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利用生成式 AI 释放开发人员生产力
新挑战。虽然使用基于生成式 AI 的工具为开发人员节省的时间对于复杂任务来说比较有限，但我们的研究仍然发现了其好处：该技术可以帮助开发人员快速复习完成工作所需的不熟悉的代码库、语言或框架。此外，当开发人员面临新挑战时，他们可以求助于这些工具来提供他们原本可能从经验丰富的同事那里寻求的帮助 - 例如，解释新概念，综合信息（例如，通过比较和对比来自不同存储库的代码），并提供如何使用框架的分步指南，以便他们能够完成工作。因此，使用基于生成式 AI 的工具执行复杂任务的开发人员比没有使用工具的开发人员在给定的时间范围内完成这些任务的可能性高出 25% 到 30%（图 2）。
具有提高AAV生产率的新的T抗原负HEK293细胞系
图1Hekexpress®细胞的基因型表征。（a）使用靶向T抗原编码序列的引物（集1）的引物，跨Hekexpress®基因组的TLA序列覆盖率。绘图表明质粒的积分位点位于3染色体等效物（CHR3）上。（b）使用针对T抗原编码序列（集1）或CHR3（集3和4）的引物（集3和4）的引物（集3和4）的引物，（b）在人类CHR3中整合基因座的TLA序列覆盖率。 集合1的覆盖范围表明，与人类HG38基因组相比，Hekexpress®基因组（绿色箭头）中的550 kb缺失。 集合3和4的覆盖范围确认了综合质量PRTAK的连接。 （c）PRTAK质粒图最初集成在Hekexpress®细胞系中。 大小的T抗原序列在橙色的基因中，在深紫色和grnas（grna_beginning和grna_end）中指示。 （d）Chr3等效（红色）的图与550 kb缺失以及包含T抗原序列的PRTAK质粒的整合。 由TLA证实的质粒 - 染色体连接均以蓝色指示。 Hek，人类胚胎肾； TLA，靶向基因座放大。（b）在人类CHR3中整合基因座的TLA序列覆盖率。集合1的覆盖范围表明，与人类HG38基因组相比，Hekexpress®基因组（绿色箭头）中的550 kb缺失。集合3和4的覆盖范围确认了综合质量PRTAK的连接。（c）PRTAK质粒图最初集成在Hekexpress®细胞系中。大小的T抗原序列在橙色的基因中，在深紫色和grnas（grna_beginning和grna_end）中指示。（d）Chr3等效（红色）的图与550 kb缺失以及包含T抗原序列的PRTAK质粒的整合。由TLA证实的质粒 - 染色体连接均以蓝色指示。Hek，人类胚胎肾； TLA，靶向基因座放大。
安全远程连接以利用生产力
为了确保安全的外部访问，Cyolo Pro包括一个保护层，该保护层阻止恶意参与者利用任何漏洞访问数据并降低网络攻击的风险。基于用户和设备身份的零信任访问还评估了其他因素，这些因素提供了上下文，以确保动态，基于风险，准确的访问。Cyolo Pro确保安全性，敏捷性和生产力，而不会损害业务需求，也不会给用户带来不便或征收。Cyolo Pro提供端到端的加密，并且在任何阶段都不可见或存储在Cyolo的Cloud Broker上。相反，所有敏感数据在企业网络中保持安全。此外，Cyolo Pro扩展了对公司管理员的唯一特权访问管理（PAM），同时即使在受损的管理员帐户中，也确保敏感数据和资产仍然安全。随着远程工作成为常态，该公司扩大了对Cyolo Pro的使用，为员工，合作伙伴和供应商提供了安全的远程访问，包括一些使用非管理设备。
促进植物生长细菌会影响未来农业系统作物生产率的潜力与了解微生物生态学原理
全球气候变化构成了全球土地使用的挑战，我们需要重新考虑农业实践。通常认为生物多样性可以用作健康农业生态系统的生物标志物，但我们必须指定哪些特定构成健康的微生物组。因此，了解Holobionts如何在天然，苛刻和野生栖息地中起作用，以及根瘤菌如何介导该系统中的植物和生态系统生物多样性，使我们能够识别植物拟合度的关键因素。通过连接宿主表型自适应特征来进行工程微生物群落的系统方法将有助于我们了解遗传多样性支持的Holobionts的增加。识别控制有益微生物组合相互作用的遗传基因座将允许将基因组设计整合到作物育种计划中。传统上，对植物有益的细菌受益于“促进和调节植物生长”。农业生态系统的未来观点应是通过多个级联反应定义工厂表型，并为农业生态系统提供遗传变异性。
能源价格和生产率上升：短期疼痛，长期...
飙升的能源价格引起了人们对企业绩效和绿色过渡的风险造成的风险的担忧。本文估计了能源价格变化对公司生产率及其动态的影响，并使用历史数据区分了短期和中期期限。分析表明，在能源价格冲击之后，企业降低其容量利用率，生产率下降。估计表明，一年后，能源价格上涨5％可将生产率降低约0.4％。但是，公司可能在中期表现出积极的生产率提高。具体来说，与能源价格上涨10％相对应的冲击与冲击后四年的生产率增长约为0.9 p.p。这些收益在较少的能源密集型部门中更有可能，但往往不会产生更大的冲击。有一些证据表明投资可能是生产率提高的渠道，而后者对于在冲击之前已经投资于资本投资的公司更大。
14C 标记的半胱氨酸和蛋氨酸在草原生产力梯度上的快速微生物吸收和矿化
半胱氨酸 (Cys) 和蛋氨酸 (Met) 对陆地 S 循环至关重要，因为它们是植物营养和微生物生长所需的碳 (C)、氮 (N) 和硫 (S) 来源。然而，土壤微生物预计会争夺这些 S-氨基酸中的 C、N 和 S。我们假设，由于植物的 C 输入较低，植物生产力低的土壤中的微生物竞争会更激烈。在这里，我们将 14 C 标记的 Cys 和 Met 添加到从海拔驱动的原始草地生产力梯度收集的 5 种土壤中，然后我们用离心排水程序在 60 分钟内测量微生物吸收，然后用 NaOH 捕集器在 48 小时内测量随后的矿化。我们的结果表明，Cys 和 Met 都被土壤微生物迅速吸收，半衰期从 0.34 到 2.14 分钟不等，比通过测量 14 CO 2 释放确定的半衰期快一个数量级（或更多）。微生物从土壤溶液中去除 14 C 和随后释放 14 CO 2 之间存在相当大的延迟，这表明草原土壤中 Cys 和 Met 的降解主要通过生物过程发生。土壤微生物对 Cys 和 Met 的吸收主要由高亲和力运输系统 (0.01 – 0.1 mM) 控制，而亲和力较低的运输系统在较高底物浓度 (1 – 100 mM) 下变得更为重要。此外，在生产力较低、海拔较高的地区，Cys 和 Met 的微生物吸收和矿化率下降，这表明有机 N 和 S 的周转以及随后植物吸收的有效性可能受土壤肥力控制。我们得出结论，尽管 Cys 和 Met 可能代表土壤中 DON 和 DOS 库的小部分，但由于它们在草原土壤中的快速周转和补充率，它们对土壤微生物和植物营养的重要性可能被低估了。
利用人工智能提高学生和教职员工的工作效率 - ACODE
人工智能可以通过为学生提供个性化的学习资源、作业反馈和学习效率来支持优质学习。人工智能流程和输出可以帮助学生分析、批判和评估信息。然而，他们需要技能来有效地掌握这些高阶技能，并有机会通过指导性学术指导来讨论和挑战与这项技术相关的重大问题。由于雇主希望毕业生具备人工智能的数字素养技能，因此在课程中应该将人工智能应用于学习、教学和评估，并在跨学科背景下公开讨论。要在该领域接受人工智能，需要强大的高管领导力和理解力，与学生讨论人工智能如何影响他们的学习体验，并承认人工智能提供了改变教育的机会。
Shin Shin是一个致力于提高生产率和业务效率的供应链解决方案提供商
Shin Shin利用其知识和供应链体验，以指导客户以外包和其他效率为指导。Shin Shin提供了以下服务来应对客户的挑战：软件包的生产和分发用于AV设备的配件组装检查AV设备电路板安装和硬件组装为亚洲地区维护零件提供支持中心亚洲市场RMA产品的物流
探索数字经济对中国绿色全要素生产率的影响：空间计量经济学视角
数字经济被视为绿色经济发展的驱动力，但有关数字经济与绿色全要素生产率（GTFP）关系的研究较少。基于主成分方法和基于超效率Slacks的测度模型，基于2013—2019年的面板数据，测度了中国省份的数字经济水平和绿色全要素生产率GTFP，并利用空间计量模型分析数字经济水平对绿色全要素生产率GTFP的影响。结果表明：中国绿色全要素生产率GTFP水平总体保持平稳增长趋势，年均增长率为4.19%。区域间差异显著，体现了东、中、西部的发展特征，多数省份的绿色全要素生产率GTFP和数字经济发展水平要么偏高，要么偏低，不同省市存在空间异质性。空间杜宾模型表明，数字经济对绿色全要素生产率GTFP具有显著的直接效应（0.1498）和空间溢出效应（0.3438），且后者大于前者，稳健性检验支持这一结论。技术创新正向调节该地区数字经济对绿色全要素生产率GTFP的贡献，负向调节数字经济对邻近地区绿色全要素生产率GTFP的空间溢出。
引用：蒋胜、王艳、司霖等，将生产力损失纳入卫生经济评估：全球指南和实践回顾
摘要 引言 从社会角度进行经济学评估时，生产力损失可能占到健康状况成本的很大一部分，但目前对于如何衡量和评估生产力损失还缺乏方法学上的共识。尽管其他国家对这一问题的研究取得了进展，但在中国却很少讨论。 方法 我们查阅了不同国家和地区关于经济评估的官方指南，并筛选文献以总结生产力损失被纳入经济评估的程度以及潜在的方法学挑战。 结果 共纳入来自 46 个国家/地区的 48 份指南。虽然 32 份（67%）指南建议在基准案例分析中排除生产力损失，但 23 份（48%）指南建议在基准案例或附加分析中包括生产力损失。通过回顾系统评价及其中纳入的经济评估研究，我们发现将生产力损失纳入经济评估的平均概率为 10.2%。在明确考虑生产力损失的经济评估（n=478）中，大多数（n=455）考虑了有偿劳动损失，而只有少数研究（n=23）考虑了无偿劳动损失。认识到现有的方法学挑战和中国的具体国情，我们提出了一个切实可行的研究议程和一份疾病清单以推动这一主题的进展，包括制定一份全面的疾病清单，其中列出应将生产力损失纳入经济评估的健康状况。结论越来越多的指南建议将生产力损失纳入经济评估的基本案例或额外分析。我们乐观地预计，更多的中国研究人员会注意到将生产力损失纳入经济评估的重要性，并期待适合中国从业者和决策者的指南，促进生产力损失测量和评估研究的进步。