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推荐引用推荐引用 Cohen, Kelly；Bokati, Laxman；Ceberio, Martine；Kosheleva, Olga；以及 Kreinovich, Vladik，“为什么可解释人工智能中使用模糊技术？可解释人工智能中使用哪些模糊技术？” (2021)。部门技术报告 (CS)。1553。https://scholarworks.utep.edu/cs_techrep/1553
我们对个体表现感兴趣的情况。在我们对个体表现感兴趣的情况下，我们希望将失败概率降至最低，我们希望物体与期望轨迹的偏差尽可能小——因为正是这种偏差导致了失败。模糊控制中出现这种偏差的可能原因之一是模糊控制基于使用“与”和“或”运算结合原始专家的置信度，而原始估计仅提供一些不确定性。就像专家无法提供所需控制的确切值一样——这就是为什么首先需要模糊技术——专家也无法用确切的数字来描述他/她对某个陈述的置信度。如果我们强迫专家这样做——许多系统都是这样做的——当再次询问相同的陈述时，专家会提供略有不同的数字。这些变化会影响“与”和“或”运算的结果——从而影响最终的控制。与所需控制的任何过大偏差都可能是灾难性的。因此，为了安全起见，我们要确保最坏的偏差尽可能小。让我们用精确的术语描述这种情况。设 δ > 0 表示专家提供程度的准确度。这意味着同一位专家可以对同一句话 A 的置信度提供估计值 a 和 a ′，它们是 δ 接近的，即 | a − a ′ | ≤ δ 。类似地，对于另一个语句 B ，专家可以提供估计值 b 和 b ′，使得 | b − b ′ | ≤ δ 。由于这种不确定性，我们可以得到不同的值 f & ( a , b ) 和 f & ( a ′ , b ′ )，即我们有一个非零差值 | f & ( a , b ) − f & ( a ′ , b ′ ) |。最坏的情况是这种差异最大。它的特点是价值
加拿大成年人肺炎球菌疫苗接种情况和错失的疫苗接种机会：加拿大老龄化纵向研究 (CLSA) 的横断面分析
肺炎与流感一直位列加拿大成年人十大死因之一 [1]。当肺炎链球菌（肺炎的主要细菌病因）感染人体的无菌部位（如胸腔积液、血液、脑脊液）时，就会发生侵袭性肺炎球菌病 (IPD) [2,3]。在成人中，与 IPD 相关的发病率和死亡率随着年龄的增长而增加 [4]。加拿大的国家监测数据显示，2017 年 60 岁人群的年发病率为每 100,000 人 21.1 例，而根据各省数据，更高年龄组的估计发病率甚至更高（85 岁人群每 100,000 人有 57.5 例，而 2010 年至 2018 年安大略省所有年龄组的平均估计发病率为每 100,000 人 10.8 例）[5,6]。由于老年人更容易感染肺炎球菌疾病，国家免疫咨询委员会（NACI）于 1989 年首次建议所有 65 岁以上的人终生接种一剂肺炎球菌 23 价多糖疫苗（PPV23）[7]。根据该建议（截至最新的 NACI 指南（2018 年）[ 7 ]，加拿大所有省份都从 2001 年或更早开始为其 65 岁人口提供 PPV23 疫苗接种资金 [ 8 ]（S1 表）。除了这一基于年龄的建议之外，NACI 还建议患有至少一种慢性疾病 (CMC) 的 18-64 岁特定成年人群接种一剂终生 PPV23 疫苗，这一建议已被省级疫苗接种计划采纳 [ 8 , 9 ]。此外，根据目前的 NACI 指导，免疫功能低下的成年人，无论年龄大小，都建议在接种一剂 PPV23 疫苗前八周接种一剂肺炎球菌结合十三价疫苗 (PCV13)，以最大限度地提高菌株覆盖率和免疫反应 [ 9 , 10 ]。尽管所有省份都已采用 NACI 关于肺炎球菌疫苗接种的指南，但各省的实施时间表、部署方式和资金方案各不相同（S1 表）。值得注意的是，各省提供疫苗接种的环境各不相同，这可能对疫苗的可及性产生影响。从历史上看，肺炎球菌疫苗主要在医生办公室接种，但在药房接种疫苗的情况越来越多。在一些省份，符合条件的个人可以在药房免费接种疫苗，而在其他省份，药房可能会收费提供此项服务（S1 表）。此外，虽然在任何一个省份都有一些高危人群有资格接种疫苗，但其中一些群体可能没有资格在药房接种疫苗。
良好的位置：关于表面绑定的相邻组对模型碳捕获材料中二氧化碳吸附特性的被动和主动调查的影响
浓度。[1]在过去几年中，多种材料，例如多孔二氧化硅，金属有机框架（MOF），沸石，多孔碳，共价有机/三嗪框架（COFS/CTFS）和多孔有机聚合物（POPS），以供碳捕获应用。[1b，2]在这些材料中，化学膜起着重要的作用，因为它们对CO 2的亲和力提高，这对于在稀释应用中应用CCM是必不可少的。[1A，3]理想情况下，CCMS应结合高容量，高亲和力但容易再生，高选择性和对杂质的耐受性，例如水和其他痕量气体。[1A，4]但是，尚未找到满足所有这些标准的材料。模型系统可用于确定最重要的设计原理，以提高未来CCM的性能。对于下一代化学吸附剂设计设计的一个关键挑战是在吸附热ΔHADS↔再生能量和选择性之间找到理想的平衡。[1a]到目前为止，存在两种主要策略来计算CCM的这些指标：主动捕获中心的优化和多孔结构的优化。在此，我们提出了一种新策略：将附近的分子环境更改为吸附中心，以吸附CO 2吸附。我们的假设是，可以通过引入直接邻域中存在的不同官能团来调制活动捕获组（例如胺，NH2）与CO 2的相互作用。胺功能化材料是广泛研究的CCMS类。Wang等。Wang等。文献中存在最初的提示，实际上，纳米环境在化学CO 2吸附过程中起着重要作用。[5]机械研究表明，邻近组（NGS），例如表面上的相邻胺基，例如影响CO 2的吸附。[5a，c，6]据报道，硅胶材料中存在的硅烷醇基团（SIOH）也具有作用。[5a，6a – d]通过IR和NMR光谱（例如最常见的氨基甲酸酯[5a，c，6]，以及尿素[6b，e]或碳酸氢盐种类，已经鉴定出不同的表面结合物质。[6e，f]到目前为止，只有很少的研究集中在相邻群体的影响下。研究了与相邻OH/NH 2种的共存的吡啶氮种类的影响，发现这些相邻群体在增强捕获性能
Hadley Max 500天设计参考任务（...
Hadley Max 500天设计参考任务（DRM）至Apollo 15 Hadley- Apennine地区：（ 5。通过原位迈co-Architecture降低了上质量的需求）。L. Rothschild 1，J。头2，D。R. Scott 2，B。Botwright 2，C。Maurer 3，D。Eppler 4，R。Creel 5，R。Martin 1，W。Mickey 2，D。Fryd 2，M。Daniti 2，C。Wu 2。1 NASA AMES研究中心，CA山景城，Providence RI 2。 3 Redhouse Studio，Cleveland OH，4 San Antonio Mountain Consulting，休斯敦德克萨斯州5号，阿拉巴马州亨茨维尔（NASA MSFC ret。））1 NASA AMES研究中心，CA山景城，Providence RI 2。3 Redhouse Studio，Cleveland OH，4 San Antonio Mountain Consulting，休斯敦德克萨斯州5号，阿拉巴马州亨茨维尔（NASA MSFC ret。）（james_head@brown.edu）。致力于解决上级问题的解决方案：我们从Hadley Max 500天设计参考任务（DRM）概念背景[1]开始，并开始呼吁Apollo 15（A15）任务实现目标和目标，结合了A15 Mission Mission Mission成果的扩展目标和目标，从A15 Mission Crounse和最新的地区地球地球地球层面和目标[2]结合使用。然后，我们确定了Hadley Max DRM [3]的科学兴趣区域（ROSI），并使用了这些专业要求来定义任务体系结构[4]，以及更详细的Hadley Max Max Maxs Design和Traverse计划活动[5]。在这里，我们解决了长期持续和人类在月球上的最重要问题之一，并同时进行了科学探索成功：使技术能够减轻支持基础和基础勘探所必需的巨大且连续的质量要求的关键[4] [4]。在这里，我们概述了我们在“ Myco-Architecture”以及未来目标上进步的演变。1。2。3。4。5。In order to help alleviate this “upmass roadblock”, we have pursued two promising technolo- gies: 1) Myco-Architecture [6-9], where building materi- als can be “grown in situ ” in order to significantly mini- mize upmass penalties, and 2) Inflatable Structural Ele- ments [10], in which low-volume, low-mass inflatables can be combined with Myco-architecture以产生广泛的原位外壳。定义所需的栖息地，外壳和相关的建筑要素：作为重新检查的建筑要素的基准，我们呼吁Hadley Max Max DRM架构[4]和Traverse Planning [5]研究产生这些基线元素的研究。土地垫（LP）：对于人类和机器人任务；像helo垫，平坦，没有土壤反冲洗污染物。初始基础结构（IBS）：生活和工作的hab itat；遵循有登录模块（LM）的初始阶段。进化基础结构（EB）：较大规模，工作/生活活动的分离；现场科学活动； IBS演变为尘埃液压结构。前哨基地：远程科学基础（RSB）：以IBS为模型，但位于距离着陆点> 10公里的半径范围内。最多需要大约5个RSB才能深入到原位科学活动。增加数量的精确率。“小马快车”站（PEX）：这些是农历“幼崽帐篷”，它将是远程科学基地（RSB）的前体，然后是通往最终远程科学基地（RSB）的地球日睡眠站。样品存储站，地球物理站；可以通过CLPS任务收集/样本进行重新供应。6。
人类机器人互动心理学中的情感识别孟野Zhao
可用的电池测试通道可能会部分解释为什么某些电池材料性能研究仅包含少数重复的数据。但是，与电解质配方，处理电极和电池组装相关的人体错误会导致电池性能变化。为了依靠结果，应最大程度地减少细胞间的可变性。Dechent等人的研究。10提出至少9个重复，以便能够使用一个参数来构建电池老化模型。系统的复杂性在很大程度上影响了提供可靠结果所需的重复数量，以使系统中的各种效果和反应分解。此外，主动学习和机器智能决策是o的，加上自动化，以形成“闭环”研究方法，在此之前，所有先前完成的步骤/实验都会为以下步骤提供信息，从而消除了古老的“试验和纠正”方法。2,11 - 13对于新的电池材料发现，闭环实验可以快速优化设计空间内的材料选择，发现比随机过程快的速度更快，并且经验更少。14在闭环方法中，高通量筛选使用自动化或半自动设置，以允许以高速率自动测量DE ned设计子空间。15高通量筛查的成功是显而易见的；杨等。16使用高通量光学测量值来识别三阵金属氧化物组成空间中的区域，其光学趋势不是简单的相混合物，而McCalla等人。17证明了一个工作 - 能够每周同时收集数百种X射线差异模式和电化学阻抗光谱光谱。在这项工作中，我们描述了在环境实验室环境中用于电解质配方，组装和循环的电解质配方，组装和循环的自动机器人设置。在环境气氛中工作比保持干燥的室的成本效率要高得多，该室有可能用电池材料允许环境氛围打开未铺设的电解质设计空间。我们的功能和容易修改的设置可以适应不同的系统（例如非水电器的非水解）；可以在维护，调整或增强功能的同时轻松地集成硬件组件的添加或去除，以将Odacell描述为模块化设置。使用Odacell进行多种化学的可能性概括了其探索液体电解质的高研究潜力的适用性，由于庞大的设计空间，这仍然是对光学的挑战。13到达这一目标，这项工作的目标是（1）设计和构建具有电解质配方和分配能力的可效率的，模块化的电池组装和测试设置，（2）确定细胞对细胞之间的可变性以及在环境氛围中组装的单元系统的可变性，以及在环境中组装的细胞，并表明设置的实用性和性能，（3），（3）溶剂，即在全细胞结合中的水和二甲基亚氧化二甲基氧化二甲基。
高通量锂离子电池研究
可用的电池测试通道可能会部分解释为什么某些电池材料性能研究仅包含少数重复的数据。但是，与电解质配方，处理电极和电池组装相关的人体错误会导致电池性能变化。为了依靠结果，应最大程度地减少细胞间的可变性。Dechent等人的研究。10提出至少9个重复，以便能够使用一个参数来构建电池老化模型。系统的复杂性在很大程度上影响了提供可靠结果所需的重复数量，以使系统中的各种效果和反应分解。此外，主动学习和机器智能决策是o的，加上自动化，以形成“闭环”研究方法，在此之前，所有先前完成的步骤/实验都会为以下步骤提供信息，从而消除了古老的“试验和纠正”方法。2,11 - 13对于新的电池材料发现，闭环实验可以快速优化设计空间内的材料选择，发现比随机过程快的速度更快，并且经验更少。14在闭环方法中，高通量筛选使用自动化或半自动设置，以允许以高速率自动测量DE ned设计子空间。15高通量筛查的成功是显而易见的；杨等。16使用高通量光学测量来识别三阵金属氧化物组成空间中的区域，其光学趋势不是简单的相混合物，而McCalla等人。17证明了一个工作 - 能够每周同时收集数百种X射线差异模式和电化学阻抗光谱光谱。在这项工作中，我们描述了在环境实验室环境中用于电解质配方，组装和循环的电解质配方，组装和循环的自动机器人设置。在环境气氛中工作比保持干燥的室的成本效率要高得多，该室有可能用电池材料允许环境氛围打开未铺设的电解质设计空间。我们的功能和易于修改的设置可以适应不同的系统（例如非水电器的非水解）；可以在维护，调整或增强功能的同时轻松地集成硬件组件的添加或去除，以将Odacell描述为模块化设置。使用Odacell进行多种化学的可能性概括了其探索液体电解质的高研究潜力的适用性，由于庞大的设计空间，这仍然是对光学的挑战。13到达这一目标，这项工作的目标是（1）设计和构建具有电解质配方和分配能力的可效率的，模块化的电池组装和测试设置，（2）确定细胞对细胞之间的可变性以及在环境氛围中组装的单元系统的可变性，以及在环境中组装的细胞，并表明设置的实用性和性能，（3），（3）溶剂，即在全细胞结合中的水和二甲基亚氧化二甲基氧化二甲基。
![arxiv：2303.13508V2 [CS.CV] 2023年3月27日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d3c5c3db867d2b184eb0df01f6372f653ff1150a.webp)
arxiv：2303.13508V2 [CS.CV] 2023年3月27日
仅提示在图形，VR，电影和游戏等各个领域都有应用。尽管文本提示允许对生成的3D资产进行某种程度的控制，但通常很难准确地控制其身份，几何形状和外观，仅使用文本来控制其身份，几何形状和外观。尤其是这些方法缺乏生成特定受试者的3D资产的能力（例如，特定的狗而不是普通狗）。能够生成特定于3D的主题3D资产将显着减轻艺术家和3D获取的作品流量。在个性化特定于2D图像生成的受试者T2I模型中取得了显着的成功[13，21，38]。这些技术允许在不同上下文中生成特定主题图像，但它们不会生成3D资产或负担任何3D控制，例如观点变化。在这项工作中，我们提出了“ Dreambooth3d”，这是一种主题驱动的文本到3D代的方法。给定了几个（3-6）的图像捕获主题的图像（没有任何其他信息，例如相机姿势），我们生成了主题 - 特定的3D资产，这些资产也遵守输入文本提示中提供的上下文化。也就是说，我们可以生成具有给定主题的几何和外观身份的3D资产，同时也尊重变化（例如输入文本提示提供的睡眠或跳狗）。对于Dreambooth3d，我们从重点作品[33]中汲取灵感[33]，该灵感使用T2I扩散模型得出的损失来优化NERF模型。我们观察到，简单地为给定主题个性化T2I模型，然后使用该模型来优化NERF，易于多种故障模式。一个关键问题是个性化的T2i模型往往会过度符合仅存在于稀疏主题图像中的相机观点。因此，从任意连续的角度来看，这种个性化T2I模型的结果损失不足以优化连贯的3D NERF资产。使用Dreambooth3D，我们提出了一个有效的优化方案，在该方案中，我们可以相互优化NERF资产和T2I模型，以共同使它们具有特定于主题。我们利用DreamFusion [33]进行NERF优化，并使用Dreambooth [38]进行T2I模型。特别是，我们提出了一个三阶段优化框架，在第一个阶段，我们部分地为Dreambooth模型进行了缩减，然后使用DreamFusion来选择NERF资产。部分填充的Dreambooth模型不会过分符合给定的主题视图，但也不会捕获所有特定于主题的细节。因此，结果NERF资产是3D相干的，但不是主体。在第二阶段，我们将Dreambooth模型完全填充，以捕获主题的细节并使用该模型来构建多视伪对象图像。也就是说，我们使用训练有素的Dreambooth模型将多视效果从训练有素的NERF转换为主题图像。在最终阶段，我们进一步优化了Dreambooth模型us-
引用：Vo QD、Saito Y、Ida T、Nakamura K、Yuasa S (2024) 10 年间人工智能在基于诱导多能干细胞技术中的应用：系统范围审查。PLoS ONE 19(5): e0302537。https://doi.org/10.1371/ journal.pone.0302537
自 1961 年首次发现骨髓来源的多能干细胞以来，干细胞研究取得了长足进步 [ 1 ]。干细胞是一种独特的细胞，能够通过有丝分裂不断复制，从而形成更多的细胞。该过程会产生两种不同的细胞类型：一种会进化为特定细胞类型，另一种则保留自我更新的能力 [ 2 ]。干细胞大致可分为三类：诱导多能干细胞 (iPSC)、胚胎干细胞 (ESC) 和成体干细胞 (ASC) [ 3 ]。由于 iPSC 和 ESC 能够转化为三个胚层：外胚层、中胚层和内胚层，因此它们被归类为多能干细胞 (PSC)。2006 年，Kazutoshi Takahashi 和 Shinya Yamanaka 通过使用病毒载体引入 Oct4、Sox2、Klf4 和 c-Myc 等特定转录因子，成功将小鼠体细胞转化为 iPSC [ 4 ]。此后，人们使用各种方法将不同类型的小鼠和人类体细胞重新编程为 iPSC [ 5 ]。这种重新编程人类细胞的创新方法引起了科学和医学领域的极大兴趣。iPSC 作为多能细胞来源，为人类 ESC 提供了一种替代方案。诱导多能干细胞的一个显著优势是它们来源于可以非侵入性获得的体细胞。这些细胞携带个体的遗传特征，可以降低免疫排斥的风险 [ 6 ]。现代医学领域对基于 iPSC 的疗法的关注度正在提高。它们在疾病建模、药物筛选和再生医学中的应用正在呈指数级增长 [ 7 ]。iPSC 因其自我更新能力和分化为所有人体细胞类型的能力而在疾病建模中发挥着关键作用。这使得它们成为创建各种疾病模型以供研究的理想选择 [ 8 – 10 ]。患者特异性 iPSC 在制定有针对性的治疗策略和药物开发方面特别有价值。此外，来自正常细胞和患病细胞的 iPSC 可以分化为神经元、肝细胞、心肌细胞等，以评估毒性和副作用，这是治疗分子开发的关键因素 [11]。在再生医学中，iPSC 用于修复或再生受损或退化的组织。这是通过在实验室中从 iPSC 创建器官组织并将其移植到受伤区域来实现的。这种疗法有望用于治疗造血系统疾病、肌肉骨骼损伤、脊髓损伤和肝损伤等疾病 [ 12 – 14 ]。已经开发出各种用于创建 iPSC 的技术，例如使用逆转录病毒或慢病毒进行基因转导和化学诱导。然而，生成 iPSC 的过程通常很慢且效率不高，啮齿动物细胞需要大约 1-2 周，人类细胞需要 3-4 周，成功率通常较低。此外，通过检查菌落形态来评估 iPSC 的质量容易出现人为错误，这是一个重大挑战，在进行进一步的实验或治疗用途之前必须解决这一问题。尽管在提高 iPSC 培养的效率和速度方面取得了进展，但该过程仍然耗费资源，因此需要开发自动化系统以最大限度地减少错误并增强 iPSC 分析。最近，人工智能 (AI) 技术，包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)，已被用于增强再生疗法。这些 AI 驱动方法的实施可以改进
如何高效训练你的人工智能代理？在异构平台上表征和评估深度强化学习
摘要 — 深度强化学习 (Dee p RL) 是自动驾驶汽车、机器人、监控等多个领域的一项关键技术。在深度强化学习中，使用深度神经网络或 KMO 德尔、ANA温柔地学习如何与环境互动以实现特定目标。深度强化学习算法架构的运行效率取决于若干因素，包括：( 1) 硬件架构对深度强化学习的基础内核和计算模式的适应性；( 2) 硬件架构的内存分层在通信层面的最小化能力； (3)硬件架构能够通过深度嵌套的高度不规则计算特性来隐藏深度强化学习算法中的开销引入。GP Us 一直是加速强化学习算法的流行方法，然而它们并不能最好地满足上述要求。最近的一些工作已经为特定的深度强化学习算法开发了高可定制加速器。然而，它们不能推广到所有可用的深度强化学习算法和 DNN 模型选择。在本文中，我们探索了开发现场框架的可能性，该框架可以加速各种深度强化学习算法，包括训练方法或 DNN 模型结构的变量。我们通过定义一个领域内特定的高级抽象或一类广泛使用的深度强化学习算法——基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 来实现这个目标。此外，我们还对 CP U-GPU 和 CP U-FPGA 平台上最先进的基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 算法的性能进行了系统分析。我们针对机器人和游戏这两个应用领域选择了两个代表性算法——PPO 和 A 2 C。我们展示了基于 FPG 的定制加速器，它们分别实现了高达 2.4 倍（PPO）和 8 倍（A 2 C）的训练速度提升，以及 1.7 倍（PPO）和 2.1 倍（A 2 C）的整体吞吐量提升。索引术语——强化学习、FPGA
经济发展如何影响环境
减少全球贫困和停止气候变化和环境退化是当今人类面临的两个最重要的挑战。这些问题是交织在一起的。气候变化威胁着经济繁荣，尤其是在低收入国家，在那里它危害了弱势群体的生计和健康。同样，正如环境变化可以产生经济影响一样，经济变化也会影响环境。例如，随着家庭平均收入的上升，越来越多的人可以负担得起汽车和大型房屋，因此碳足迹会扩大。本综述着重于将这些挑战联系起来的因果关系的两个方向之一：经济发展如何影响环境。如果最大程度地经济繁荣的选择也最大化了环境质量，那将是偶然的。不便的事实是，这种完美的对齐很少发生。因此，个人和社会通常必须在经济增长和环境保护之间进行贸易。但这并不意味着经济发展对环境总是不利的。开发可以扩大我们可用的选择集，例如，如果发明了一种新的，更清洁的能源方式。生态繁荣还可以增强人们放弃其收入的一部分以实现更清洁环境的意愿。没有人完全最大化他们的经济繁荣，随着人们获得更高的生活水平，他们可以优先考虑环境而不牺牲基本需求。此外，经济发展不是单一的力量。它以多种方式表现出来，并影响了广泛的行为。因此，它对环境质量没有统一的影响。以制造业为主导的经济增长通常会增加空气污染，而服务部门的扩展可能不会增加。出于本文的目的，我将经济发展意味着一个通常带来更大经济繁荣或伴随它的现象的星座，例如更高的平均家庭收入，更发达的资本市场和更好的身体基础设施。从理论上讲，发展的每个要素都可以加速或减慢环境降解；即使是元素，经济发展与环境之间的关系也很细微。在发展经济学和环境经济学的交集上进行了大量研究，研究了经济发展的不同要素如何影响环境。该文献共同了解了经济发展如何以及在什么情况下对环境质量的不同维度有所帮助。在这个题材中，我回顾了这项研究，重点是过去十年来使用基于设计的推断的微观经验研究。通过基于设计的推断，我的意思是，用于估计效果的解释因素的变化是随机的或AS-IF随机的，这是由实验，不连续性或研究人员讨论和证明是外源性的其他特定来源的变化。此纳入标准缩小了评论的范围；对于某些主题，几乎没有研究符合它。同样，我也不讨论城市化的影响。例如，我忽略了人口增长如何影响环境的讨论，尽管生育能力下降是经济发展可以减轻对环境压力的重要力量。说，在我确实讨论的主题中，我在几次讨论的研究中放松了纳入标准，这些研究代表了一个重要问题的最令人信服的证据。在第2节中，我提供了有关经济发展与环境质量之间联系的描述性证据，并讨论了环境库兹尼特曲线（EKC）假设。 在第3节中，我讨论了有关收入增长和获得资本对环境的影响的证据。 第4节侧重于技术进步和基础设施。 在第5节中，我转向经常伴随经济发展的机构变化，特别是加强了财产权，改善了监管能力，贸易开放性和市场竞争。 我通过讨论文献中的一些开放研究问题来总结。在第2节中，我提供了有关经济发展与环境质量之间联系的描述性证据，并讨论了环境库兹尼特曲线（EKC）假设。在第3节中，我讨论了有关收入增长和获得资本对环境的影响的证据。 第4节侧重于技术进步和基础设施。 在第5节中，我转向经常伴随经济发展的机构变化，特别是加强了财产权，改善了监管能力，贸易开放性和市场竞争。 我通过讨论文献中的一些开放研究问题来总结。在第3节中，我讨论了有关收入增长和获得资本对环境的影响的证据。第4节侧重于技术进步和基础设施。在第5节中，我转向经常伴随经济发展的机构变化，特别是加强了财产权，改善了监管能力，贸易开放性和市场竞争。我通过讨论文献中的一些开放研究问题来总结。