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经济衰退对当地造成的持久危害 - Upjohn Research
我们的分析本质上是比较受影响较严重地区与受影响较小的地区的长期结果，并且我们对过去五次经济衰退分别进行了比较：1973-1975 年、1980-1982 年、1990-1991 年、2001 年和 2007-2009 年。当然，遭受严重就业损失的大都市区可能在几个方面与损失较小的大都市区有所不同，控制这些差异很重要。因此，我们也小心地考虑了经济衰退前人口增长的差异（按年龄组划分），并且我们隐式地比较了该国九个地区中的每个大都市区。此外，我们的分析方法（称为事件研究）使我们能够确认，在经济衰退之前，受影响较大和较小的地区呈现相似的趋势；这有助于确保受影响较小的地区与受影响较大的地区（如果经济衰退没有那么严重）的情况能够进行良好的对比。
ADBI 工作论文系列
摘要 近年来，气候变化导致全球极端天气频发，世界各国逐渐意识到全球气候变暖带来的危害，各国也在努力推动减少化石燃料能源的消耗，使用环境友好、碳排放更低的可再生能源技术替代。交通运输领域作为能源消耗和污染排放的主要贡献者，越来越受到重视。同时，新能源汽车比燃油汽车更节能环保，在汽车市场上更为普遍，市场前景广阔。绿色氢能作为新能源汽车可再生、清洁、高效的能源，也正逐步应用于交通运输领域，推动碳中和目标的实现。本文回顾了氢能在交通领域的研究，总结了前人的研究成果，并提出了氢能未来应用面临的挑战。 关键词：碳中和，氢能，气候变化，可再生能源，交通运输 JEL分类号：R40
基于脑机技术的情绪研究：文献计量分析与研究思路
本研究对249篇关于脑机技术在情绪研究中的应用的文献进行了科学分析。我们发现，现有的研究主要集中在工程学、计算机科学、神经科学和心理学领域。中国、美国和德国的发文数量最多。作者可分为四组：实时功能磁共振成像（rtfMRI）研究组、脑机接口（BCI）影响因素分析组、脑机音乐接口（BCMI）组和用户状态研究组。聚类结果可分为五类，包括外部刺激与事件相关电位（ERP）、脑电图（EEG）与信息收集、支持向量机（SVM）与信息处理、深度学习与情绪识别、神经反馈和自我调节。在前人研究的基础上，本研究指出个体差异、隐私风险、BCI应用场景的扩展研究等值得进一步研究。
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摘要。认知障碍是需要创建可靠的诊断和矫正工具的最常见的神经系统疾病类型。随着有效药物的开发，近年来，一系列研究一直在积极发展，其中各种非侵入性脑刺激的方法以及来自当前人的当前生理参数的反馈，主要来自电脑（EEG）的节奏组成部分（EEG）（EEG）（EEG），成功地用于诊断和正确的认知能力。提出的工作的目的是分析最新出版物，考虑这一研究线的成就，并突出其进一步发展的最有希望的方向。使用经颅磁和电刺激以及感觉类型的刺激（声学，光学和视听刺激）的研究，其中考虑了根据患者自身生物电性过程的反馈信号进行非侵入性刺激。由作者纠正各种认知障碍而开发的EEG引导的轻型刺激的优势是策划的。关键字：认知障碍，校正，非侵入性脑刺激，经颅磁和电刺激，感觉刺激，反馈，脑电图（EEG），EEG引导的光音乐刺激。
Gamma：利用 Gustavson 算法加速……
我们提出了 Gamma，一种使用 Gustavson 算法解决前人工作挑战的 spMspM 加速器。Gamma 使用专门的处理单元和简单的高基数合并来执行 spMspM 的计算，并并行执行许多合并以实现高吞吐量。Gamma 使用一种新颖的片上存储结构，该结构结合了缓存和显式管理缓冲区的特性。该结构捕获了 Gustavson 的不规则重用模式，并通过明确解耦的数据移动传输数千个并发稀疏光纤（即行或列的坐标和值列表）。Gamma 采用一种新的动态调度算法，尽管存在不规则性，但仍能实现高利用率。我们还提出了新的预处理算法，以提高 Gamma 的效率和多功能性。因此，Gamma 的性能比之前的加速器高出 gmean 2.1 × ，并将内存流量减少了 gmean 2.2 × 和高达 13 × 。
SCL-RAI：基于跨度的对比学习与检索增强推理，用于 NER 中未标记实体问题
命名实体识别是自然语言处理中的一项基本任务，旨在对文本中的命名实体进行定位和分类。由于大规模且经过良好注释的数据集，基于深度学习的方法（Li et al.，2022b；Devlin et al.，2019）取得了巨大成功。然而，在具有 112 个细粒度命名实体标签的真实数据集（如 Ling 和 Weld（2012））中，大量的实体类别可能会导致不可避免的注释缺失。此外，在实际场景中，为了获得大型 NER 数据集，远程监督方法（Ren et al.，2015；Fries et al.，2017）可能会使这个问题更加严重，因为实体词典无法覆盖所有实体。前人的研究（Li et al.，2021；Shang et al.，2018）发现这个问题严重阻碍了NER模型的性能，并将这个问题命名为无标记实体问题。如图1所示，未标记的第二个“NBA”可能会混淆模型并引入不必要的噪音。为了解决这个问题，人们从不同的角度提出了几种尝试。受到启发
Andre Gunder Frank。RcORIENT：亚洲时代的全球经济。伯克利：加州大学出版社，1998 年。xxix + 416 页。ISBN 0520214749，15.95 美元
我们全都错了。每一位社会科学家经常会有一种隐隐的感觉，也许这个世界并不像他或她想象的那样。然后我们大多数人喝了一杯，睡个好觉，第二天回到大学，继续沿着前人走过的路教书。如果我们错了，至少我们是受人尊敬的。但安德烈·冈德·弗兰克和我们其他人不一样。这位几十年来特立独行的人现在写了一本书，他的偶像崇拜达到了新的高潮。塞缪尔·亨廷顿和沃尔特·罗斯托错了，熟悉弗兰克早期关于依赖和欠发达发展的作品的读者不会感到惊讶。但亚当·斯密、卡尔·马克思、维尔纳·桑巴特、马克斯·韦伯、阿诺德·汤因比、威廉·麦克尼尔、弗朗西斯·布罗代尔，甚至伊曼纽尔·瓦尔斯托现在都被列入了这份名单。安德烈·冈德·弗兰克 (Andre Gunder Frank) 也发现他先前关于依赖理论的研究存在致命错误。
AI 智能应用对日常生活之翻转与创新
从｢ AI 智能应用对日常生活之翻转与创新」专题报告中可以印证，人类的智慧和AI 科技，两方互相依赖，互惠互利，相辅相成，互相成就另一方， AI 科技的突飞猛进，不但使得人类的智慧得以更充分地展现，甚至藉由AI 而变得更添智慧，进而能做到以前人类做不到的事情。本专题报告内容含括了AI 与语音辨识、老人生活、工程建造、 5G 科技运用、运动、教育学习、人文等领域，人类的智慧结合AI ，未来似乎有无限想像的可能。刘炯朗院士主讲｢科技与人文的平衡-AI 靠哪边站」压轴，阐述了一个不同的观点来看科技和人文，两者分别代表着电脑和人脑，就像翘翘板的两端，而中间点就是AI 的文明思路。本专题报告密切结合了人工智慧与人文关怀，能让大家深入了解AI 科技在日常生活中的翻转、创新，以及它将给人类带来更多更方便的生活和更美好的未来。当然，我诚挚期盼着这本专题报告，藉由主讲者无私地分享精辟的见解，必然助益产官学研
红腿专业公报
有时，我们大多数人都听到过这样一种无知和缺乏经验的指责，即军事史价值不大，因为它与现在关系不大。这种说法通常基于对过去及其对现在和未来的影响的危险的狭隘和扭曲的看法。历史为师。当盟军开始入侵诺曼底时，巴顿将军写道：“要成为一名成功的士兵，你必须了解历史。”1 历史上的伟大战场指挥官都表达过同样的看法。研究历史对于了解现在和为未来做准备至关重要。尽管近年来技术发生了变化，作战和战术理论也持续快速发展，但战斗领导者可以从过去的战斗和战役中学到很多东西。研究军事史有助于我们了解塑造现在的部队相互作用和战场动态。它还提供了从长远角度看待当前问题的方法，即了解过去的人们如何处理类似的问题和情况。敏锐地了解前人所面临的挑战以及他们设计的解决方案，使我们能够从他们的经验中受益，并更有效地处理我们今天面临的许多重要问题。为未来做准备。因为人性始终不变，历史提供了一些情景，我们可以从中洞察未来可能发生的事件。例如，历史告诉我们 50 年
混合型大细胞神经内分泌癌（大细胞神经内分泌癌的一种亚型）的临床特征和治疗管理
混合性大细胞神经内分泌癌（CLCNEC）是一种少见的神经内分泌癌，约占大细胞神经内分泌癌（LCNEC）的10%，主要由共存的腺癌成分组成，侵袭性强，预后差。CLCNEC的治疗方案主要指早期以完整手术切除为首选，Ⅱ期以上患者需辅助治疗。目前对CLCNEC的研究多为小样本、回顾性研究，对于是否进行分子分型和治疗尚无共识，对于其应作为小细胞肺癌（SCLC）还是非小细胞肺癌（NSCLC）治疗存在较大争议。因此，为解决CLCNEC治疗方案选择混乱的问题，同时兼顾治疗效果，该文在总结分析前人研究基础上，充分寻求证据，大胆提出新的治疗见解：以依托泊苷-铂类（EP）方案作为辅助治疗的基础；此外，可根据RB1及TP53共突变是否存在来区分SCLC/NSCLC-CLCNEC，对NSCLC-CLCNEC可联合或序贯使用靶向治疗或包括铂类+吉西他滨或紫杉类（NSCLC-GEM/TAX）的NSCLC型化疗。