激可以采取言语刺激和非言语刺激的形式。言语刺激是通过言语给予的刺激——由老师传达的言语。然后，通过言语进行的刺激或刺激是通过结核病（教学行为连续体）进行的。在孩子们玩耍时，教师的行为连续体中可以看到这种言语刺激。根据 Phelps 在 Darsinah（2018 年）中的说法，结核病包括以下内容：1）观察（视觉观察）是教师的行为，教师观察和监视孩子玩耍，以便教师了解孩子所做的每一件事，通过观察或看到孩子会刺激教师计划的游戏活动。2）教师开展的问题、问答活动，以激发儿童认识自己。有四种分类法：事实性陈述，例如：“你的衬衫是什么颜色的？”；收敛性问题，只有一个正确答案，例如：“你有几个耳朵？”；发散性陈述，有几个正确答案，例如：“下蛋的动物？”；评价性问题，如果孩子对问题进行观察，就可以回答的问题，例如：“如果你不吃早餐会怎么样？”。 3）间接问题（非指导性陈述），老师间接地给孩子的陈述，陈述具有一般性，以刺激孩子自己发现。例如：当孩子穿着鞋子时，老师观察，然后有一个孩子把鞋子倒过来，然后老师对孩子说“有一双鞋子是倒着穿的”。 4）直接陈述（指导性陈述），老师直接给出的陈述，以刺激孩子，这样孩子就会很容易理解情况。例如，当孩子穿反了鞋子，老师告诉孩子如果鞋子穿反了，孩子还是不明白，老师就给出一个指令性语句“穿反了鞋子，你会感到不舒服，请换鞋子”。 5）身体干预，老师直接给予身体干预，以刺激孩子，可以通过提供例子和老师的直接理由来完成。例如：当孩子穿反了鞋子，老师告诉孩子如果鞋子穿反了，孩子还是不明白，老师就需要先给予许可进行干预“妈妈允许配合，帮你换鞋子”，老师以身作则。
新冠肺炎对经济的影响
尽管英国和美国历史性地批准了在大型临床试验中测试的 COVID-19 疫苗 [1,2]，但非药物干预仍然是控制 COVID-19 大流行中病毒传播的主要策略 [3-6]。这些干预措施包括从个人层面的建议（例如使用口罩或经常洗手）到大规模的法规和政策（例如大规模封锁和非必要企业关闭）[7,8]。一些国家通过结合非药物干预措施和对感染者进行高水平检测和隔离，对 COVID-19 取得了一定控制 [9-15]。然而，一些国家正在经历第二波感染，疫情复发的风险很大
AI在将来的效果
在1950年代首次提出的思维机器的概念为人工智能（AI）的重大进步铺平了道路。1980年代和2000年代神经网络的发展导致了生成模型，而2010年代的深度学习繁荣推动了自然语言处理，图像和文本生成以及医学诊断的重大突破。这些进步最终达到了多模式AI，似乎可以完成各种任务。但是，这引发了有关多模式AI可能导致的问题的疑问。生成的AI（Gen AI）一直在不断发展。最近的发展包括开发人员（例如OpenAI和Meta）使用较小和较低的模型，在使用更少的资源的同时提高了AI功能。及时的工程也随着诸如Chatgpt的出现，更好地理解人类语言的细微差别时，工程也正在发生变化。大型语言模型（LLMS）经过特定信息的培训，他们可以为专业行业提供深厚的专业知识，成为随时准备协助任务的代理商。AI尚未成为一项短暂的技术；相反，它已成为我们个人和商业生活中不可或缺的一部分。超过60个国家已经制定了国家AI战略来利用其利益，同时减轻风险。这涉及在研发，政策标准审查和监管框架改编方面进行大量投资，以确保技术不会对劳动力市场或国际合作产生负面影响。人类和机器可以通信的便利性使AI用户能够更有效地完成。AI预计将通过持续勘探和优化向全球经济增加4.4万亿美元。从现在到2034年，AI将成为我们生活许多方面的固定装置。像GPT-4这样的生成AI模型显示出巨大的希望，但也有局限性。因此，AI的未来是通过向开源大型模型的转变来定义的，用于实验和开发更小，更有效的模型，以促进易用性和较低的成本。诸如Llama 3.1和Mistral大2之类的举措说明了这一趋势，在维持商业权利的同时促进了社区合作。对较小模型的兴趣日益增强导致创建了Mini GPT 4o-Mini等模型，该模型快速且具有成本效益。不久之后就有一个适合嵌入智能手机等设备中的模型，尤其是当成本继续降低时。该运动反映了从完全封闭的大型模型到更易于访问和通用的AI解决方案的过渡。虽然较小的型号具有负担能力和效率，但仍对更强大的AI系统的需求仍然存在。因此，AI开发可能会优先考虑可伸缩性和可访问性，以平衡这些竞争要求。人工智能（AI）的最新进步正在为企业提供无与伦比的功能，以实现前所未有的规模来精确和解决问题。Harnessin更有效地利用了资源，这些尖端的模型使定制内容创建和复杂的任务自动化成为现实。可以在几种核心技术的开发中看到AI的影响。在计算机视觉中，AI是革命素的图像和视频分析，为自动驾驶和医疗诊断的突破铺平了道路。同样，自然语言处理（NLP）中AI驱动的增强功能使机器能够更好地理解和生成人类语言，从而导致更明智的交流接口和更准确的翻译工具。AI对预测分析和大数据处理的影响也值得注意，因为它使企业能够预测趋势并更轻松地做出明智的决定。AI在机器人技术中的集成通过创建更多自主和适应性的机器来简化复杂的任务，例如组装，探索和服务交付。此外，物联网上的AI驱动创新（IoT）具有显着增强的设备连接性和智能，从而带来了更智能的房屋，城市和工业系统。展望2034年，预计在AI领域将有几个关键的进步。多模式AI结合了多种数据类型，例如文本，语音，图像和视频，将变得更加精致和普遍。这项技术有可能为可以理解复杂查询并提供量身定制的响应的高级虚拟助手和聊天机器人提供动力。此外，用户友好的平台将使非专家可以将AI用于从业务应用程序到创意项目的各种任务。无代码和低编码平台也将变得更加易于访问，从而使非技术用户能够使用拖放组件或指导的工作流程创建AI模型。API驱动的AI和微服务将使企业轻松地将高级AI功能集成到其现有系统中，从而加快自定义应用程序的开发，而无需广泛的技术专长。自动ML平台的兴起将自动化数据预处理和高参数调整等任务，从而使任何人都可以在没有专业专业知识的情况下快速创建高性能的AI模型。最后，基于云的AI服务将为企业提供预建的AI模型，这些模型可以轻松地集成到现有系统中，从而进一步简化创新过程。在此量身定制的文章文本以满足特定需求，无缝集成到现有系统中，并根据需要进行缩放或向下缩放。这种可访问性将使业余爱好者能够为个人项目或附带业务创建创新的AI解决方案，从而推动个人进步和成长。通过拥抱开源开发，可以提高透明度，同时仔细的治理和道德准则可以确保高安全标准和对AI驱动过程的信任。最终目标可能是创建一个完全由语音控制的，多模式的虚拟助手，能够按需生成视觉，文本，音频或多媒体资产。尽管推测性，但如果到2034年出现人工通用情报（AGI），我们可能会目睹可以自主生成，策划和完善自己的培训数据的AI系统，从而无需人工干预即可进行自我完善和适应。该保险将涵盖与这些错误相关的财务，声誉和其他风险，类似于保险公司处理财务欺诈和数据泄露的方式。随着生成性AI在组织中变得更加普遍，公司可能会提供“ AI幻觉保险”以防止不正确或误导性结果，这通常是由于培训数据不足或培训数据中的偏见不足。AI决策和预测建模将提高到AI系统作为战略业务合作伙伴的功能，为高管提供知情决策和自动化复杂任务的地步。这些AI系统将集成实时数据分析，上下文意识和个性化见解，以提供量身定制的建议，例如财务计划和客户宣传，使其与业务目标保持一致。改进的自然语言处理（NLP）将使AI能够与领导力一起参加对话，并根据预测性建模和场景计划提供建议。企业将依靠AI来模拟潜在的成果，管理跨部门协作以及基于持续学习的策略。这些AI合作伙伴将使小型企业能够更快地扩展并以类似于大型企业的效率运行。量子AI，利用Qubits的性质，可以通过解决以前由于计算约束而无法解决的问题来克服经典的AI限制。这可能会改变科学研究领域，在该领域中，AI将通过对将经典计算机进行千年来处理的场景进行建模，从而突破物理，生物学和气候科学中发现的界限。AI进步中的一个重大挑战是培训大型模型（例如大语言模型（LLM）和神经网络）所涉及的巨大时间，精力和成本。当前的硬件要求正在接近常规计算基础架构的限制，这使创新专注于增强硬件或创建新的体系结构。量子计算提供了一个有希望的解决方案，该解决方案将实现复杂的材料模拟，庞大的供应链优化以及指数较大的数据集，以实时变得可行。BITNET模型通过使用三元参数减少培训时间和能耗来彻底改变AI创新。此方法利用多个状态来处理信息，可能会导致更快的计算和更低的功率使用。正在开发专门的硅硬件来支持比特网模型，这可能会大大加速AI培训并降低运营成本。AI的未来可能会结合量子计算，比特网模型和专门的硬件，以克服计算限制。为了实现AI的普及，法规和道德标准必须显着提高。这包括创建严格的风险管理系统，对高风险AI施加更严格的要求，并达到透明度，鲁棒性和网络安全标准。道德考虑将塑造法规，包括禁止对社会评分和远程生物识别识别等不可接受的风险进行禁令。代理AI是指由独立运行的专业代理组成的系统，处理特定的任务并与数据，系统和人员进行交互以完成多步骤工作流。随着人类生成的数据变得稀缺，企业正在旋转合成数据，即模仿现实世界情景的人工数据集。这种类型的AI使用更简单的决策算法和反馈循环适应实时环境，从而使企业能够自动化复杂流程（例如客户支持或网络诊断）。到2034年，代理AI系统可能会成为管理业务工作流，智能家居和其他行业的核心，提供补充一般能力的高效且具有成本效益的解决方案。AI模型将利用各种数据源，包括卫星图像，生物识别数据和IoT传感器数据，以提高准确性和促进多样性。朝着定制模型的趋势正在上升，组织使用专有数据集来培训根据其特定需求量身定制的AI。这些模型可以通过与组织的独特数据和上下文紧密一致来超越通用LLM。公司将投资高质量的数据保证，以确保真实和合成数据都符合严格的可靠性，准确性和多样性标准。这将有助于保持AI性能和鲁棒性，同时解决“影子AI”的挑战 - 员工使用的未经授权的AI工具。正在出现一些雄心勃勃的想法，以解决当前局限性并突破AI功能的界限。这样的想法是后摩尔计算，该计算旨在超越传统的von Neumann架构，因为GPU和TPU达到了他们的物理限制。模仿人脑的神经结构的神经形态计算是该过渡的最前沿。实验的另一个重要领域涉及AI分布式Internet或联合AI的开发。使用光而不是电信号来处理信息的光学计算也提供了有希望的途径，以提高计算效率和可扩展性。该愿景设想了一个分散的AI基础架构，该基础架构在多个设备和位置运行，在本地处理数据以增强隐私并减少潜伏期。当前的研究重点是开发有效的算法和协议，以在分布式模型之间进行无缝协作，从而促进实时学习，同时保持高数据完整性和隐私标准。研究人员还在探索通过引入更有效的窗户技术来克服变形金刚架构注意机制的局限性的方法。计算资源的快速增长有望彻底改变AI功能，从而实现了可以从过去的大量相互作用中学习的更复杂的模型。想象一个无缝的未来，您的智能助手日常工作，订购杂货，甚至驱使您在调整交通和天气的同时工作。在家里，AI驱动的娱乐活动会根据您的喜好生成定制的内容。先进的AI技术的含义是深远的，在气候行动中具有双重角色：在作为缓解工具的同时促进能源需求的增加。在制造业中，AI机器人优化了生产率，减少了缺陷；在医疗保健中，自动诊断工具改善了疾病识别。自动化将简化运营，降低成本并提高创新，但也会导致工作流离失所，尤其是在依靠重复任务的行业中。在AI开发，数据分析和网络安全方面产生了新的机会，而对AI维护和治理技能的需求则增长，需要劳动力重新运转。人们对AI的情感依恋越来越强，就像Eliza效应和其他AI同伴一样。在接下来的十年中，这些关系可能变得更加复杂，引发了有关心理和道德含义的问题。为了促进与日益类似人类的机器的健康互动，社会必须鼓励个人区分真正的人类联系与AI驱动的人的联系。作为AI生成的内容主导在线平台，估计约有50％的互联网材料，人类生成的数据越来越稀缺。到2026年，用于培训大型AI模型的公共数据可能会耗尽。为了解决这个问题，研究人员正在探索合成数据生成以及诸如IoT设备和模拟的替代来源，以多样化AI培训输入。为了在数据饱和的数字景观中保持有效，AI的进步需要可持续的策略。满足个人需求的成本效益模型将变得至关重要。IBM的Watsonx.ai是AI产品的投资组合，旨在为各个行业的企业开发更安全，更容易获得和多功能的工具。 它将高级AI功能集成到支持业务并确保AI的真正影响的灵活性。 watsonx.ai优先考虑用户友好性和效率，将自己定位为那些希望在未来十年中利用AI力量的人来说是必不可少的资产。 但是，这种写照可能无法代表AI的未来。IBM的Watsonx.ai是AI产品的投资组合，旨在为各个行业的企业开发更安全，更容易获得和多功能的工具。它将高级AI功能集成到支持业务并确保AI的真正影响的灵活性。watsonx.ai优先考虑用户友好性和效率，将自己定位为那些希望在未来十年中利用AI力量的人来说是必不可少的资产。但是，这种写照可能无法代表AI的未来。IBM提供各种解决方案，包括基础模型，花岗岩AI模型，AI咨询服务和AI学院。这些资源在核心工作流程中加速了生成AI的影响，提高生产力，并为构建尖端AI应用程序提供平台。从历史上看，AI被描述为流行文化和电影中的对手。当我们迈向未来时，人们对AI的潜力和造成严重破坏的担忧是没有根据的。相反，AI具有巨大的可能性，可以简化我们的生活并以积极的方式塑造人类的命运。这是AI会影响人类的7种方法：首先，AI已经通过引入自动驾驶汽车彻底改变了运输。随着我们的前进，期望更先进的应用程序，例如无人驾驶卡车，公共汽车，摩托车和真正的无人驾驶汽车，具有增强的安全性和用户体验。接下来，AI将通过介绍帮助教师并提高学习质量的机器人教师来改变教育。例如，如果教师错过了重要概念，则会提醒他们，他们将其释放出来，以完成更重要的任务。斯坦福大学的专家预测，AI辅助教学将在15年内成为北美的规范。在医疗保健中，AI已经通过简化流程和挽救生命产生重大影响。其未来的应用包括提高护理质量，简化患者获得护理的机会，提高治疗速度以及使用数据分析工具个性化医疗保健。家庭机器人是AI将来会有所作为的另一个领域。他们将变得更加聪明，有能力和个性化，甚至可能可爱！具有增强的导航，方向和对象识别功能，家庭机器人将使我们的生活更轻松。AI技术进步：塑造人类的未来人工智能（AI）融入各个部门正在彻底改变执行任务的方式，从而提高效率和生产力。正如通用电气所说，家庭机器人不仅会有所帮助，而且还具有像生活一样的个性，并在家中担任同伴。在Robocops等电影中探索了这个概念，在该电影中，AI驱动的警察机器人被看到战斗和调查犯罪。在警务中，预计AI将发挥重要作用，包括预测犯罪，保护监狱和控制犯罪现场。高级面部和行为识别能力将使犯罪预防，挽救无数生命和财产损失。NASA这样的空间探索组织已经利用AI来用于无人穿梭，流浪者和探针，检测对象并找到安全的途径来发现新位置。将AI在太空探索中的使用旨在扩展到任务计划，执行，操作和完成阶段，增强效率，输出和安全性。此外，AI将有助于检测和预防灾难性事件，例如流星冲击或航天器组件故障。机器人士兵不再是科幻概念，而是在各种战争任务中自主使用，改变了战争的方式。当他们减少人身伤亡时，它们也会造成破坏，引发有关道德和法规的疑问。国际机构将为机器人士兵制定规则，并具有某种形式的人类控制以防止流氓行为。AI的未来是光明的，进步导致了简化的操作和简化的生活。随着技术的不断发展，其对人类的影响将是深远的，从而塑造了各个部门和行业的过程。
