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用技术偏见在清洁和肮脏的能量之间取代的弹性
清洁和肮脏的能量与技术变革之间的替代弹性是讨论当今最具挑战性的问题之一，即气候变化之一。尽管其重要性，但很少有研究从经验上估算这些关键参数。在本文中，我估计了从微数据中的清洁和肮脏能量之间取代的弹性，并与技术参数共同反映了能量骨料内技术变化的方向。发现替代弹性范围为2至3的弹性。在数据中观察到的很大的肮脏能量偏见的技术变化验证了指导技术变革的框架，鉴于相对能源价格的历史运动和统一上方替代的估计弹性。但是，我还发现了暗示性的证据，表明近年来，随着相对能源价格的变化和清洁能源的补贴，清洁能源增长的技术的增长速度快于肮脏的能源增强技术。
利用虚拟工作环境减少隐性性别偏见
摘要 隐性性别偏见会给职场女性带来代价高昂且复杂的后果，许多女性报告称自己遭受了性别微侵犯，这导致她们被忽视或不尊重。我们呈现了一个在线桌面虚拟环境，从第一人称视角讲述了男性或女性自我形象的故事，他们要么经历积极要么消极的工作场景。消极场景包括许多来自性别微侵犯分类的例子。与拥有男性自我形象的参与者相比，与女性自我形象有过消极职场体验的参与者的隐性性别偏见水平显著降低。有证据表明，在消极条件下，女性自我形象表现出同理心和观点采择。无论自我形象的性别如何，积极的职场场景体验都没有表明隐性性别偏见显著减少。我们讨论了这些发现的含义，并就减少隐性偏见提出了虚拟环境技术和场景的建议。
引用：Piasecki, S. & Morosoli, S. & Helberger, N. & Naudts, L. (2024)。人工智能生成的新闻：《人工智能法案》中的透明度条款是否满足了新闻读者的期望？互联网政策评论，13 (4)。https://doi.org/10.14763/2024.4.1810
摘要：人工智能生成的内容在人们生活中的出现越来越多，而能够有效浏览和区分此类内容的重要性与透明度有着内在联系，我们的研究重点是透明度，我们通过评估《人工智能法案》第 50 条来研究这一概念。本文呼吁采取行动，在指定《人工智能法案》的透明度要求时考虑最终用户的利益。它侧重于一个特定的用例——媒体组织在生成人工智能的帮助下制作文本。我们认为，目前的形式下，第 50 条留下了许多不确定性，并且有可能在保护自然人免受操纵或赋予他们采取保护行动的权力方面做得太少。本文结合文献和调查数据分析（基于代表荷兰人口的样本），就《人工智能法案》透明度义务的实施提出了具体的政策和监管建议。其主要目的是回答以下问题：如何协调《人工智能法案》适用于人工智能生成的数字新闻文章的透明度规定与新闻读者对操纵和赋权的看法？
CV Ilias Giannopoulos 2025 年 1 月.pdf
Ilias Giannopoulos 联系方式：ilias@roes.coop，+306947167887 出生日期：1998 年 6 月 5 日 国籍：希腊语 语言技能：英语流利、希腊语流利、基础西班牙语 个人资料 Ilias Giannopoulos 注重流程、以人为本，热爱个人发展，在 Erasmus+、国际培训、个人和职业发展等领域拥有丰富的专业知识。作为一个自信且善于表达的沟通者，我的方法围绕让事情“简单而重要”，激励个人全力以赴。致力于培育积极和平的文化，通过培训、指导和辅导来庆祝成就。Ilias 热衷于年轻人的积极参与和基于价值观的学习，他还将自己在欧洲培训战略 (ETS) 方面的专业知识带入个人和组织，以开发学习机会。作为国际青年工作培训师协会的成员，Ilias 守护着青年工作的实践，并支持高质量的培训和非正规教育。要点
Q4.U4_TOBIAS能量与物质在生态系统科学5单位计划
●在第1课中，我们首先为单元的其余部分奠定基础。学生首先了解确定某物是否活着的各种过程。当学生研究自己选择的特定动植物时，这些过程会加强这些过程，并解释有机体如何结合每个过程。●在第2课中，学生阅读并了解了生物如何以及何处获得所需的能量食物，从从阳光中吸收能量的植物开始，将其变成食物（以葡萄糖的形式），然后将其存储在以后的能源需求中。本课程解决了生产者（生产食物的生物体），消费者（通过食用其他生物体来满足其能量需求的生物）与分解剂（通过消耗死亡或腐烂的植物和动物食物来获取食物的生物）之间的差异。●在第3课中，学生阅读和了解有关光合作用过程的更多信息，
城市化增长：宏观经济分析*
* 我们感谢 Fabian Trottner 的深入讨论。我们还感谢 Pol Antr`as、David Autor、Costas Arkolakis、Gideon Bornstein、Laura Castillo-Martinez、Jonathan Dingel、Pierre- Olivier Gourinchas、Gordon Hanson、J. Bradford Jensen、Tom Kemeny、Chris Moser、Michael Peters、Esteban Rossi-Hansberg 和 Steve Redding 的深刻评论。本文表达的任何观点均为作者观点，不代表美国人口普查局的观点。人口普查局的披露审查委员会和披露避免官员已审查此信息产品是否存在未经授权披露机密信息的情况，并已批准了此新闻稿中采用的披露避免做法。本研究由联邦统计研究数据中心根据 FSRDC 项目编号 2193（CBDRB-P2193-R8942、R9405、R9629 和 R10013）进行。Eckert 和 Walsh 感谢普林斯顿大学国际经济系完成本研究的部分工作。本文的当前版本取代了“熟练可扩展服务：经济增长中的新城市偏好”。† 加州大学圣地亚哥分校；fpe@ucsd.edu ‡ 乔治城大学；sharat.ganapati@georgetown.edu § 哥伦比亚大学；caw2226@columbia.edu
人工智能/机器学习在医疗健康领域的挑战：偏见、普遍性、隐私
另请参阅：可穿戴传感器在 SARS-CoV-2 感染检测中的表现：系统评价，Mitratza 和 Goodale 等人。《柳叶刀数字健康》
白血病、多发性骨髓瘤的推定服务连接，
2 美国医学研究所 2011 年。伊拉克和阿富汗烧伤坑暴露的长期健康后果。华盛顿特区：美国国家科学院出版社。https://doi.org/10.17226/13209（以下简称“NASEM 2011 报告”）。3 美国国家研究委员会 2010 年。国防部增强颗粒物监测计划报告审查。华盛顿特区：美国国家科学院出版社。https://doi.org/10.17226/12911（以下简称“NRC”）。4 NRC，上文。5 Wang X、Doherty TA、James C。军事烧伤坑暴露和呼吸道疾病：对退伍军人群体的影响。过敏哮喘免疫年鉴。2023 年 12 月；131(6):720-725。 doi: 10.1016/j.anai.2023.06.012。https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10728339/。6 Id。7 美国癌症协会。军事烧伤坑和癌症风险。2022 年。https://www.cancer.org/healthy/cancer-causes/chemicals/burn-pits.html。