我们开发了公民对全球化和自动化等重新分配冲击的政策响应需求的一般模型。该模型说明了对进口的不喜欢如何增加对电击的政策响应的需求,例如自动化调节和关税,相对于对事后转移的需求而言。我们使用来自两个不同设计的调查实验证据来支持该模型的预测。对家庭 - 原始技术产生的自动化冲击的影响使公民相对于法规(反对自动化的背后)对重新分布的重量更大。外交劳动冲击,例如企业将产量转移到国外,从而增加了对全球化的影响力(反对全球化),这也挤出了对重新分配的需求。最重要的是,“使自动化外国”强调外国原生物技术对对法规的更大支持并远离再分配的反应。我们的发现解释了对自动化法规的支持如何增长,因为政客越来越侵犯外国技术。
Nordic(MVA-BN)疫苗Jynneos(巴伐利亚州北部,https://www.bavarian-nordic)最有风险的人群。MPXV感染在中部和西非地区被认为是流行的,在中部和西非地区,每年引起数千例案件,而当前的跨国爆发IB IB MPXV感染已升级为世界卫生组织宣布国际公共卫生的公共卫生紧急情况(1,2)。mPXV是正托病毒属的成员,与Variola病毒,天花的病因和毒性较低的属成员有关,包括牛波克病毒和vacinia病毒(VECV)。VACV疫苗提供了防护剂的保护,并导致了它的根除。由于VACV和MPXV抗Gens之间的交叉反应性,基于VACV的天花疫苗有望预防MPOX(3,4)。 第一代和第二代天花真空,包括复制疫苗的复制菌株,因为某些人(包括HIV)可能会严重或致命的副作用,因此不建议使用疫苗的复制菌株(5)。 MVA-BN被认为是一种更安全的第三代天花疫苗,因为它是一种高度传递的vacinia菌株。但是,与先前的天花疫苗不同,MVA-BN不会在人类中复制。 对保护MPXV的保护MVA-BN的理解是不完整的。 2019年,美国食品和药物管理局批准使用MVA-BN用于MPOX预防MPOX预防(巴伐利亚北欧)(6),而欧洲药品机构在2022年以Imvanex品牌批准了它(7)。基于VACV的天花疫苗有望预防MPOX(3,4)。第一代和第二代天花真空,包括复制疫苗的复制菌株,因为某些人(包括HIV)可能会严重或致命的副作用,因此不建议使用疫苗的复制菌株(5)。MVA-BN被认为是一种更安全的第三代天花疫苗,因为它是一种高度传递的vacinia菌株。但是,与先前的天花疫苗不同,MVA-BN不会在人类中复制。对保护MPXV的保护MVA-BN的理解是不完整的。2019年,美国食品和药物管理局批准使用MVA-BN用于MPOX预防MPOX预防(巴伐利亚北欧)(6),而欧洲药品机构在2022年以Imvanex品牌批准了它(7)。美国的流行病学研究支持MVA-BN的疫苗效率,并估计其针对MPOX的有效性在
a 北京师范大学慧彦国际学院,中国;b 香港教育大学,香港;c 塞浦路斯大学教育系,塞浦路斯;d 萨格勒布应用科学大学,克罗地亚;e 斯皮鲁哈雷特大学,布加勒斯特;f 新南威尔士大学教育学院,澳大利亚;g 伊利诺伊大学教育、政策、组织与领导力系,美国伊利诺伊州;h 世界法律峰会与国际治理创新中心 (CIGI),加拿大;i 奥克兰大学学习、发展与专业实践学院,新西兰奥克兰;j 坎特伯雷大学毛利与土著研究学院,新西兰;k 北京师范大学哲学学院,北京,中国;l 山西大学哲学学院,太原,中国;m 奥克兰大学教育批判研究系,新西兰奥克兰;n 乌普萨拉大学哲学系,瑞典; o 英国华威大学社会学系
据估计,使用液态可再生能源燃料满足 2030 年的二氧化碳当量排量要求将使运输部门的排放量减少约与不使用可再生能源燃料的运输部门相比,二氧化碳当量减少 100 万吨。燃料供应商可以通过购买与化石燃料生产中节省的温室气体排放量相关的信用额度(即所谓的 UER 信用额度)或购买公共充电站的电力贡献来满足燃料质量指令的部分要求。2022 年,该要求主要通过国家二氧化碳当量排量要求和购买 UER 信用额度来满足。燃料供应商在 2022 年充分利用了 UER 信用额度和电力贡献,据估计,这也将在整个预测期内适用于超过国家二氧化碳当量排量要求的部分。
在最近的工作 [Wilcock 22a] 中,我们开发了可在知识图谱中搜索信息的对话式 AI 系统。我们将 Rasa 对话式 AI [Bocklisch 17] 和存储在 Neo4j 图形数据库 [Robinson 15] 中的知识图谱结合使用。最近 [Wilcock 22b] ,我们使用 Virtual Furhat 机器人 [Al Moubayed 12] 将社交机器人连接到这些系统。我们还向知识图谱添加了语义元数据,包括从 WikiData 中提取的分类 ( subclassOf ) 和部分 ( partOf ) 层次结构。我们现在旨在开发使用语义元数据生成更智能对话响应的方法。如果可能的话,如果用户询问机器人为什么给出某种响应,我们还将使用元数据生成简单的解释。使用语义元数据生成更智能的对话响应的想法并不新鲜。例如,在 2003 年 IJCAI 上,Milward 和 Beveridge 研究了“在多大程度上可以用通用对话系统组件和本体领域知识的组合来取代手工制作的对话设计” [Milward 03]。目的是从为一个特定领域手工制作的对话系统转变为更通用的对话系统,该系统不仅可以通过访问数据库中的领域事实,还可以访问每个领域的本体结构知识,从而与多个领域合作。作者提出了一系列交互示例,其中访问本体领域知识将使对话系统能够给出比没有手工制作更智能的响应。自 [Milward 03] 以来的二十年里,对话系统领域(现在称为对话式 AI [McTear 20])和本体领域知识数据库领域(现在称为知识图谱 [Hogan 21])都取得了很大进展。研究挑战在于如何开发对话式人工智能系统,利用知识图谱中日益丰富的特定领域语义背景。这将允许
考试委员会制定了严格的规则,以确保学生的作业是他们自己的。作弊的处罚很严重,包括取消资格。学校和老师最了解自己的学生,并且有经验识别学生的个人作业。联合资格委员会今年早些时候发布了指导意见,提醒教师和评估人员在预防和识别潜在不当行为方面采取最佳实践,并将其应用于人工智能的使用。Ofqual 定期与考试委员会讨论风险,包括不当行为风险。Ofqual 希望受监管的授予机构 (AO) 仔细考虑人工智能可能对其资格产生的潜在影响,并在必要时对其资格的设计或交付方式做出改变。
航空供应链:挑战与回应 在美国参议院商务、科学和运输委员会作证 作者:Richard Aboulafia 分析副总裁 Teal Group Corp. 主席女士 Cantwell、排名成员 Wicker 和委员会成员们,感谢你们今天邀请我到你们的委员会作证。我很荣幸能为你们提供航空业供应商基础的概述。我是 Teal Group 的分析副总裁,该公司是一家领先的航空航天市场分析咨询公司,总部位于弗吉尼亚州费尔法克斯。我负责管理商用和军用飞机领域的咨询项目,并分析更广泛的国防和航空航天趋势。我为许多航空航天公司提供咨询,包括美国、欧洲和亚洲的大多数一级承包商和许多二级和三级承包商。我还为许多金融机构提供有关航空航天市场状况和行业动态的咨询。我从 1988 年起就一直从事该行业。我在该行业的所有公开文章和评论均可在 www.richardaboulafia.com 上找到。今天,我想与委员会讨论三件事:(1) 航空业供应链的结构和特点;(2) 市场以及供应商面临的其他挑战;(3) 委员会应提出的问题以及我对未来行动的建议。我也很乐意回答您可能提出的任何问题。1.行业结构和特点 供应链的重要性 供应链是航空业的核心,原因有三个:价值、创新和脆弱性。首先,航空供应链提供的组件、结构、系统和技术占任何飞机价值的绝大部分。当波音公司销售喷气式客机或洛克希德马丁公司销售战斗机时,供应商整体上获得的收入要高于主要供应商(波音和洛克希德马丁)。无论是运输机、直升机、公务机还是任何其他类型的飞机,这种模式几乎没有例外。对于典型的波音喷气式客机,80% 的价值是在供应商层面增加的。当然,就业、税收和其他关键指标反映了这一现实:出于多种原因,供应链对经济的重要性高于主要供应商。其次,值得注意的是,航空业发生的许多(通常是大多数)创新都发生在供应商层面,而不是主要供应商层面。但目前的模式除了外观之外几乎没有共同之处波音公司的 737 喷气式客机、F-15 战斗机、洛克希德马丁公司的 F-16 战斗机以及许多其他平台已经生产了大约半个世纪。
规模问题在综合应对措施中至关重要,跨规模应对措施也必不可少。综合应对措施通常被认为在小规模或特定地区取得成功。然而,当在更高层次(如法律框架和政府机构)遇到制约因素时,其有效性就会受到限制。扩大规模似乎存在限制,这不仅是因为这些更高层次的制约因素,还因为所谓的“泄漏”问题。当地方干预措施只针对直接而非间接或潜在的变化驱动因素时,就会出现这种情况。例如,综合保护和发展项目导致更多人迁入缓冲区,或者碳汇林业项目将森林砍伐转移到另一个地方。在这些情况下,生态系统退化问题只是从一个地方转移到另一个地方。跨规模应对措施可能能够更好地处理更高层次的制约因素和泄漏问题,同时解决区域和国家以及地方的变化驱动因素。成功的跨尺度响应的例子包括渔业和林业自然资源管理的一些共同管理方法,以及多利益相关方政策进程。
保留所有权利。未经许可不得重复使用。(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 2 月 2 日发布。;https://doi.org/10.1101/2025.01.29.25321332 doi:medRxiv preprint