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World File Search System接触程度
将欧洲经济暴露于美国关税加息
在服务中，有很多部门显示出与整个经济的接触程度相似，约为2％。 这些不仅包括传统上与商品出口有关的服务，例如运输和贸易 - 在所有成员国中，这些服务在所有成员国中都具有相似的重要性，而且包括电力，天然气和水卫生设施（公用事业），以及专业和科学服务的供应，以及在丹麦和斯洛伐克的高百分比，以及在丹麦和阿克苏里亚式的国家中，并具有较高的国家。 在其他服务，信息和通信技术的分支机构中，在荷兰中起着特别重要的作用，份额约为3％，而整个欧盟的整体中却超过1％。在服务中，有很多部门显示出与整个经济的接触程度相似，约为2％。这些不仅包括传统上与商品出口有关的服务，例如运输和贸易 - 在所有成员国中，这些服务在所有成员国中都具有相似的重要性，而且包括电力，天然气和水卫生设施（公用事业），以及专业和科学服务的供应，以及在丹麦和斯洛伐克的高百分比，以及在丹麦和阿克苏里亚式的国家中，并具有较高的国家。在其他服务，信息和通信技术的分支机构中，在荷兰中起着特别重要的作用，份额约为3％，而整个欧盟的整体中却超过1％。
利用生成式人工智能增加就业和提高劳动力生产率：场景、案例研究和行动框架
在行业层面，不同行业对 GenAI 驱动的任务自动化和增强的接触程度存在很大差异，并非所有行业都会受到同等影响或受益于 GenAI。如上所述，先前的研究已经确定了哪些任务最容易受到 LLM 的影响，突出了它们自动化或增强的潜力。例如，一项最近的研究发现，来自三家大型科技公司的软件开发人员使用 GenAI 将完成的任务数量增加了 26% 以上。17 当这些接触水平在行业层面汇总时，很明显 GenAI 的影响可能在不同行业之间存在很大差异。例如，技术和金融部门可能会面临大量任务自动化，而医疗保健和教育部门可能会从任务增强中受益更多。18
教师/学生安全
作为一名音乐老师，我要感谢你们对艺术至关重要性的支持和认可。但是，我想问一下，您对音乐老师以及为整个学校学生服务的管理人员和其他专业人员的师生接触程度的看法。对我来说，访问每个班级意味着每周两次与学生接触。如果我的学校有 500 名学生和老师，那么每周就有 1,000 次相互接触。我知道学生会戴口罩，但说实话，我们不知道这些口罩的全部功效，也无法保证学生会戴多久，尤其是在小学阶段。当然，口罩虽然有用，但并不是神奇的力场。您如何向我、我的同事或我的学生解释如此多的相互接触？我们是牺牲品吗？看来，无论是在音乐教室还是在家进行数字教学，对于所有相关人员的安全而言，无疑是更明智的选择，直到病例数大幅下降或疫苗问世。感谢您的考虑，诚挚的，Dawn Roskelley 小学音乐
萨克拉门托城市学院人工智能报告
根据美国劳工统计局的数据，“一项被广泛引用和效仿的研究表明，2010 年至 2030 年期间，美国 47% 的工作面临被自动化取代的风险” [2] 皮尤研究中心在 2023 年 7 月的一份报告中指出，“19% 的美国工人从事的工作最容易受到人工智能的影响，其中最重要的活动可能会被人工智能取代或辅助”和“人工智能接触程度高的工作往往是薪酬较高的领域，而大学教育和分析技能可以成为加分项” [3]。如果高等教育的主要目的是为学生的终身职业生涯做好准备，那么这些统计数据和预测就不容忽视——大学需要帮助学生为这一现实以及新的与人工智能相关的工作做好准备；许多新的工作领域和行业尚不存在。
专利人工智能、软件和机器人技术与美国工资变化有何关系？
我们分析了三种不同类型的专利技术（即人工智能、软件和工业机器人）与 2011 年至 2021 年美国个人工资变化之间的关系。本研究的目的是调查人工智能技术的可用性是否与个人工人工资的增加或减少有关，以及这种关联与之前与软件和工业机器人相关的创新相比如何。我们的分析基于从专利文本中提取的可用指标，以衡量职业对这三种技术的接触程度。我们将美国个人工资数据与新技术指标相结合，并在控制各种其他因素的情况下对这些指标进行个人年度工资变化回归。我们的结果表明，软件和工业机器人的创新与工资下降有关，可能表明这些技术对人类劳动力产生了巨大的替代效应。相反，对于人工智能的创新，我们发现工资有所增加，这可能表明生产力效应和来自新人类任务的创造的效应大于人工智能的替代效应。人工智能的暴露与服务业的正工资变化有关，而机器人的暴露与制造业的负工资变化有关。与前 5 年相比，2016-2021 年人工智能暴露指标与工资增长之间的关系变得更加密切。JEL 分类：J24、J31、O33。
经济因素和政策干预对新冠肺炎疫情的影响
COVID-19 疫情以相当快的传播速度造成了严重的公共卫生、社会和全球经济混乱。然而，它在世界不同地区的传播速度不同。有趣的是，我们看到了一些违反直觉的事实，即一些国家尽管拥有现有的经济和医疗保健优势，但受到疫情的影响却比其他国家更严重。为了控制传播速度，自 COVID-19 疫情爆发以来，各国采取了大量政策干预措施，如封锁、保持社交距离、隔离和使用口罩。因此，我们有必要探索和了解可能影响疫情严重程度的因素，不仅要从政策干预的角度，还要从社会经济的角度探索和了解那些可能固有地导致传播速度的因素。这些经济因素也可能与实施的政策相互作用，影响遏制效果。在这方面，本研究在控制政策干预和其他相关变量的情况下，探讨了经济因素对疫情传播速度的直接和间接影响。社会经济条件为遏制任何疾病传播增加了相当大的可变性，尤其是这会如何影响人与人之间的接触。由于人际传播疾病的性质，身体接触会直接接触病毒，自然会增加感染风险。因此，在正常工作时间中有大量身体接触的人将面临更高的病毒传播风险。引起我们兴趣的几个经济变量包括服务业在所有就业、国际贸易和国内储蓄中所占的百分比。这些变量涵盖了不同经济体的三个方面：劳动力市场（就业）结构、对国际贸易的依赖以及潜在的金融缓冲。我们认为这些经济因素可能会显著影响国家层面的身体接触程度，从而影响大流行的传播速度。首先，服务业的员工不可避免地会有更频繁的身体接触，这种比常规更高的接触可能会导致比平时更快的传播，尤其是在没有
使用基于任务的功能连接建立基于连接组的认知储备预测模型
认知储备 (CR) 是指大脑的一种特性，考虑到与年龄相关的大脑变化和脑损伤或疾病的程度，这种特性能够使认知功能优于预期（认知衰老和痴呆症储备和复原力研究定义合作实验室，2022 年）。较高的 CR 与痴呆症的发病延迟和发病率降低有关（Reed 等人，2010 年；Soldan 等人，2020 年；Zahodne 等人，2015 年），并且与具有阿尔茨海默病遗传风险的个体的住院风险降低有关（Filshtein 等人，2019 年）。 CR 是一个可修改的结构，可能受各种生活经历的影响，例如教育程度（Malek-Ahmadi 等人，2017 年）和职业复杂性（Boots 等人，2015 年）以及遗传因素（Barker 等人，2021 年；Dumitrescu 等人，2020 年）。准确测量 CR 可以改善痴呆症的临床诊断（Stern，2012 年）、临床试验中干预效果的测量（Mondini 等人，2016 年）、干预研究中参与者的分层（Stern，2012 年）以及旨在增强 CR 的干预措施的制定（Moga 等人，2019 年）。准确的 CR 神经影像学测量可能有助于识别特定的 CR 相关大脑网络，可以通过神经调节（Arvaneh 等人，2018 年；Scheinost 等人，2020 年）或神经刺激技术（Kim 等人，2019 年）进行针对性治疗。CR 通常使用社会行为变量（“代理”）来衡量，这些变量反映了被认为有助于 CR 的各种一生经历的接触程度（Stern 等人，2020 年）。虽然这种测量方法方便且便宜，但它在理论和方法上受到限制，因为代理是自我报告变量，无法捕捉整个动态 CR 结构（Bettcher 等人，2019 年；Jones 等人，2011 年；Ward 等人，2015 年）。另一种使用结构神经成像的测量方法是 CR 残差，其操作上将 CR 定义为考虑大脑结构和人口统计学因素后认知中无法解释的差异（Bettcher 等人，2019 年；Reed 等人，2010 年；Zahodne 等人，2013 年）。与社会行为代理相比，CR 残差可以更好地反映 CR 随时间的变化（Stern 等人，2020 年）。然而，CR 残差