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企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。EnglishAmerican
我们研究了美国公司使用人工智能技术后劳动力构成和组织的变化。为此，我们利用员工简历和招聘信息数据集的独特组合来衡量公司层面的人工智能投资和劳动力构成变量，例如教育程度、专业化和层级。我们记录了受过高等教育的员工和 STEM 员工初始份额较高的公司在人工智能方面的投资更多。随着公司对人工智能的投资，它们倾向于转向受过更多教育的劳动力，拥有本科和研究生学位的员工比例更高，并且在 STEM 领域和 IT 技能方面的专业化程度更高。此外，人工智能投资与公司层级结构的扁平化有关，初级员工的比例显着增加，中层管理和高级职位员工的比例下降。总体而言，我们的研究结果表明，采用人工智能技术与企业劳动力的重大重组有关。
以细菌样颗粒（BLP）为补充的新型传染性支气管炎疫苗提供的体液免疫
1. 简介 传染性支气管炎 (IB) 是鸡中一种非常流行的呼吸道疾病。IB 病毒 (IBV) 通过呼吸系统的粘膜表面进入，病毒也在此处复制。病毒血症后，病毒会感染肾脏、胃肠道和泌尿生殖道。感染上述器官会导致结膜炎、呼吸窘迫、肾脏和气管病理改变等症状，以及肉鸡和蛋鸡体重增加缓慢和产蛋量低 [1]。如果伴有继发性细菌感染，该疾病的死亡率很高。因此，IB 对家禽业具有重大的经济影响 [2]。病原体是一种具有 4 种结构蛋白的伽马冠状病毒，其中包括 S 蛋白 (S1
评估人工智能对印尼英语学习者写作技能的影响 卡哈鲁丁教育与教师培训学院，印尼望加锡伊斯兰州立大学（UIN） 摘要 --- 带有人工智能的电子设备促进了高等学校的学习-教学过程。本研究将人工智能在阅读教学中的应用和反馈作为自变量，以提高学生的写作技能作为因变量。学生对这种教学的态度是中介变量。这项研究是在望加锡市的高等学校进行的。研究工具是向100名高等学校学生分发的问卷，但只处理了83名学生。对数据进行了路径分析。研究结果：1）使用人工智能教授阅读对学生的写作没有直接影响，而是通过态度间接产生影响。2）讲师的反馈实际上通过态度对学生的写作有直接和间接的影响。3）通过态度阅读和反馈对学生写作技能提高的贡献率为34.8%。关键词 --- 人工智能、态度写作、反馈、阅读。介绍 COVID-19 大流行的爆发是一场全球灾难，扰乱了人类生活的各个方面。但是，我们必须明智地处理这个问题。在教育领域，它强制在虚拟学习教学中使用技术。许多讲师认为这不是最佳应用。不可否认的是，在这次 COVID-19 爆发之前，学习教学过程仍然以传统的面对面课堂学习模式为主，没有利用技术提供的设施。另一方面，应该利用学习教学过程提供的各种虚拟设施来应对技术进步。因此，研究人员认为，政府通过政策强制实施的这种虚拟学习教学可能会对望加锡高等学校的学习教学产生积极或消极的影响
评估人工智能对印尼英语学习者写作技能的影响 卡哈鲁丁教育与教师培训学院，印尼望加锡伊斯兰州立大学（UIN） 摘要 --- 带有人工智能的电子设备促进了高等学校的学习-教学过程。本研究将人工智能在阅读教学中的应用和反馈作为自变量，以提高学生的写作技能作为因变量。学生对这种教学的态度是中介变量。这项研究是在望加锡市的高等学校进行的。研究工具是向100名高等学校学生分发的问卷，但只处理了83名学生。对数据进行了路径分析。研究结果：1）使用人工智能教授阅读对学生的写作没有直接影响，而是通过态度间接产生影响。2）讲师的反馈实际上通过态度对学生的写作有直接和间接的影响。3）通过态度阅读和反馈对学生写作技能提高的贡献率为34.8%。关键词 --- 人工智能、态度写作、反馈、阅读。介绍 COVID-19 大流行的爆发是一场全球灾难，扰乱了人类生活的各个方面。但是，我们必须明智地处理这个问题。在教育领域，它强制在虚拟学习教学中使用技术。许多讲师认为这不是最佳应用。不可否认的是，在这次 COVID-19 爆发之前，学习教学过程仍然以传统的面对面课堂学习模式为主，没有利用技术提供的设施。另一方面，应该利用学习教学过程提供的各种虚拟设施来应对技术进步。因此，研究人员认为，政府通过政策强制实施的这种虚拟学习教学可能会对望加锡高等学校的学习教学产生积极或消极的影响
原住民社区控制组织 (ACCO) 战略 2022 至 2032 年。授权原住民儿童、家庭和社区从 ACCO 提供的安全和持续的基础中选择自己的未来。
西澳大利亚州各地的原住民一再告诉政府，要真正改变现状，原住民社区必须引领自决进程。事实证明，通过以社区为基础、以家庭为主导的解决方案实现的自决能够为原住民儿童、家庭和社区带来有效且可持续的成果。要实现这一点，必须改革现有制度。需要审查和改变规定社区如何与原住民合作的现行政策和程序，以确保原住民获得自决权，并在未来持续下去。
“我根据《2000 年信息自由法》给您写信，要求国防部提供以下信息：1. 目前申领即时养老金 (IP) 的武装部队退伍军人总数2. 年龄在 65 岁以下申领即时养老金的退伍军人总数3. 每年从养老金中领取少于 20,000 英镑、少于 15,000 英镑、少于 10,000 英镑和少于 5,000 英镑的即时养老金的退伍军人总数4. 自 2010 年以来，按年份细分，已向国防部退伍军人团队寻求无家可归支持的武装部队退伍军人总数以及国防部在支持中发挥作用的退伍军人无家可归案例总数。如果信息超出第 12 节中的合规成本限制，请告知如何减少请求，同样，如果可以澄清请求中的任何内容，请随时与我联系。” 2022 年 3 月 31 日，您提供了以下澄清：
“我根据《2000 年信息自由法》给您写信，要求国防部提供以下信息：1. 目前申领即时养老金 (IP) 的武装部队退伍军人总数2. 年龄在 65 岁以下申领即时养老金的退伍军人总数3. 每年从养老金中领取少于 20,000 英镑、少于 15,000 英镑、少于 10,000 英镑和少于 5,000 英镑的即时养老金的退伍军人总数4. 自 2010 年以来，按年份细分，已向国防部退伍军人团队寻求无家可归支持的武装部队退伍军人总数以及国防部在支持中发挥作用的退伍军人无家可归案例总数。如果信息超出第 12 节中的合规成本限制，请告知如何减少请求，同样，如果可以澄清请求中的任何内容，请随时与我联系。” 2022 年 3 月 31 日，您提供了以下澄清：
Semiaquatic Life提供的生态系统服务，2016年 -
本报告介绍了生命项目中“半高速素生物 - 为半节水动物的栖息地复杂性”中所采取的行动提供的生态系统服务。该项目一直在2016年至2021年之间运行，目的是恢复和改善瑞典南部（11个地区），丹麦（15个地区）和德国北部（9个地区）的Natura 2000-Areas的两栖动物，爬行动物和水生昆虫的保护状况。该项目的目的是确保欧盟物种和栖息地指令附件II-V中列出的物种的可行种群，同时也提高公众对半季节昆虫，两性虫子和迁移的恢复措施的认识和理解。在该项目中，已经创建了243个新湿地，对应于24.40公顷和228个湿地的面积，对应于40.02公顷的面积。除此之外，通过创建109个冬眠和主要的侵入性灌木丛的清除，可以改善遗产的陆地栖息地，该灌木丛与376公顷的面积相对应。此外，有关该项目及其目标物种的几个信息标志已放在项目区域。其他信息动作是网页，Facebook页面，信息传单，游览和户外博物馆。
美国陆军工程兵团 应按照 JD 表格指导手册第四部分提供的说明填写此表格。 第一部分：背景信息 A. 批准司法管辖区裁定 (JD) 的报告完成日期：2022 年 3 月 14 日 B. 明尼苏达州圣保罗地区办事处、文件名和编号：德卢斯办事处，Integrity Land Development，2021-02298-DWW C. 项目地点和背景信息：
由申请人/顾问或其代表准备/提交的数据表。办公室同意数据表/描绘报告。办公室不同意数据表/描绘报告。工程兵团准备的数据表：工程兵团通航水域研究：美国地质调查局水文图集：美国地质调查局 NHD 数据。美国地质调查局 8 位和 12 位 HUC 地图。美国地质调查局地图。引用比例尺和四分位名称：美国农业部自然资源保护局土壤调查。引用：国家湿地清单地图。引用名称：州/地方湿地清单地图：MnDNR FEMA/FIRM 地图：100 年洪泛区海拔为：（1929 年国家大地测量垂直基准）照片：航拍（名称和日期）：或其他（名称和日期）：先前测定。文件编号。和回复信的日期： 适用/支持性判例法： 适用/支持性科学文献： 其他信息（请详细说明）： 湿地 B 是位于场地西北角浅洼地中的一小片孤立湿地残余。湿地 B 被归类为沼泽湿地、新生湿地、季节性洪水-排水良好、（PEMDd）淡水（湿）草甸湿地。 湿地 C 是位于湿地 B 南部一处非常小的洼地中的一小片孤立湿地残余。湿地 C 被归类为沼泽湿地、新生湿地、季节性洪水-排水良好、（PEMDd）淡水（湿）草甸湿地。
https://news.satnews.com/2022/01/13/smallest-satellite-deployed-in-space-hosts-a-hall-thruster- provided-by-singapores-aliena/ 最小卫星部门
GEO-Hall 推进器的设计运行功率低于 10 W，并且已证明能够适应极小的外形尺寸，从而为纳米卫星考虑利用此类系统执行新兴任务和操作提供了新的潜在机会。Aliena 通过利用内部开发的新型点火和中和方案，实现了霍尔推进器功耗的里程碑式降低。此外，这种新型系统允许系统即时点火，而无需发动机处于热备用模式或在点火前进行预热循环，这是使用主动阴极中和剂或固体燃料的系统的常见缺点。这
![通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。](/simg/d/dd5abf0752fcc9f891dc4a96743f916f96f28350.png)
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
配备多个叶轮的单相搅拌容器中的功耗
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