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大宗商品丰富型经济中的失业
我们通过一个开放经济多部门模型来研究“荷兰病”的相关性，该模型以劳动力市场摩擦导致的失业为特征。该模型的贝叶斯估计量化了商业周期冲击和结构性变化对失业率的影响。将我们的模型应用于澳大利亚经济，我们发现 21 世纪大宗商品价格的持续上涨导致汇率升值和净出口下降，从而导致部门转移导致失业率上升。然而，据估计，这种“荷兰病”效应在数量上很小，并被失业率的持续长期下降所抵消，这是由于非贸易部门相对于贸易部门的相对负效用降低所致。劳动力供应偏好的变化，以及家庭偏好向非贸易消费的转变，类似于结构转型过程，使贸易部门对大宗商品价格冲击更加敏感，但在整个经济中所占比例较小。我们得出的结论是，即使在像澳大利亚这样商品资源丰富的经济体中，商品价格的变化在解释失业问题时也不像其他冲击或结构性变化那么重要。
探索丰富环境中的多模式 BCI 策略
摘要 — 脑机接口依赖于看似简单但实际执行起来却很复杂的认知任务。在这种情况下，提供引人入胜的反馈和主体的体现是整个系统性能的关键之一。然而，事实证明，单靠非侵入性大脑活动通常不足以精确控制机械臂等复杂外部设备的所有自由度。在这里，我们开发了一种混合 BCI，它还集成了眼动追踪技术，以提高主体的整体代理感。虽然之前已经探索过这种解决方案，但如何结合凝视和大脑活动以获得有效结果的最佳策略研究甚少。为了解决这一差距，我们探索了两种不同的策略，其中执行运动想象的时间会发生变化；一种策略可能比另一种策略更不直观，这会导致性能差异。
大宗商品丰富型经济中的失业
我们通过一个开放经济多部门模型来研究“荷兰病”的相关性，该模型以劳动力市场摩擦导致的失业为特征。该模型的贝叶斯估计量化了商业周期冲击和结构性变化对失业率的影响。将我们的模型应用于澳大利亚经济，我们发现 21 世纪大宗商品价格的持续上涨导致汇率升值和净出口下降，从而导致部门转移导致失业率上升。然而，据估计，这种“荷兰病”效应在数量上很小，并被失业率的持续长期下降所抵消，这是由于非贸易部门相对于贸易部门的相对负效用降低所致。劳动力供应偏好的变化，以及家庭偏好向非贸易消费的转变，类似于结构转型过程，使贸易部门对大宗商品价格冲击更加敏感，但在整个经济中所占比例较小。我们得出的结论是，即使在像澳大利亚这样商品资源丰富的经济体中，商品价格的变化在解释失业问题时也不像其他冲击或结构性变化那么重要。
人类遗传证据丰富了批准药物的副作用
人类遗传证据富含批准药物的副作用Eric Vallabh Minikel 1（OrcID：0000-0003-2206-1608），Matthew R. Nelson 2,3†（OrcID：0000-0000-0000-0000-0000-0000-0001-5089-5867）1。史丹利精神病学研究中心，剑桥，马萨诸塞州02142 2。Deerfield Management Company，L.P。，纽约，纽约10010 3。 Genscience LLC，纽约，纽约10010†通讯作者：mnelson@genscience.com摘要安全失败是药物开发成功率低的重要因素。 人类遗传证据可以选择疾病中的药物靶标，并丰富成功计划。 在这里，我们试图确定人类的遗传证据是否也可以富含认可药物的标记副作用（SES）。 我们将SES的SIDE数据库与全基因组关联研究，孟德尔氏病和体细胞突变的人类遗传证据相结合。 SES的可能性是具有类似SE的性状的人类遗传证据的药物的可能性的2.0倍。 当特征和SE彼此最相似时，富集最高，并且在批准的指示也与SE相似的药物方面非常强大。 遗传证据的富集对于更特定于药物，影响更多的人并且更加严重的SES最大。 SES映射到的疾病区域之间存在明显的异质性，心血管SES的阳性预测值最高。 这支持在药物发现过程中早期人类遗传证据的整合，以确定在药物开发过程中要监测或减轻的潜在SE风险。Deerfield Management Company，L.P。，纽约，纽约10010 3。Genscience LLC，纽约，纽约10010†通讯作者：mnelson@genscience.com摘要安全失败是药物开发成功率低的重要因素。人类遗传证据可以选择疾病中的药物靶标，并丰富成功计划。在这里，我们试图确定人类的遗传证据是否也可以富含认可药物的标记副作用（SES）。我们将SES的SIDE数据库与全基因组关联研究，孟德尔氏病和体细胞突变的人类遗传证据相结合。SES的可能性是具有类似SE的性状的人类遗传证据的药物的可能性的2.0倍。富集最高，并且在批准的指示也与SE相似的药物方面非常强大。遗传证据的富集对于更特定于药物，影响更多的人并且更加严重的SES最大。SES映射到的疾病区域之间存在明显的异质性，心血管SES的阳性预测值最高。这支持在药物发现过程中早期人类遗传证据的整合，以确定在药物开发过程中要监测或减轻的潜在SE风险。简介安全问题是候选药物失败的主要因素1。药物靶标和表型结果之间人类遗传学的因果证据可以在开发之前对候选药物的潜在目标安全责任提供见解2。遗传证据2支持的不良事件轶事和人类基因功能丧失的负面后果支持的药物耐受性3。有条理的研究表明，具有与给定器官系统有关的遗传证据的药物靶标更可能在该器官系统4中表现出副作用（SES），并且具有SES的药物更有可能与靶靶蛋白与相关的Mendelian疾病结合5。现象全关联研究6，功能丧失变体7的策展以及研究了稀有纯合功能丧失参与者的临床和分子后果的研究8用于评估潜在的目标上的目标负债。但支持SES遗传证据的预测价值仍然有限。我们最近重新审视了我们先前的观察，即人的遗传证据支持蛋白质靶标与药物指示之间的因果关系，这表明它将临床成功率提高了2.6 9。这样做，我们建立了一种通过基于医学主题标题（网格）项的相似性矩阵来映射人类遗传学特征的方法。我们在此使用相同的方法将遗传证据与SES联系起来，并确定它们是否相似地富集。分配允许的定量相似性分数
石油丰富国家的能量转变：伊朗的案例研究
与技术，经济，政治和社会发展相关的能源建模和计划问题已成为国家和全球多年来国家和全球温室气体排放控制的关键问题。本文对石油富含能源系统的当前和未来能源供应进行了建模和分析，因为这类国家的能源强度很高。建模了高共享的化石能量系统，并提出了适当的能源组合来满足巴黎协定中的国家承诺。能量计划用于对能量系统进行建模。每小时为2004年E 2016提供所有能源部门和子行业的实际能源需求和供应，并预计2030年。分析了五种不同的Sce-Narios，结果表明，电力部门比其他能源部门更具影响力。效率改善热力计划和将可再生能源资源整合到电力部门中更有用。在适当的情况下，热电厂效率提高了1％，可再生能源容量的年平均增长率为22％，可以减少4％的CO 2。得出的结论是，在伊朗等石油富裕县中，能源系统的效率提高，尤其是在电力生产中，对整体CO 2减少目标更有用。降低CO 2的努力是有益于国家能源体系经济，国际社会将从更有效的能源体系中受益。©2021作者。我们认为，由于石油富裕国家的总能源供应减少，国际市场的能源供应将增加，这进一步减少了全球石油和天然气价格的压力。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
利用生成式人工智能丰富数字助理体验
生成式 AI 助手取决于训练模型中使用的基础数据的质量和数量。组织应准备其数据、文档、内容以及类似的背景和材料作为学习基础，以增强开源 AI 模型。这些跨环境（本地或边缘）的定制数据集使数字助理能够形成直观的理解，从而为使用该工具的人提供更相关、更准确的帮助。
人工智能和深度学习如何丰富设施管理和清洁服务
让新员工入职、学习内部质量标准并确保一切都整合在一起需要精力、时间，当然还要花费很多钱。当一切都完成后，留住员工是最大的赌注。设施管理和清洁服务的波动率最高。
全球南方的数据丰富工作和人工智能劳动力
人工智能（尤其是生成式人工智能）的快速发展依赖于数百万从事数据丰富工作的工人——整理、标记和注释数据以训练人工智能模型。这一新兴劳动力类别还包括内容审核员，他们通常负责定义社交媒体平台上允许的内容的界限，以及其他新形式的人工智能支持劳动力。这些工人通常在南半球从事不稳定的合同工或按任务付费的工作，在全球经济中几乎是隐形的。人们对这批劳动力的规模、人口统计或工作条件知之甚少，尤其是在南半球。然而，人工智能劳动力经济的出现对发展中地区具有重大影响，目前还不清楚这些工人如何为全球人工智能行业和他们所居住的经济做出贡献，以及哪些措施可能有助于保护他们。
丰富航空网络规划数据，真实了解旅客需求
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在 AI 开发人员中实施负责任的数据丰富实践
* 在这种情况下，试点是主要项目之前完成的数据丰富项目的较小版本，目的是测试项目设计，以便 AI 从业者可以在相同条件下完成完整的数据丰富项目之前进行调整。在试点期间，AI 从业者可以测试任务指令的清晰度，吸收代表将执行数据丰富的一组人员的反馈，确定任务的不同元素可能需要多长时间的基线，以设定切合实际的期望和适当的支付率，等等。