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World File Search System市场营销部
零售策略
贝基·阿布塔利翁 联系方式 rem344@nyu.edu 纽约大学 908-342-1965 斯特恩商学院 办公时间需预约 市场营销部 教室待定 西四街40号 纽约，NY 10012 ________________________________________________________________________ 课程描述和目标 本课程旨在让学生了解塑造竞争日益激烈且快速发展的零售业的力量。我们将探讨正在改变市场的人口、经济、竞争和技术发展，以及参数如何影响消费者行为和零售商商业模式的有效性。 由于新进入者和技术的使用，零售业在不断发展，而最近的疫情加速了这一发展，我们将探讨新参与者的成功和现在失去市场份额的参与者的失败的定义。 到本课程结束时，学生将能够：
单一电力市场 (SEM) 市场力量和流动性...
1 SEM 委员会 (SEM-16-030) 咨询的 MMO 考虑对最大的市场参与者 (即 ESB、SSE、Energia 和 BG Energy) 实施 MMO，这些参与者将承担双边义务 (即他们将被要求购买和出售远期发电量)。在咨询文件 SEM-16-030 – “促进 I-SEM 远期市场流动性的措施”中，SEM 委员会指出，做市商的目标是指定产品的价格报价始终可供交易，而不是达到一定的最低流动性水平。2 SEM 委员会在 SEM-16-030“促进 I-SEM 远期市场流动性的措施”中咨询的 FCSO 考虑将 ESB 以定向合同形式承担的远期合同销售义务扩展到其他发电厂，基于他们在日前市场中可调度发电的可用模型预期销售量。 SEM 委员会设想，此类 FCSO 将要求以标准化差价合约 (CfD) 产品的形式在定期拍卖中出售发电量。
平台经济中的市场定义和市场力量
市场成为分析的关键部分，而市场定义传统上的作用是隔离问题。因此，[...] 应减少对分析的市场定义部分的重视，而应更多地重视损害理论和反竞争策略的识别。”（Crémer、de Montjoye 和 Schweitzer，2019 年，第 46 页）
电力市场中具有市场力量的电池
图 1 显示了电池套利对不同折旧成本（0、20、40 欧元/兆瓦时）市场价格的影响，与没有电池的情况相比。当电池成本非常低时（例如，参见 𝐶= 0 的极端情况），电池在价格低时会提高价格，在价格高时会降低价格。但是，当电池成本低于市场价格的平均值时（参见 𝐶= 20 ），电池就会有权衡，当价格飙升高于折旧成本时，电池就会进行套利。这种情况在最高峰值价格（而不是最低峰值价格）下更常见。因此，电池更有可能降低价格。我们的结果表明，当电池的折旧成本在0至40欧元/兆瓦时之间时，电池的价格套利使峰值与平均价格的比率从1.16降低到1.11，而最低与平均价格的比率从0.88降低到0.91。
2023美国数据中心市场概述和市场集群
AI对数据中心市场的影响是多方面的。预计AI/ML的预期需求预计需要更大的功率密度要求；现有数据中心中的高分标准目前需要每个机架约10-14kW，而预期的AI要求为每个机架约40-60kW。基础模型（经过大型的，大型的机器学习模型，经过多样化，大量数据集训练）和AI应用程序需要在会话中进行初始培训和对用户提示的推断，需要巨大的计算能力。随着AI和ML模型和应用程序的增长，训练和运行所需的计算资源呈指数增长。训练的初始功率要求比推理重得多，另一方面，尽管涉及更多
天风医药产业前沿专题系列研究脑机接口产业
未来市场发展潜力巨大，鼓励政策频出，应用场景广阔。市场端：据麦肯锡2020年研究报告显示，2030-2040年脑机接口全球 每年的市场规模可能在700亿到2000亿美元之间；政策端： 2024 年 1 月，工信部等七部门发布《关于推动未来产业创新发展 的实施意见》，突破脑机融合、类脑芯片、大脑计算神经模型等关键技术和核心器件，研制一批易用安全的脑机接口产 品，鼓励探索在医疗康复、无人驾驶、虚拟现实等典型领域的应用 ；应用端：科研实验平台重视神经创新技术的的研发，具 有交叉融合特色实验支撑的能力。神经影像技术研发、神经计算软件研发、神经电子技术研发等多方面神经技术的研发，对神经 感知、神经调控和神经计算的研究提供技术支持，开展以脑疾病诊治与康复为核心的重大基础科学问题和智能决策、人机交互等 关键技术应用基础研究，布局神经数字疗法、神经电子药物和智能神经康复三个研究方向。
人工智能与劳动力市场
我们感谢 Bledi Taska 的详细评论和提供 Burning Glass 数据的访问权限；感谢 Joshua Angrist、Andreas Mueller、Rob Seamans 和 Betsey Stevenson 提供的非常有用的评论和建议；感谢 Jose Velarde 和 Zhe Fredric Kong 提供的专业研究协助；感谢 David Deming 和 Kadeem Noray 分享他们的代码和数据。Acemoglu 和 Autor 感谢埃森哲律师事务所、IBM 全球大学、Schmidt Futures 和 Smith Richardson 基金会的支持。Acemoglu 感谢谷歌、美国国家科学基金会、斯隆基金会和图卢兹信息技术网络的支持，Autor 感谢卡内基研究员计划、海因茨家庭基金会和华盛顿公平增长中心。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。