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重视生活经验和共同设计解决方案，以应对数据和算法中的种族不平等
在英国摘要中，Covid-19的大流行已加速了日常服务大规模数字化的运动：从医疗保健，社会住房，社会保障到公用事业。然而，鲜为人知的是少数人在数据填充过程中面临的脆弱性以及它们如何在这些服务的数据和算法系统中种族化。它扩大系统性种族主义和不平等的潜力是关于尚未研究的，尤其是在英国的情况下。本文认为，必须理解并价值种族化的少数群体的生活经验，以告知和改善数字服务的设计，以使其更具包容性和公平性。借鉴了在英格兰和苏格兰确定为少数种族个人的个人的定性访谈和研讨会，我们探索了人们对日常数字服务的生活经验。这些发现突出了与信任，数据隐私和质量较差的服务有关的问题。这种经历是由结构和制度的种族主义的恐惧和生活经验所塑造的。本文得出结论，使用共同设计方法可以增强种族化的社区和利益相关者之间的能力，以表达发生不平等的地方，了解如何应对伤害并共同创造解决方案。我们概述了共同设计方法的案例，以指导公共部门和私营部门的决策和政策，因此数字服务是公平的，并且按设计负责。
新冠疫苗国家间分配不平等及其深层因素：综合集中指数分析与多元线性回归分析
在 COVID-19 大流行期间，健康公平成为国家和国际层面令人关注的问题。在国家层面，研究人员一直关注其国家内不同社会群体在感染水平、后果和疫苗接种方面的差异（1-14）。全球层面的主要健康公平问题之一是 COVID-19 疫苗的不公平获取，特别是在 COVID-19 疫苗开始生产后和疫苗变得充足之前的时期。全球卫生治理 (GHG) 负责协调 COVID-19 疫苗的公平分配；然而，情况并非如此（15、16）。根据 Our World in Data 网站 2022 年 4 月 7 日的数据，高收入国家 (HIC) 和中上收入国家 (UMIC) 完全接种疫苗的人数比例分别达到 74.1% 和 76.68%。相比之下，中低收入国家 (LMIC) 和低收入国家 (LIC) 的完全接种疫苗人口比例分别达到 50.51% 和 11.51%。至于部分接种疫苗的人口比例，估计高收入国家、中高收入国家、中低收入国家和低收入国家分别为 5.05%、4.77%、9.17% 和 3.26% ( 17 )。这些数字表明这些国家群体在疫苗接种方面存在差异。
Brunn-Minkowski不等式的急剧定量稳定性
Brunn-Minkowski的不平等是众多几何不平等的一部分，例如等距不平等，Pr´ekopa-Leindler不平等和Borell-Borell-Brascamb-lieb不平等。著名的等法不等式，该不平等是在给定的体积中最小化其表面积的身体是Brunn-Minkowski的球，这是从Brunn-Minkowski接球并让T趋向于零的。pr´ekopa-leindler不等式断言，对于t∈（0，1）和功能f，g，h：r n→r≥0，与H（tx +（1-t）y≥f t（x）≥f t（x）g 1-t（y）的属性相对于所有x，y∈Rn和r f = r g，r g，r g，r g，r h g，r g，f = r h h h所有−x 0）是某些a∈R> 0和x0∈Rn的对数凸函数。pr´ekopa-leindler不平等意味着Brunn-Minkowski将F和G作为A和B的指示函数。borell-brascamb-lieb的不平等现成的pr'ekopa-leindler不平等现象。对这些不平等现象及其稳定性的研究引发了近年来的富有成果的研究领域。Brunn-Minkowski不平等的稳定性说，如果我们接近平等，则这些集合接近凸面和平等（要翻译），目的是量化两个亲密关系（请参见例如[fig14]）。关于Brunn-Minkowski不平等的稳定性的主要民俗猜想是，如果我们与平等的因子1+δ属于1+δ，那么从A和B到公共凸组的距离为O n（t-1/2δ1 / 2）。
经济多样化：其与不平等的关系以及随之而来的政策选择
本文实证探讨了出口多样化与收入不平等之间的关系。该研究以 1998 年至 2018 年的 182 个国家为样本，采用固定效应模型来研究多样化与不平等之间的相互作用。结果表明，出口多样化与收入不平等之间存在统计学上显著的线性正相关关系。研究还发现，不同收入和大宗商品依赖群体之间的关联存在异质性，低收入和依赖大宗商品的发展中国家子样本的结果也同样如此。这些结果对于一系列稳健性检验仍然具有重要意义。这表明，虽然出口多样化与收入增加有关，但它最初可能会使特定群体受益，从而导致不平等加剧。本文强调了包容性政策的重要性，以确保多样化的好处从早期就惠及弱势群体；它为各国政府促进包容性多样化努力提出了建议。
可持续混凝土结构的智能材料和技术收入不平等和经济增长
3。数据和方法............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. ................................................................................................................................................................................... 17 3.4描述性统计................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 18 3.5经验模型.......................................................................
生活成本对性别不平等的影响
4. 越来越多的证据表明，生活成本的上涨对英国各地产生了不平等的影响。能源和食品价格的上涨扩大了低收入家庭和高收入家庭之间的差距。1 此外，通货膨胀的影响也是不平等的，一些日常必需品，如植物油（65.2%）、意大利面（59.9%）或茶（46.0%）在截至 2022 年 9 月的一年中价格涨幅最大。2 最贫困的家庭往往比富裕家庭 3 遭受更严重的通货膨胀，而且贫困在性别间的表现方式也存在差异。这是由不同的复合因素造成的，包括先前存在的性别不平等 4 的加剧和必需品（尤其是住房、食品和能源）成本的上涨对女性的影响更大，促使英国不同地区最近发布的几份报告将女性描述为贫困的“减震器” 5。
技术与不平等 - unu-wider
联合国大学世界发展经济学研究所 (UNU-WIDER) 提供经济分析和政策建议，旨在促进所有人的可持续和公平发展。该研究所 30 多年前在芬兰赫尔辛基开始运营，是联合国大学的第一个研究中心。如今，它已成为智库、研究机构和联合国机构的独特结合体——提供一系列服务，从为政府提供政策建议到免费提供的原创研究。UNU-WIDER 感谢芬兰、瑞典和英国政府对其 2019-23 年工作计划的支持。UNU-WIDER Katajanokanlaituri 6 B 00160 芬兰赫尔辛基版权所有@ UNU-WIDER 2023 打字稿由 Lorraine Telfer Taivainen 准备。本文表达的观点为作者的观点，不一定反映研究所或联合国大学的观点，也不一定反映计划/项目捐助者的观点。 ISSN 1455-3082 (印刷版) ISSN 1564-8311 (在线版) ISBN 978-92-9256-960-0 (印刷版) ISBN 978-92-9256-959-4 (在线版)
人工智能、服务全球化和收入不平等
在现代经济中，人工智能 (AI) 是一股不容小觑的力量。1 AI 系统在越来越多的特定任务中越来越能够达到或超越人类的能力——从游戏 Go 到图像识别再到复杂的预测。因此，它们被应用于各个经济部门。一些人认为，这将成为整体生产力提高和全球经济增长的强大引擎，使所有船只都受益（麦肯锡全球研究院，2021 年）。其他人认为人工智能非常危险，由于其指数级改进和意想不到的影响的潜力，对人类构成威胁（Barratt，2013 年；Bostrom，2014 年）。鉴于人工智能的最新突破，例如强大的大型语言模型 (LLM)（如 ChatGPT 2 和所谓的生成式人工智能）的出现 3，潜在的经济影响变得越来越明显。
历史种族红线和当代收入不平等的现代模式对鸟类，栖息地和洛杉矶的人产生负面影响
摘要房主贷款公司（HOLC）是一项由1930年代发起的美国政府资助的计划，以评估抵押贷款风险。该计划产生了手绘的“安全风险”地图，旨在将投资集中（绿化区域）或有限（红线区域）的城市分级。此后，安全地图被广泛批评为固有的种族主义，并且与全国各地城市的较高种族隔离和较低的绿色设施水平相关。我们的目标是探索HOLC分级实践对鸟类，其栖息地以及可能在广泛应用安全风险图的大都市中经历它们的人们的潜在遗产影响，加利福尼亚州大洛杉矶（L.A.）（L.A.）。我们使用了地面收集，远程感知，人口普查数据以及描述性和预测性建模方法来解决我们的目标。鸟类栖息地和鸟类社区的模式与奢侈品效应现象密切相符，那里的绿色便利设施更健壮，而鸟类社区在洛杉矶最富有的地区更加多样化和丰富。我们的分析也揭示了HOLC分级实践的潜在遗产。洛杉矶的白人人口构成了绿线地区种族或族裔群体中最高百分比，与与自然栖息地特征（例如树木和灌木）相关的鸟类的丰富度相当大。相反，在红线区域中占主导地位的西班牙裔或拉丁美洲人种群与近代鸟类的丰度显着相关，这些鸟类与密集的城市条件相关。在红线和绿线区域中鸟类栖息地特征与鸟类社区之间的关联通常比洛杉矶没有经历过分级的地区更强，部分是因为红线的区域（包括洛杉矶最贫穷地点），包括最高水平的城市状况（例如，富裕的Zone of the Zone gregniest the Yesper the Yesper the Yeser gregree green of the ease green of the ears green of the ease green of green，属于绿色，这是绿色的，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方。绿色设施的水平（例如树冠层盖）。我们的结果表明，历史上的红线和现代收入不平等模式与不同的Avifaunal社区及其栖息地有关，这可能会影响洛杉矶各个生物多样性的人类经验，而整个洛杉矶红线地区和低收入居民区的人类经验并未受到诸如越来越多的鸟类范围的繁殖和养生过程，这可能会受益于越来越多的繁殖，这可能会使人类的养生和习惯性地受益。关键字：Avifauna，种族，Holc，Los Angeles，遗产效应，奢侈效应，种族，社会经济
量子相对熵的积分公式意味着数据处理不等式
建立了量子相对熵以及冯·诺依曼熵的方向二阶和高阶导数的积分表示，并用于给出基本已知数据处理不等式的简单证明：量子通信信道传输的信息量的 Holevo 界限，以及更一般地，在迹保持正线性映射下量子相对熵的单调性——映射的完全正性不必假设。后一个结果首先由 Müller-Hermes 和 Reeb 基于 Beigi 的工作证明。对于这种单调性的简单应用，我们考虑在量子测量下不增加的任何“散度”，例如冯·诺依曼熵的凹度或各种已知的量子散度。使用了 Hiai、Ohya 和 Tsukada 的优雅论证来表明，具有规定迹距的量子态对上这种“散度”的下界与二元经典态对上相应的下界相同。还讨论了新的积分公式在信息论的一般概率模型中的应用，以及经典 Rényi 散度的相关积分公式。