摘要:本文旨在评估从澳大利亚大型太阳能光伏 (PV) 发电厂通过长距离海底高压直流 (HVDC) 电缆进口到新加坡的电力的生命周期温室气体 (GHG) 排放。开发了一个成本优化模型来估算系统组件的容量。建立了一个全面的生命周期评估模型来估算这些组件的制造和使用排放量。我们的评估表明,要满足新加坡五分之一的电力需求,需要一个装机容量为 13 GW PV、17 GWh 电池存储和 3.2 GW 海底电缆的系统。这种系统的生命周期温室气体排放量估计为 110 gCO 2 eq/kWh,其中大部分来自太阳能光伏板的制造。电缆制造对温室气体排放的贡献并不大。通过改变满负荷时间和电缆长度,评估发现,距离新加坡较近的站点可能以相同/更低的碳足迹和更低的成本提供相同的能源,尽管日照量低于澳大利亚。但是,这些站点可能比澳大利亚的沙漠造成更大的土地使用变化排放量,从而抵消了较短高压直流电缆的优势。
对于瘫痪患者来说,无法交流是他们疾病中最痛苦的部分之一。语音脑机接口 (BCI) 可以通过将人们说话时的神经模式转化为句子,从而帮助人们克服这一问题。我们构建了一个管道,该管道由一个 RNN 组成,用于解码神经数据,一个 n-gram 语言模型 (LM),用于输出按可能性排序的可能单词序列列表,以及一个 Transformer 大型语言模型 (LLM),用于选择最可能的序列。我们在 LLM 中实现了对话上下文,其中为模型提供了额外的上下文信息以提高字错误率 (WER),并执行了结构化的超参数搜索。我们发现,在不同的上下文长度下,性能差异并不大,但最佳上下文窗口为 1,000 个字符,最终 WER 为 14.0%,比原始(无上下文)的 WER 16.7% 有所改善。在 600 个测试短语中,我们只能找到 170 个的上下文,有上下文的句子的 WER 为 10.6%。此外,我们使用 OpenAI 的 ChatGPT 直接评估句子,虽然没有成功,但可以提供可解释的结果。我们尝试了不同的 OPT 模型大小,但发现第二大模型(6.7B 参数)以微弱优势取得了最佳结果。
摘要 本文评估了疫情对女性就业、劳动力供应和照料的影响。与以往的经济衰退相比,此次新冠疫情引发的经济衰退对女性就业和劳动力参与的影响略大于男性,因此被称为“她衰退”。但男女之间的差距并不大,受教育程度较高和受教育程度较低的人之间的差距更大。与许多说法相反,女性并没有大量退出劳动力市场,也没有大幅减少工作时间。在疫情衰退期间,女性劳动力参与率总体并没有下降。平衡照料和工作的能力因教育程度、职业和种族而异。受教育程度较高的人可以在家工作。那些在各种面对面的“服务”职业和机构工作的人的就业率大幅下降。除了其他考虑的因素外,黑人女性受到的影响更为严重,而新冠疫情对健康的影响可能是原因之一。对疫情影响的估计在一定程度上取决于所使用的反事实假设,以及与 2020 年冬季或 2019 年之前的每个月是否有差异。然而,所有估计都表明,每个教育水平组的女性在设法保住工作的同时,也承受了更多照顾孩子的负担。疫情期间女性的真实情况是,她们尽可能地留在劳动力队伍中,并继续工作。
生产菌株的遗传稳定性和代谢稳健性是通过工业规模微生物发酵生产生物基产品的关键标准之一。本文在一种工业乙醇生产菌株酿酒酵母中探索了这些标准,该菌株能够通过染色体整合几个关键基因拷贝来共同发酵 D-木糖和 L-阿拉伯糖与葡萄糖,从而利用这些戊糖 (C5) 糖。在模拟工业环境中长期发酵的受控生物反应器中使用批量顺序培养,发现该菌株早在第 50 代及以后就表现出 D-木糖和 L-阿拉伯糖消耗的显著波动。这些波动似乎与在整个连续批量培养中出现的频率低于 1.5% 的少数低消耗 C5 糖克隆无关,这是由于编码 C5 糖同化酶的转基因拷贝数减少造成的。此外,富含低或高 RAD52 表达的亚群(其表达水平据报道与同源重组率成正比)未表现出 C5 糖同化缺陷,这表明其他机制可能是造成转基因拷贝数变异的原因。总体而言,这项研究强调了工业酵母中存在遗传和代谢不稳定性,尽管在我们的条件下这种不稳定性并不大,但在更恶劣的工业条件下可能会更加有害,从而导致生产性能下降。
资料来源:美国人口普查建筑许可证调查。分析:湾区理事会经济研究所注意:当前的住房需求基于2023-2031 RHNA(第六个)周期。除了萨克拉曼多,圣华金,斯坦尼斯拉us和Yolo县外,北加州大型巨型包括9县湾地区(阿拉米达,阿拉米达,康特拉·科斯塔,马林,纳帕,旧金山,旧金山,旧金山,圣克拉拉,索诺玛,索诺玛)。索拉诺县对区域住房生产的贡献并不大。根据加利福尼亚州住房和社区发展部跟踪的数据,索拉诺县司法管辖区批准了12,337个单位,其中包括仅击中该县经济适用的住房目标的48%。在研究的13个县中,索拉诺县在整个周期中的人均许可发行中排名第八。从1990年到2005年,大型大型每年平均有37,847个新的住房许可证,索拉诺县的平均每年为2,015(占国际大区总数的5.3%)。从2010年到2023年,大型区域的平均水平下降到每年27,814个新单元,Solano的年平均年平均值下降到990个新的年度单位,将其馅饼的切片降低到大型型平均水平的3.6%。
40年前,脊椎动物首次进行基因改造。从那时起,又有数百万人效仿,他们要么作为鱼类和畜牧业中的潜在食物供应商,要么作为生物医学研究中的疾病模型,要么作为异种移植的潜在器官捐赠者,要么作为药物的生物反应器。但与这些承诺相比,40 年的基因工程迄今取得的成果微不足道;通常,成功并不大,甚至根本不成功。 CRISPR/Cas基因剪刀的发现为动物生物技术应用注入了新的动力。与传统基因工程相比,新工具使转基因脊椎动物的生产变得更容易、更便宜、更快捷、更精确。多路复用(同时修改多个基因)也成为可能。 1、2 研究部门和工业界对新的基因工程技术充满热情;人们谈论着技术的突破和繁荣。随着基因组编辑动物的出现,过去的承诺如今得以实现。为什么涉及转基因动物的研究项目常常失败?使用 CRISPR/Cas 进行基因组编辑会改变未来什么吗?新工具会带来哪些风险和副作用?那么新一波转基因动物对于环境、消费者以及动物本身又意味着什么呢?这些问题将决定即将进行的政治和社会讨论,在讨论中将协商处理转基因动物的伦理和法律准则。因此,本报告将解释这些方面,并从动物、环境和消费者保护的角度进行解答。除了介绍全球趋势之外,还将讨论瑞士的事件。什么是允许的,什么是禁止的,立法是否存在漏洞?哪些方面需要重新建立道德准则?
血管生成是指从现有血管中长出新血管,这是实体肿瘤已知的六种机制之一,用于募集其起始、生长和转移扩散所需的血管。肿瘤内的血管网络促进营养物质、氧气和免疫细胞的运输,并受促血管生成和抗血管生成因子的调节。近四十年前,血管内皮生长因子 (VEGF) 被确定为促进血管通透性和血管生成的关键因子,随后又发现了 VEGF 家族配体及其受体 (VEGFR)。从那时起,十几种针对 VEGF/VEGFR 通路的药物已被批准用于治疗约 20 种实体肿瘤类型,通常与其他疗法联合使用。这些药物最初旨在饿死肿瘤,在临床前和临床研究中,它们会暂时“正常化”肿瘤血管,而在临床上,响应这些药物而增加的肿瘤血液灌注或氧合与改善的结果有关。尽管如此,对于大多数肿瘤类型来说,生存获益并不大,目前在常规临床应用中没有生物标记物可用于确定哪些患者最有可能从治疗中受益。然而,这些药物能够将免疫抑制性肿瘤微环境重新编程为免疫刺激性环境,这重新引起了人们的兴趣,并导致 FDA 在过去 3 年内批准了 7 种不同的 VEGF/VEGFR 通路抑制剂与免疫检查点阻断剂组合用于治疗多种实体肿瘤。在这篇综述中,我们讨论了我们对阻断 VEGF/VEGFR 的反应和抵抗机制的理解,以及开发更有效治疗方法的潜在策略。
Neoen (ISIN: FR0011675362,股票代码:NEOEN) 是世界领先的独立可再生能源生产商之一,该公司今天宣布更新其 2024 年调整后 EBITDA 目标,因为目前已完全计划于 2025 年完成对澳大利亚维多利亚州全部资产和项目的剥离。此次剥离流程是作为 Brookfield 承诺获得澳大利亚反垄断监管机构监管批准的一部分而启动的,该批准于 2024 年 10 月 31 日通知,Brookfield 需要获得该批准才能从 Impala 和其他 Neoen 股东手中收购 Neoen 约 53% 的股份。此次剥离的有效完成不是批量收购的先决条件,也不是随后启动要约收购的先决条件。因此,Neoen 预计农场交易对其 2024 年调整后 EBITDA 的贡献并不大。因此,该集团预计调整后的 EBITDA 在 4.75 亿欧元至 4.9 亿欧元之间,而之前的范围为 5.3 亿欧元至 5.6 亿欧元,同时确认调整后的 EBITDA 利润率目标在 85% 以上。这一新指引反映了 2024 年调整后的 EBITDA 的两位数增长(不包括农场下线交易的贡献),证明了其太阳能、风能和储能活动盈利增长轨迹的稳健性。提醒一下,Neoen 的调整后 EBITDA 在 2023 年为 4.748 亿欧元,其中 4860 万欧元来自农场下线活动。2024 年调整后 EBITDA 目标的更新对与 Brookfield 的正在进行的交易或其指示性执行时间表没有影响,公开招标仍预计在 2025 年第一季度完成。
本文评估了有关人工智能新进展对宏观经济产生重大影响的说法。它从基于任务的人工智能影响模型开始,通过自动化和任务互补性进行研究。只要人工智能的微观经济影响是由任务层面的成本节约/生产率提高驱动的,其宏观经济后果将由 Hulten 定理的一个版本给出:GDP 和总生产率增长可以通过受影响的任务比例和平均任务级成本节约来估计。使用现有的对人工智能的影响和任务级生产率提高的估计,这些宏观经济影响似乎不小但并不大——10 年内全要素生产率 (TFP) 的增长不超过 0.66%。然后,本文指出,即使是这些估计也可能被夸大了,因为早期的证据来自易于学习的任务,而未来的一些影响将来自难以学习的任务,其中有许多与环境相关的因素影响决策,并且没有客观的结果衡量标准来了解成功的表现。因此,预计未来 10 年 TFP 增长将更加温和,预计将低于 0.53%。我还探讨了人工智能的工资和不平等效应。我从理论上表明,即使人工智能提高了低技能工人在某些任务上的生产率(而不是为他们创造新任务),这也可能会加剧而不是减少不平等。从实证研究来看,我发现人工智能的进步不太可能像以前的自动化技术那样加剧不平等,因为它们的影响在各个人口群体中分布更均匀,但也没有证据表明人工智能会减少劳动收入不平等。相反,预计人工智能会扩大资本和劳动收入之间的差距。最后,人工智能创造的一些新任务可能具有负面的社会价值(例如设计用于在线操纵的算法),我会讨论如何纳入可能具有负面社会价值的新任务的宏观经济效应。
本文评估了有关人工智能新进展对宏观经济产生重大影响的说法。它从基于任务的人工智能影响模型开始,通过自动化和任务互补性进行研究。它确定,只要人工智能的微观经济影响是由任务层面的成本节约/生产力提高驱动的,其宏观经济后果将由 Hulten 定理的一个版本给出:GDP 和总生产力收益可以通过受影响的任务比例和平均任务级成本节约来估算。使用现有的对人工智能的影响和任务级生产力改进的估计,这些宏观经济影响似乎不小但并不大——10 年内全要素生产率的增长不超过 0.71%。论文随后指出,即使这些估计也可能被夸大,因为早期证据来自易于学习的任务,而未来的一些影响将来自难以学习的任务,其中有许多与环境相关的因素影响决策,并且没有客观的结果衡量标准来了解成功的表现。因此,预计未来 10 年的 TFP 增长甚至更加温和,预计将低于 0.55%。我还探讨了人工智能的工资和不平等效应。我从理论上表明,即使人工智能提高了低技能工人在某些任务中的生产率(而不为他们创造新任务),这也可能会增加而不是减少不平等。从实证研究来看,我发现人工智能的进步不太可能像以前的自动化技术那样增加不平等,因为它们的影响在各个人口群体中分布更均匀,但也没有证据表明人工智能会减少劳动收入不平等。预计人工智能还会扩大资本和劳动收入之间的差距。最后,人工智能创造的一些新任务可能具有负面社会价值(例如在线操纵算法的设计),我讨论了如何纳入可能具有负面社会价值的新任务的宏观经济影响。 JEL 分类:E24、J24、O30、O33。 关键词:人工智能、自动化、ChatGPT、不平等、生产力、技术采用、工资。