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零工经济视角下的理论辩论
非正规性是巴西劳动力市场的历史特征。其经济和社会重要性不容置疑。在本文中，考虑到零工经济和数字劳动力市场现象，我们认为“管理非正规经济”的过程正在进行中。据观察，大公司正在通过在线平台调解劳动关系，利用非正式工作。这种现象重组和扩大了非正规性，通过融合正规性（如控制、绩效评估和财务激励）和非正规性（由于自主性和与组织缺乏雇佣关系）的特征，创造了新的就业法规。在巴西，基于应用程序的工作大幅增长，这加强了理论和实证研究的必要性。
零工经济的法规是什么？ - 在数字时代工作
平台是一种新的组织形式，它改变了许多行业并改变了我们在日常生活中的社交方式。从非常一般的意义上讲，平台在线调解了社会和经济互动（Kenney and Zysman 2016； Van Dijck等，2018）。放大了如何在经济中部署平台的方式，我们看到平台特别用作数字市场，将大量供应商与大量消费者联系起来。在这里，供应商不仅是专业方，而且是作为独立承包商收入的个人。示例是出租车服务的Uber，用于清洁服务的毛衣以及用于交货的送货服务。这样的一次性服务，在线平台中间，通常涉及零工经济，涉及“指定的，由在线平台介导的独立承包商执行的付费任务”（Koutsimpogiorogiorgos等，2020年，2020年，第525页）。演出一词是指离散任务的交易（出租车骑行，清洁工作，送货服务），其中演出工人每场演出单独支付。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
巨型牛蒡树乳汁中的牛蒡素是一种有效的抑制剂
SARS-CoV-2 (COVID-19) 是一种正链单链 RNA 病毒，属于冠状病毒家族，由于目前药物匮乏，其触角正在全球蔓延。这种疾病与咳嗽、发烧和呼吸窘迫有关，在全球范围内造成 15% 以上的死亡率。由于 Mpro/3CLpro 在病毒复制中起着至关重要的作用，最近被认为是药物设计的合适靶点。当前的研究重点是 Calotropin（来自巨型牛角椒乳汁的一种成分）对 SARS-CoV-2 中 Mpro 蛋白的抑制活性。迄今为止，还没有对该化合物针对 COVID-19 蛋白的 M pro 进行计算机模拟分析的工作。在本研究中，使用 Patchdock 工具进行了分子对接研究。蛋白质相互作用工具用于蛋白质相互作用。计算出的对接分数等参数表明 Calotropin 与 Mpro 蛋白有效结合。相互作用结果表明，M pro/Calotropin 复合物形成疏水相互作用。因此，Calotropin 可能是一种潜在的草药，可作为 COVID-19 M pro 抑制剂。然而，还需要进一步研究来探究其潜在的药用价值。
OECD最终确定了有关零工经济卖家报告平台的模型规则
经合组织发布了一个新的全球税收报告框架，该框架将要求数字平台收集和报告有关卖方提供的某些零工经济服务的信息。自上次咨询以来，“模型规则”并未发生重大变化，并参考提供住宿，运输和个人服务的卖方。这些规则已由BEPS上的G20/OECD包容性框架（如果）批准，因此，如果137名成员会采用它们，那么人们将期望大部分当前。为了支持实施规则，经合组织将开发必要的国际法律和技术框架，以促进自动交换所收集的信息。卖方的行为准则还将帮助他们履行其税收义务。
AI-KOA – 借助人工智能更好地诊断膝骨关节炎
超过 700,000 名丹麦人患有膝关节骨关节炎，导致医疗服务消耗增加、工作和功能能力下降、病假增多。对放射学检查的需求不断增长 - 以及由此给放射科医生带来的资源压力 - 意味着需要对放射科医生必须分析的图像进行持续的优先排序。在实践中，这意味着膝关节X光片通常仅由转诊医生评估，而转诊医生可能阅读X光片的经验有限。其结果是诊断质量发生变化，并且每年增加约。增加 10% 的 MRI 和 CT 扫描，其中许多都是不必要的。
al erd）2019）-pbpgigastro.com
我们知道，GERD是由于胃含量的回流而导致症状令人不安的疾病（例如胸部燃烧的感觉和反流）。除了了解病理生理学和诊断方式和GERD管理的知识外，还在增长。同时，如今，GERD事件的发病率仍然足够高，并且趋势越来越高，并带来了很多成本负担。医生在管理GERD管理方面的知识和警惕性不会均匀分布，因此，很少有人会经历疾病和更严重的并发症的状况，随着对印度尼西亚GERD的全国性共识管理的修订进行修订，预计将成为Gerd患者的医生的参考材料，因此最佳结果是可以达到最佳结果的。医生在管理GERD管理方面的知识和警惕性不会均匀分布，因此，很少有人会经历疾病和更严重的并发症的状况，随着对印度尼西亚GERD的全国性共识管理的修订进行修订，预计将成为Gerd患者的医生的参考材料，因此最佳结果是可以达到最佳结果的。