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金融服务业人工智能监管进展缓慢
人工智能 (AI) 已成为金融服务业的强大盟友，它从根本上改变了运营方式并提高了各个职能部门的效率。随着金融机构越来越多地将人工智能融入其业务模式，对透明度和问责制的更高期望引起了美国监管机构的担忧，他们在承认人工智能优势的同时，也担心其可能带来的系统性风险。例如，美国证券交易委员会 (SEC) 和美国商品期货交易委员会 (CFTC) 正在审查现有法律和指导方针，以确定它们是否适用于人工智能带来的独特挑战，并权衡是否需要针对该技术制定具体法规。本文探讨了人工智能如何帮助金融机构提高绩效和竞争力，同时也探讨了在不断变化的监管环境中驾驭最佳实践。
2024全球经济前景 - 增长缓慢，不确定性
今年有一个非常忙碌的政治日历。企业和投资者的重点将是11月的美国大选。在可能是一场非常紧张的比赛中，主要摇摆国家的民意调查目前使前总统特朗普略有优势。前总统的胜利可能会对国际贸易，地缘政治和绿色过渡产生重大影响。其他在经济和地缘政治上重要的国家也有选举。在印度，莫迪总理看上去将再进行五年的任期，而在英国，反对派中左派工党正在努力重返权力。在欧洲，极右翼政党看起来将在欧洲议会和德国地区选举中表现出色。在南非，非洲国民大会（ANC）很可能仍然是最大的政党，但自种族隔离结束以来，有可能首次失去其议会多数党的风险。
缓慢但灵活还是快速但僵硬？离散和连续过程比较
在处理由多个步骤组成的复杂任务时存在权衡。高级认知过程可以找到在不确定环境中实现目标的最佳动作序列，但是它们很慢，需要大量的计算需求。相比之下，较低级别的处理允许快速对环境刺激做出反应，但能力有限，无法确定最佳作用或在无法满足期望时进行重新启动。通过重申相同的任务，生物生物可以找到最佳的权衡：从动作原始素中，复合轨迹逐渐通过创建特定于任务的神经结构而逐渐出现。主动推理的两个框架 - 最近的大脑范式，将动作和感知视为同样的自由能最小化的势在必行 - 很好地捕获了人类行为的高级和低级过程，但是在这些术语中如何进行任务专业尚不清楚。在这项研究中，我们比较了动态选择任务上的两种策略：具有计划功能的混合（离散连续）模型和具有固定过渡的连续模型。这两个模型都依赖于层次结构（内在和外部）结构，非常适合定义到达和掌握运动。我们的结果表明，仅连续模型的性能更好，并且资源消耗最少，但其灵活性较小。最后，我们提出了离散的动作如何导致连续吸引子并将两个框架与不同的运动学习阶段进行比较，从而为对生物启发的任务适应的进一步研究奠定了基础。
一种安全的药物，可能会减慢衰老并改善预期寿命
由于遗传，环境和进化因素的结合，衰老的速度在整个物种之间差异很大。例如，只有7至10岁的驯养狗（Canis lupus famelisis）开始发展与年龄相关的疾病，例如白内障，关节炎，听力受损，心力衰竭和肾脏疾病，而10岁的人仍然是一个年轻的，不含慢性病的年轻人，没有慢性病。与此同时，最古老的陆地动物是塞舌尔巨型乌龟，乔纳森（Jonathan），尽管在1832年孵化。动物中衰老速度或生物衰老的这种变异性表明，衰老过程可能是可修改的。实际上，由于我们开始了解衰老的生物学机制，因此我们年龄较大的速度似乎是可延展的。使用动物模型的科学家找到了使小鼠，蠕虫和酵母细胞寿命更长的最佳方法是将其Cal-Orie摄入量减少约三分之一，并使它们处于半饥饿状态。虽然这可能对老鼠有用，但是当您这样做时，人类会变得胡思乱想。
北德克萨斯州慢速航线训练空域环境评估草案
根据 1969 年《国家环境政策法》 (NEPA)、总统环境质量委员会 (CEQ) NEPA 法规（40 联邦法规 [CFR] 第 1500 至 1508 部分）和 32 CFR 第 989 部分环境影响分析流程 (EIAP)，本环境评估 (EA) 征求公众意见。本 EA 是根据 2020 年 9 月更新的 CEQ NEPA 规则（85 联邦公报 43304 至 43376）编制的，并经 CEQ NEPA 实施条例修订最终规则修改，于 2022 年 5 月 20 日生效。EIAP 为公众提供了对空军部 (DAF) 决策的意见的机会，允许公众就 DAF 实现其提议的替代方法提供意见，并征求对 DAF 对环境影响的分析的意见。
深呼吸的特征是休息有利于脑呼吸道驱动
嗅觉大脑中的呼吸锁定活性主要源自嗅觉感觉神经元的机械敏感性，以使气压从嗅球传播到大脑其余部分。有趣的是，鼻气流速率的变化导致嗅球响应的重组。通过利用自然条件下呼吸动力学的自发变化，我们研究了呼吸驱动是否随鼻气流运动而变化。我们分析了在醒来和睡眠状态下各个大脑区域中相对于呼吸信号的局部现场潜在活动。我们发现呼吸方案是特定于州的，而安静的唤醒是唯一的警惕性状态，在此期间，所有记录的结构都可以通过呼吸频率进行呼吸驱动。使用CO 2增强的空气改变与每个州相关的呼吸系统和基于呼吸周期的分析，我们证明，在安静醒来期间观察到的大而强大的大脑驱动器与呼吸模式中的深度和灵感持续时间之间的最佳权衡有关，表征了这种特定状态。这些结果首次表明呼吸状态的变化会影响皮层动力学，并且与REST相关的呼吸系统是呼吸驱动大脑的最佳选择。
应对危险化学品是向慢速循环经济转型的“必经之路”
快时尚商业模式因其生产量巨大、上市速度快以及对环境和社会产生巨大影响而臭名昭著。其中最明显的是，正如绿色和平组织德国最近披露的那样，大量污染性的纺织废料正越来越多地流入非洲和其他全球南方国家。12 虽然改变商业模式的可靠尝试很少，但“可持续性”或“循环性”举措却不胜枚举，这些举措大多不是解决问题的认真尝试 13 — 而且越来越多地被证明是漂绿行为。很难想象快时尚会变得更糟，但这已经发生了。最新现象 — — 超快时尚 14 — — 由中国在线时尚品牌 SHEIN 倡导，但其他参与者也
利用人类大脑中缓慢、定向的功能网络解码特定任务的认知状态
摘要 大脑区域之间灵活的功能相互作用介导关键的认知功能。可以使用功能性磁共振成像 (fMRI) 数据测量此类相互作用，无论是瞬时（零滞后）还是基于滞后（时间滞后）的功能连接。由于 fMRI 血流动力学响应较慢，并且采样时间（秒）比底层神经动力学（毫秒）慢几个数量级，模拟研究表明，使用 Granger - Geweke 因果关系 (GC) 等方法测量的基于滞后的 fMRI 功能连接提供了虚假且不可靠的底层神经相互作用估计。对这一说法的实验验证具有挑战性，因为神经地面真实连接通常无法与 fMRI 记录同时获得。在这里，我们证明，尽管存在这些普遍存在的警告，但从 fMRI 记录估计的 GC 网络包含对任务特定认知状态进行分类的有用信息。我们使用来自 1000 名参与者的 fMRI 数据（人类连接组计划数据库）估计了瞬时和基于滞后的 GC 功能连接网络。经过瞬时或基于滞后的 GC 训练的线性分类器能够可靠地区分七种不同的任务和静息大脑状态，交叉验证准确率达到 0.80%。通过网络模拟，我们证明瞬时和基于滞后的 GC 分别利用快速和慢速时间尺度上的相互作用来实现稳健的分类。利用人类 fMRI 数据，瞬时和基于滞后的 GC 确定了互补的任务核心网络。最后，GC 连接的变化解释了各种认知分数的个体间差异。我们的研究结果表明，瞬时和基于滞后的方法揭示了大脑功能连接的互补方面，并表明使用 fMRI 估计的缓慢、定向的功能相互作用可以提供与行为相关的认知状态的有用标记。
带有反向传播波及其在芯片上的主动控制
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经济衰退会减缓技术发展吗？来自企业层面的证据
经济衰退是否会损害技术投资，进而损害未来的总供给？我们利用对德国企业代表性调查中有关研发和传播创新投资的独特、详细数据，为这一问题提供了新的证据。我们的数据可以识别出危机引发的创新投资削减，与危机前的投资计划相比，平均有条件削减为 -65%（研发）和 -70%（传播），分别集中在 20% 和 25% 的企业中。我们估计，1% 的周期性产出下降将导致创新投资下降 -0.3%。企业层面的财务限制加剧了创新的减少。我们的研究结果表明，短期冲击至少会在中期内影响总供给，挑战了外生技术假设以及由此产生的标准总量波动模型中商业周期与长期增长之间的二分法。我们表明，需求冲击是周期性技术投资削减的主要原因之一，支持了需求冲击可以表现为技术冲击的观点。我们将微观层面的结果形式化为新凯恩斯主义模型，该模型通过对研发和技术传播的投资实现内生增长，从而共同决定一般均衡中的周期和趋势。