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地缘政治油价风险与经济波动
摘要 本文旨在了解石油市场中随时间变化的地缘政治风险的一般均衡效应。回答这个问题需要同时对几个特征进行建模，包括宏观经济灾难和地缘政治驱动的石油生产灾难、石油储存和预防性储蓄，以及产出和石油价格不确定性的内生决定因素。我们发现，石油价格不确定性往往是由宏观经济不确定性驱动的。地缘政治驱动的重大石油供应中断概率的变化对石油价格和宏观经济有重大影响，但由此产生的石油价格不确定性并不是宏观经济总量波动的主要驱动因素。关键词：地缘政治风险、宏观经济风险、随时间变化的不确定性、罕见灾害、石油、内生性、冲击传播、经济波动、预防性储蓄、库存 JEL 分类：E13、E22、E32、Q43
part-xv-outline-24-may-2024-English.pdf
2.1股票的“利益”是什么意思？6 2.2什么是被认为是利益？8 2.3什么是衍生性利益和“基础股份”？9 2.4术语“长位置”和“短位置”是什么意思？11 2.5如果我持有衍生品，我认为有多少股是感兴趣的？12 2.6如何以及何时计算我的股份兴趣百分比？14 2.7我什么时候必须发出通知？17 2.8 [已删除为花费] 2.9“您对股票变化的兴趣的性质”是什么意思？20 2.10我必须披露什么价格/考虑，我该如何计算？23 2.11我持有股份的“能力”是什么意思？25 2.12被忽略的豁免和利益。26 2.13证券借贷和贷款43 2.14受控公司50 2.15公司提交的通知的特殊功能52 3。董事和首席执行官的职责
Bjophthalmol-2020-316594 1..6
抽象背景/糖尿病性视网膜病（DR）筛查程序的数字图像分级的目标是由于糖尿病患病率的增加而代表了一个重要的挑战。我们评估自动人工智能（AI）算法的性能，从英语糖尿病眼镜筛选计划（DESP）中分类视网膜图像，以测试阳性/技术失败与测试阴性，使用人类按照标准国家协议作为参考标准的人类分级。方法是根据标准的国家协议手动对来自三个英语DEST的连续筛选剧集进行的视网膜图像，并通过具有机器学习的软件Eyeart v2.1的自动化过程进行了分级。使用人类等级作为参考标准确定筛查性能（敏感性，特定的）和诊断准确性（95％顺式）。对引用的视网膜病（人类渐变，无法分级的，不可引用的大斑马病，中度至严重的非促销或增生性或增生性），Eyeart的结果敏感性（95％顺式）为95.7％（94.8％至96.5％）。对于轻度到中度的非增强性视网膜病，敏感性为98.3％（97.3％至98.9％），具有引用的baculopathy，100％（98.7％，100％）对中度至重度严重的非促进性性视网膜病和100％（97.9％，100％，100％，100％，100％）的敏感性。Eyeart与68％（67％至69％）的No VerinoPathy（特定峰）的人类等级达成一致，当与不可回顾的视网膜病变相结合时，特定的54.0％（53.4％至54.5％）的特异性。结论该算法在现实世界中的筛查服务中表现出对高风险视网膜病的敏感性水平，具体的特定城市可以使人类分布者的工作量减半。AI机器学习和诸如此类的深度学习算法可以提供相当于临床上的视网膜病的快速检测，尤其是在训练有素的员工队伍无法获得或需要大规模和快速结果的环境中。
Jing Wei，Jincheng Zhang*，Yanan Shi，Huiqin Zhang，Yan Wu血清VEGF，高敏感性CRP和Cystatin-C有助于诊断2型糖尿病
摘要：升高的血清尿酸（UA）水平与2型糖尿病性视网膜病（DR）有关。血管内皮生长因子（VEGF），高敏化C反应蛋白（HS-CRP）和胱抑素C（CYS-C）（CYS-C）与2型DR相关的高尿素（HUA）（HUA）（HUDR）参与，我们探索了HUDR中的临床值。2型DR患者分为HUDR/DR组，其中2型糖尿病（T2DM）患者作为对照组。血清VEGF和炎症标志物HS-CRP和CYS-C水平通过ELISA和免疫扰动法评估。通过Pearson检验分析血清UA水平与VEGF/HS-CRP/CYS-C之间的相关性，通过接收器操作特征性曲线分析了VEGF/HS-CRP/CYS-C的诊断值，并通过Logiantic Muthistic consection farmitiation特征曲线分析了HUDR中的独立风险因素。T2DM/DR/HUDR组之间的血清VEGF/HS-CRP/CYS-C水平差异在统计学上是显着的，其水平在HUDR> dr> t2dm中。HUDR患者的血清UA水平与血清VEGF/HS-CRP/CYS-C呈正相关。血清VEGF/HS-CRP/CYS-C有助于HUDR诊断，其组合显示出最大的诊断价值。 UA/FPG/HBA1C/VEGF/HS-CRP/CYS-C是HUDR的独立危险因素。 HUDR患者的增生性DR的发生率增加。 总的来说，HUDR患者的血清VEGF，HS-CRP和CYS-C水平增加了，HUA可能会促进DR的进展。HUDR患者的血清UA水平与血清VEGF/HS-CRP/CYS-C呈正相关。血清VEGF/HS-CRP/CYS-C有助于HUDR诊断，其组合显示出最大的诊断价值。UA/FPG/HBA1C/VEGF/HS-CRP/CYS-C是HUDR的独立危险因素。HUDR患者的增生性DR的发生率增加。总的来说，HUDR患者的血清VEGF，HS-CRP和CYS-C水平增加了，HUA可能会促进DR的进展。
人工智能与公司层面的生产力
人工智能 (AI) 通常被视为下一代通用技术，可在众多工业领域快速、深入和深远地应用。新型通用技术的主要特征是能够实现可能提高生产率的新生产方式。然而，到目前为止，只有极少数研究调查了人工智能在企业层面对生产力的可能影响；大概是因为缺乏数据。我们利用企业采用人工智能技术的独特调查数据，并使用德国企业样本估计其生产力效应。我们同时使用横截面数据集和面板数据库。为了解决人工智能采用的潜在内生性，我们还实施了 IV 方法。我们发现人工智能的使用对企业生产力产生了积极而显著的影响。这一发现适用于人工智能使用的不同衡量标准，即人工智能采用的指标变量，以及公司在其业务流程中使用人工智能方法的强度。
人工智能与就业：水晶球的展望
本研究提供了人工智能对欧洲地区就业影响的证据，填补了人工智能对欧洲就业影响新兴文献中的众多空白之一。基于 Felten 等人（2018、2019、2021）提出的基于职业的人工智能暴露指标，这些指标与 Albanesi 等人（2023）提出的欧洲职业分类 (ISCO) 相映射，我们分析了 2011 年至 2018 年之间的区域就业动态。在控制了广泛的供需因素后，我们的研究结果表明，平均而言，人工智能暴露对区域就业产生了积极影响。换句话说，在其他条件相同且潜在内生性问题得到缓解的情况下，以人工智能暴露职业占比相对较大的欧洲地区在 2011-2018 年期间表现出更为有利的就业趋势。我们还发现机器人密度对人工智能就业关系具有调节作用的证据，但缺乏因果基础。
人工智能与就业：水晶球里的展望
本研究提供了人工智能对欧洲地区就业影响的证据，填补了人工智能对欧洲就业影响新兴文献中的众多空白之一。基于 Felten 等人（2018、2019、2021）提出的基于职业的人工智能暴露指标，这些指标与 Albanesi 等人（2023）提出的欧洲职业分类 (ISCO) 相映射，我们分析了 2011 年至 2018 年之间的区域就业动态。在控制了广泛的供需因素后，我们的研究结果表明，平均而言，人工智能暴露对区域就业产生了积极影响。换句话说，在其他条件相同且潜在内生性问题得到缓解的情况下，以人工智能暴露职业占比相对较大的欧洲地区在 2011-2018 年期间表现出更为有利的就业趋势。我们还发现机器人密度对人工智能就业关系具有调节作用的证据，但缺乏因果基础。
量子计算在推进血浆物理模拟的融合能和高能量
适应性免疫通过调节抗原特异性反应，炎症信号传导和抗体产生，在动脉粥样硬化的发病机理中起着重要作用。但是，随着年龄的增长，我们的免疫系统经历了逐渐的功能下降，这种现象称为“免疫衰老”。这种下降的特征是增生性幼稚的B和T细胞的减少，B和T细胞受体库库减少，以及相关的分泌性分泌性疾病。此外，衰老会影响生发中心的反应，并恶化次级淋巴器官功能和结构，从而导致T-B细胞动力学受损并增加自身抗体的产生。在这篇综述中，我们将剖析衰老对适应性免疫的影响以及与年龄相关的B-和T细胞在动脉粥样硬化发病机理中所起的作用，强调需要针对与年龄相关的免疫功能障碍的干预措施，以减少心血管疾病风险。
用扩散桥从头指导的从头制药设计
在药物发现过程中，具有治疗所需生物学靶标的潜力的生物活性药物分子的从头设计是一项艰巨的任务。iSting方法倾向于利用靶蛋白的口袋结构来调节分子的产生。但是，即使是目标蛋白的口袋区域也可能包含冗余信息，因为口袋中的所有原子都构成与配体相互作用的原因。在这项工作中，我们提出了Pharmacobridge，这是一种通过扩散桥产生诱导所需的生物产生性的候选药物设计方法。我们的方法适应了扩散桥，可在SE（3）含量转化的方式下有效地将空间空间中的小麦克层布置转化为分子结构，从而提供了对生成分子上最佳生物化学特征布置的复杂控制。phar-macobridge被证明可以产生与蛋白质靶标具有高结合亲和力的命中率。
绿色技术政策对马来西亚沙巴青年气候变化意识的影响
减轻气候变化问题的角色应在青年中发表。本研究研究了绿色技术政策对马来西亚沙巴青年气候变化意识的影响。使用随机抽样方法，这项研究涉及来自沙巴四个地区的254名受访者，即塔沃（Tawau），拉哈德（Lahad Datu），桑达坎（Sandakan）和柯达（Kota Kinabalu）。本研究使用了两种i）概率模型和ii）两阶段最小二乘法的方法。我们发现青年对绿色技术政策的积极看法对他们的气候变化意识之间的积极影响。此外，当我们使用基于前景理论的两阶段最小二乘方法和识别策略解决模型估计中的内生性问题时，效果将增加五倍。这项研究强调了青年在实施绿色技术方面的巨大影响，以减少马来西亚的气候变化问题。