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我们真的在文本分类方面取得了很大进展...
我们分析了跨知名数据集的单标签和多标签文本分类的各种方法，将其分类为单词袋，基于序列，基于图和层次结构的方法。尽管基于图的模型，但仅编码的预先训练的语言模型（尤其是BERT）仍然是最先进的方法。然而，最近的发现提出了更简单的模型，例如逻辑回归和基于Trigram的SVM的表现优于新技术。虽然仅解码的生成语言模型在学习有限的数据方面表现出了希望，但它们却落后于仅编码模型的性能。我们强调了歧视语言模型（例如BERT）比生成模型的优越性。此外，我们高度阐明了文献在方法比较中缺乏鲁棒性，尤其是关于基本的超参数优化，例如仅通过编码器的语言模型中的学习率。数据可用性：源代码可在https://github.com/drndr/multilabel-text-clf上找到。除NYT数据集外，用于我们实验的所有数据集均可公开使用。
人工智能：花费太多，收益太少？
科技巨头及其他公司将在未来几年投入超过 1 万亿美元的 AI 资本支出，但目前收效甚微。那么，这笔巨额支出会带来回报吗？麻省理工学院的 Daron Acemoglu 和 GS 的 Jim Covello 对此持怀疑态度，Acemoglu 认为未来十年 AI 给美国经济带来的上行空间有限，而 Covello 则认为该技术并非为解决复杂问题而设计的，无法证明其成本合理，而且成本可能不会像许多人预期的那样下降。但 GS 的 Joseph Briggs、Kash Rangan 和 Eric Sheridan 对 AI 的经济潜力及其最终在当前“一锤定音”阶段之后产生回报的能力仍持更为乐观的态度，即使 AI 的“杀手级应用”尚未出现。即使出现了，我们也会探讨当前的芯片短缺（与 GS 的 Toshiya Hari 一起）和迫在眉睫的电力短缺（与 Cloverleaf Infrastructure 的 Brian Janous 一起）是否会限制 AI 的增长。但尽管存在这些担忧和限制，我们仍然看到人工智能主题的运行空间，要么是因为人工智能开始兑现其承诺，要么是因为泡沫需要很长时间才能破灭。”
爱尔兰的化石燃料锁定：有多少价值面临风险？
作者要感谢 Karen Roche 博士的贡献，她专业地协调了该项目。我们还要感谢项目指导委员会的大量投入、鼓励和帮助，该委员会的成员包括 Aoife MacEvilly（能源监管委员会）、Ben Caldecott（牛津大学）、Gemma O’ Reilly（EPA）、Martin Finucane（通信、气候行动和环境部）、Mary Carrick（财政部）、Patrick Mohr（国家财政管理局）、Una Dixon（通信、气候行动和环境部）、Eoin Mcloughlin（通信、气候行动和环境部）、Frank Maughan（财政部）、Frank McGovern（EPA）、Raymond Grace（通信、气候行动和环境部）、Kevin Brady（通信、气候行动和环境部）和 Mark Kierans（通信、气候行动和环境部）。作者感谢 Gas Networks Ireland 和 Bord Gáis Energy 提供的宝贵见解和数据。特别感谢 Gas Networks Ireland 的 Siobhan O Halloran、Eileen Liston、Seamus Kearney 和 Denis Twomey。
解锁离域：可以克服多少耦合强度
图S2。 通过通过偏振子光谱窗口过滤分子吸收的综合局部分子贡献的对数图。 线性尺度图显示为主文本中的图2E。图S2。通过通过偏振子光谱窗口过滤分子吸收的综合局部分子贡献的对数图。线性尺度图显示为主文本中的图2E。
消费者重视燃油经济性和性能多少？
* Benjamin Leard（Leard@r€。org）是田纳西大学的助理教授。Joshua Linn（Linn@r效应）是马里兰大学的副教授，也是资源的高级研究员。 Christy Zhou（yichen2@clemson.edu）是克莱姆森大学的助理教授。 我们感谢吉姆·萨利（Jim Sallee），阿什利·维辛（Ashley Vissing），亨德里克·沃尔Q. （华盛顿），TRB（华盛顿）和AEA/ASSA（费城）发表了宝贵的评论。 我们感谢凯文·罗斯（Kevin Roth）共享车辆刮擦数据。 我们感谢斯隆基金会支持这项研究。 1Joshua Linn（Linn@r效应）是马里兰大学的副教授，也是资源的高级研究员。Christy Zhou（yichen2@clemson.edu）是克莱姆森大学的助理教授。我们感谢吉姆·萨利（Jim Sallee），阿什利·维辛（Ashley Vissing），亨德里克·沃尔Q. （华盛顿），TRB（华盛顿）和AEA/ASSA（费城）发表了宝贵的评论。我们感谢凯文·罗斯（Kevin Roth）共享车辆刮擦数据。我们感谢斯隆基金会支持这项研究。1
货币政策能在多大程度上减轻新冠肺炎疫情的影响？
2020 年 3 月 3 日，为应对日益恶化的 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 疫情，美联储在每次会议之间将联邦基金利率目标区间下调了半个百分点。3 月 15 日，美联储将联邦基金利率再次下调整整一个百分点，至 0 至 1/4%。由于对疫情发展轨迹及其对世界和美国经济的影响存在很大的不确定性，有证据表明，经济活动在第一季度末开始大幅放缓。除了感染 COVID-19 的人之外，其他人还面临居家隔离和强制性社交距离政策，这些政策不可避免地扰乱了商业活动。这些情况导致家庭和企业减少支出，尤其是在非必需品和服务方面的支出。这些干扰如何在经济中蔓延并影响通胀和失业？传统货币政策能在多大程度上抵消这些影响？在本篇《经济信函》中，我使用美国经济的实证模型定量说明了生产力和需求下降的冲击的影响，这种冲击是过去 30 年典型波动的两倍。结果表明，为应对疫情的预期影响而大幅削减联邦基金利率可以大大缓解失业率的上升。失业率的上升与生产力和需求下降的严重程度成正比，因为联邦基金利率的有效下限限制了货币政策稳定经济的能力。
通过在...
通过人工智能（AI）自动化已被认为是医疗保健和相关研究中最快发展的领域。 AI有可能在结构化的提示/指令及其应用到医疗保健方面分析大量不同的数据和过程异质信息，从促进早期诊断和监测，到提高患者的访问，质量和效率护理率，越来越多地记录在案（Alami等人，2020年）。 迄今为止，健康经济学和成果研究（HEOR）和研究方面的广泛AI应用程序（包括卫生技术评估[HTA]）未能获得显着的牵引力。 HTA机构在英格兰（National of Health and Care Excellence [NICE]）最近发表的AI立场声明，该机构围绕着使用AI方法来建立了技术提交的AI方法的原则，可能会改变现状和影响世界各地的其他HTA身体（尼斯，2024年）。 机器学习（ML）在药物ePidemiology和HEOR中的应用以前已用于推进队列或特征分析（混杂因素调整，因果推断），并预测对药物的临床反应或不良反应（Padula等，20222; Wyss; Wyss; Wyss et et an。，2022222）。 最近，最明显的是，在Covid-19大流行期间和之后，HTA机构在如何处理更高量的证据效率上有效，严格地平行于需要考虑更大的证据基础并在短暂的通知下提供决策（Hair等，2021; Daniels等，2015年）。已被认为是医疗保健和相关研究中最快发展的领域。AI有可能在结构化的提示/指令及其应用到医疗保健方面分析大量不同的数据和过程异质信息，从促进早期诊断和监测，到提高患者的访问，质量和效率护理率，越来越多地记录在案（Alami等人，2020年）。迄今为止，健康经济学和成果研究（HEOR）和研究方面的广泛AI应用程序（包括卫生技术评估[HTA]）未能获得显着的牵引力。HTA机构在英格兰（National of Health and Care Excellence [NICE]）最近发表的AI立场声明，该机构围绕着使用AI方法来建立了技术提交的AI方法的原则，可能会改变现状和影响世界各地的其他HTA身体（尼斯，2024年）。机器学习（ML）在药物ePidemiology和HEOR中的应用以前已用于推进队列或特征分析（混杂因素调整，因果推断），并预测对药物的临床反应或不良反应（Padula等，20222; Wyss; Wyss; Wyss et et an。，2022222）。最近，最明显的是，在Covid-19大流行期间和之后，HTA机构在如何处理更高量的证据效率上有效，严格地平行于需要考虑更大的证据基础并在短暂的通知下提供决策（Hair等，2021; Daniels等，2015年）。在系统文献评论（SLR）中同样如此，这是医疗保健决策中基于证据的医学和决策的基石，旨在以可重复和无偏见的方式识别和综合目标人群或疾病问题的数据和/或信息。SLR是劳动密集型且昂贵的（Michelson和Reuter，2019年），经常需要几个月的时间才能完成，并且需要一组研究人员的努力和培训（Bashir等，2018； Shojania等，2007）。2017年使用来自Prospero注册表的数据证实了进行系统评价所需的时间和人员的分析（Borah等，2017），经常需要6个月的评论，并且在更复杂的主题中，完成了几年的完成（Featherstone等，2015年； Ganann等，2015; Ganann et al。，2010; Khangangura; Khangura et al。）。在2018年的案例研究中，完成系统审查的平均时间为66周，小时为881个小时（Pham等，2018）。然而，考虑到决策者对探索更复杂的方法的需求增加，以增加对数据的信任，并为他们的决策者（例如偏见量化方法，替代分析和长期的生存外推）提供可靠的证据，它仍然是所有利益相关者的斗争，而不是涉及所有利益的人（培训）的斗争（决策者，制药员，研究人员，研究人员，研究人员，研究人员，研究人员）的斗争，这些斗争是如何的，研究人员，研究人员，研究人员的范围）。确保产生的证据的同时，更严格的方法是最新的，并且发现及时，相关且准确地进行决策（Sarri等，2023）。因此，引入了生活（定期更新）系统评价（LSR）的概念，作为一种新型的证据识别和综合方法，旨在不断使用严格的方法来不断更新评论，以
理论轮盘：选择气候变化不是...
尽管反对它（例如Whitby 2003），但始终将人类级别（或类似人类的）智力的复制得到明确陈述并高度公开为人工智能研究的主要目标。Alan Turing（1950）的模仿游戏是关于模仿人类的。Allan Newell和Herbert A. Simon关于一般问题求解器的报告（1961）的标题为“ GPS，一个模拟人类思想的程序。”爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）和詹姆斯·费尔德曼（James Feldman，1963年）选择了标题计算机和思想，在唯一合法的思想典范（至少在学术界）是人类的时候。在其图灵奖演讲中，纽厄尔和西蒙（Newell and Simon，1976）将AI的“实证研究”描述为通过复制理解人类智能的“实证研究”。CYC项目（Lenat，Prakash和Shepherd 1986）的目标是复制人类常识性推理。nils J. Nilsson（2006）也许是最明确的，将人工智能的目标描述为可以付费人工工作的建筑机器。包括ACT-R模型（Anderson 1993），SNEP（Shapiro 2000）和Soar认知建筑（Laird 2012）在内的著名项目不仅旨在使我们走上更多的构建人类水平的智能，而且实际上是重复了至少重复人类水平情报的某些方面的表征。这些是AI史上一些最重要，最可见，资金充足的项目。因此，从历史记录中，建立人类智能从一开始就成为了AI的严肃而明确的目标。1，尽管Blay Whitby等批评者的争论以及一些著名的AI研究人员的努力，例如Rodney A. Brooks（1991），这也是一个目前的目标。
什么是纽扣电池吞食？它对儿童的危害有多大？
检查他们的生命体征，如发现异常，应立即处理。如果纽扣电池卡在食道内，应立即咨询胃肠内窥镜医师；如果气道阻塞/定位，应立即咨询耳鼻喉科医生。如果摄入蜂蜜后不到 12 小时，孩子情况稳定，年龄超过 1 岁，并且能够吞咽，则考虑使用蜂蜜。请参阅 ESPGHAN 立场文件指南。