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第 6 单元 内生增长模型
内生增长模型在结构上与新古典增长模型有些相似，但在基本假设和得出的结论上却有很大不同。最显著的理论差异源于抛弃新古典增长模型关于资本投资收益递减的假设，允许总产量规模收益递增，并经常关注外部因素在确定资本投资回报率方面的作用。内生增长理论假设公共和私人对人力资本的投资会产生外部经济和生产力提高，从而抵消收益递减的自然趋势，从而试图解释规模收益递增的存在以及各国长期增长模式的差异。虽然技术在这些模型中仍然发挥着重要作用，但技术的外生变化已不再是解释长期增长的必要条件。
气候变化、定向创新和能源转型
1 Aghion、Dechezleprêtre、Hémous、Martin 和 van Reenen (2016) 为汽车行业在清洁能源和污染能源之间做出选择时 DTC 和路径依赖提供了实证证据。有关 DTC 的更多证据，另请参阅 Popp (2002) 或 Calel 和 Dechezleprêtre (2016)。2 Gentile (2024) 在专注于间歇性和存储技术的 DTC 模型中考虑了 IRA。她还发现，虽然 IRA 可以改善福利，但在激励清洁能源转型所需的新技术开发方面还远远不够。这项研究丰富了越来越多的文献，这些文献在具有外生技术和边学边做效应的宏观经济模型中研究 IRA（例如 Casey、Jeon 和 Traeger ( 2023 )、Bistline、Mehrotra 和 Wolfram ( 2023 )、Arkolakis 和 Walsh ( 2023 )）。
2023 年年度能源展望的假设
国家能源建模系统 (NEMS) 的住宅需求模块 (RDM) 根据家庭数量以及耗能设备的存量、效率和强度来预测未来住宅部门的能源需求。RDM 预测从基准年的住房存量估计值、为存量提供服务的耗能设备的类型和数量以及设备的单位能耗 (UEC)（以百万英热单位/户/年为单位）开始。RDM 将新住房单元添加到存量中，确定新单元中安装的设备，淘汰现有住房单元，淘汰和更换设备。该模块的主要外生驱动因素是按类型（单户住宅、多户住宅和移动住宅）和人口普查分区划分的住房开工情况，以及美国九个人口普查分区每种能源的价格（图 1）。
人工智能和不断变化的技能需求......
大多数接触人工智能 (AI) 的工人不需要专门的 AI 技能（例如机器学习、自然语言处理等）来使用 AI。即便如此，AI 也会改变这些工人所做的任务以及他们所需的技能。本报告首次估计了人工智能 (AI) 对不需要专门 AI 技能的工作技能需求的影响。结果显示，在高度接触 AI 的职业中，最需要的技能是管理和商业技能。这些包括一般项目管理、财务、行政和文书任务的技能。结果还显示，随着时间的推移，在高度接触 AI 的职业中对这些技能的需求有所增加。例如，这些职业中需要至少一项情感、认知或数字技能的空缺职位比例增加了 8 个百分点。然而，通过对一组机构（这可能导致人工智能暴露的外生变化）进行分析，该报告发现证据表明，在最容易受到人工智能影响的机构中，对这些技能的需求开始下降。
引用本文为：Ayhan I，YılmazS。分析影响无细胞胎儿DNA测试的胎儿分数的因素进行非整倍性筛选。 zeynep
这项研究被设计为在AcıbademAltunizade医院，妇产科和妇科部门进行的回顾性队列研究。孕妇在2018年至2023年之间在外诊所在外生诊所进行了产前护理，构成了该研究的人口。选择了无细胞DNA测试进行非整倍性筛查并患有单胎怀孕的女性。对电子数据库的关键字搜索使用关键字“无细胞的胎儿DNA”和“ NIPT”确定了案例。从电子病历中提取了母子和胎儿特征，无细胞的胎儿DNA检测结果以及妊娠和新生儿结局数据。涉及与所有相关国家法规和机构政策相关的人类受试者的研究，并符合赫尔辛基宣言的宗旨（2013年修订），并已由作者研究所审查董事会（AcıbademmehmetAliaydınlararaydınlarraryUniversity）批准
全球经济环境 - IE
对于任何一家公司而言，经济环境可以定义为公司外部因素的完整集合，这些因素是公司决策过程的外生因素，会对公司业绩产生影响。需要考虑的因素范围很广，它们对公司的影响也各不相同。从宏观经济方面，如消费者需求和可支配收入的周期性条件，到政治或制度特征，如市场结构或法治，再到社会经济因素，如健康状况或安全和保障问题。大多数被视为经济环境的因素都是动态的，它们会随着时间而变化，因此对它们的假设也需要不断修改和更新。政府决策和政府政策也在解释经济动态方面发挥着关键作用。一些经济变化发生在短期内（由于经济周期或政府决策），而一些则需要几十年才能改变（称为结构性变化或结构性改革）。跟踪经济环境的变化并了解其经济影响对于企业经理和政策制定者来说都至关重要。
使用最佳计划停机管理电力系统引起的野火风险：预印本
摘要 — 电力需求的不断增长和极端天气条件的增加给我们的电网带来了前所未有的压力。这种压力通常会导致电气元件故障，从而引发野火。这项工作开发了一种新模型，通过优化输电网络的运行计划来平衡电网运行的可靠性和野火引发的风险，同时考虑包括外生因素和运行因素在内的时变风险指标。储能系统被认为可以在高峰野火时段提供电力并实现时间负载转移。该问题被表述为一个混合整数线性规划，该规划最大化服务电力需求和电网引起的野火风险降低的加权和。结果表明，该模型能够在不大幅削减负荷的情况下显着降低野火风险。索引词 — 野火风险管理、电力系统运行、野火弹性电力系统、主动调度
金属添加剂制造的变换高熵合金的一些不同特征
肾细胞癌（RCC）是一种常见的泌尿外科肿瘤，预后较差，因为对化学疗法和放疗不敏感。大约20％ - 30％的RCC患者在第一次诊断时具有转移，因此只能进行全身治疗。由于肾脏肿瘤的异质性，对药物的反应因人而异。因此，患者衍生的类器官，高度概括的肿瘤异质性成为了高通量外生体药物筛查的有前途的模型，因此指导了RCC患者的药物选择。全身治疗RCC主要针对肿瘤微环境，包括新生血管和免疫细胞。我们回顾了几种方法，其中使用了患者衍生的类器官模型模仿不仅肿瘤上皮的异质性，而且还模仿肿瘤微环境的异质性。我们进一步讨论了患者衍生的类器官发展的一些新方面，并保留了RCC患者的体内疾病。
基于长期电力消耗预测的储能系统最优容量确定方法
摘要：企业用电计划不均衡导致峰值功率增加，从而导致电力供应成本增加。储能设备可以通过补偿计划的计划偏差来优化能源计划，并在参与需求响应时减少外部网络的消耗。然而，在一天中，可能会出现几个用电高峰，这会导致电池完全放电到其中一个峰值；结果，总峰值功耗不会下降。为了优化存储设备的运行，通常使用日前预测，这可以确定峰值的总数。然而，存储系统的功率可能不足以实现最佳峰值补偿。在本研究中，使用基于决策树模型中外生参数的长期功耗预测。基于预测，开发了一种用于确定特定消费者最佳存储容量的新算法，从而优化了平衡负载计划的成本。