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共享经济是否...
共享经济也许是我们所经历的快速技术变革最普遍的表现形式。通过智能手机和互联网，共享经济平台正在促进市场创建和未充分利用资产的更好利用。据估计，私家车在其使用寿命的 95% 时间内通常处于闲置状态，这象征着社会上有大量未充分利用的资源等待共享（Knack，2005 年）。通过降低搜索和交易成本，共享经济通过更便宜、更方便的消费者选择释放了这些资源。业余和专业厨师现在可以在自己的厨房里提供零星的晚餐体验；非专业司机可以随时补充收入。通过这样做，共享经济公司通过在发达国家和发展中国家提供交通、住房、医疗保健、农业和许多其他服务，为陌生人之间的大规模协调问题创造了便捷的解决方案。尽管共享经济目前被大肆宣传，但它并不是一个全新的概念。它的某些特征，例如点对点交换和组织层级的扁平化，可以追溯到互联网开始兴起的 20 世纪 90 年代。当前共享经济的不同之处和更重要的一点是，它能够实现大规模供需实时匹配，从而实现陌生人之间资产、服务和知识的共享。在公共话语中，共享经济这个术语经常与平台经济、零工经济、协作经济和按需经济等许多其他术语互换使用。事实上，它们每个都强调了新一轮经济组织变革的不同方面。在本期《前沿技术季刊》中，我们认为共享经济的特点是消费者或企业彼此授予对其未充分利用的实物资产的临时使用权（见图 1a）。这个定义摘自 Frenken 和 Schor (2017)，可以分解为三个部分：(1) 点对点交换；(2) 通过借用或租赁获得临时访问权； （3）更好地利用未充分利用的实物资产。认识到共享经济的必要组成部分有助于将其与其他类型的经济模式区分开来（见图 1b）。例如，客户从公司而不是同行那里租赁汽车是产品服务经济中的一项活动。1 将自由职业者与消费者匹配的数字平台——前者为后者提供
数学是否过时？
这些对比使哲学家迷上了多年。历史学家将十七世纪和18世纪的早期现代哲学家归类为理性主义者或经验主义者；理性主义者将知识以抽象的思想为基础，这些思想是通过理性和独立于经验获得的，而经验主义者认为，物理世界是我们所有知识的最终来源。这些年来这些特征发展了。在二十世纪中叶，逻辑经验主义运动将数学知识归类为分析性，这就是说，与科学的综合知识相反，凭借正确使用语言和我们共同的语言框架而言。哲学辩论中的危险通常是模糊的。有时候，这是本体论的问题，是我们谈论的对象以及如何谈论它们的描述。有时候，这是认识论的问题，可以整理出为知识辩护的适当方式。哲学立场通常是主观偏好的表达。如果您喜欢数学，则很容易将抽象的数学知识视为关于世界的知识和事实最原始的知识形式，只不过是理想定律和数学真理的淡阴影。如果您更科学地倾向，经验和观察是重要的，并且您更倾向于将数学视为我们用来描述它们的语言。没有人可以否认数学和科学相互需要。我们关心数学的原因之一是，它为我们提供了一种对世界思考的强大手段，无论您对数学的感觉如何，就无法想象没有它，当代科学会是什么样。用伊曼纽尔·康德（Immanuel Kant）的话说，没有内容的思想是空的，没有概念的直觉是盲目的。关于想法或数据是否首先是一个鸡肉和蛋的问题：我们建立概念上的脚手架以理解我们的经验，而脚手架又决定了我们能对它们做些什么。
我们是否适应气候变化？
我们研究了过去半个世纪的经济，健康和生计对气候极端的敏感性是否与适应性相一致。了解这种适应是否已经发生是预期未来气候损害，校准缓解排放措施所需的野心水平的核心，以及理解可能需要避免额外损害的适应性投资。使用跨不同地理和成果的全面小组数据，包括有关死亡率，农业生产力，犯罪，冲突，经济产出以及洪水和热带气旋的损害的数据，我们发现迄今为止适应的系统性有限。在我们研究的21个结果中，有6个显示了对气候变化的统计学意义下降，五个显示敏感性越来越高，其余的则没有统计学上的显着变化。我们的结果并不意味着特定的记录适应工作无效或某些位置尚未适应，而是表明现有行动的净效应在很大程度上并没有成功地有意义地降低了总体上的气候影响。为了避免因变暖而持续不断的损害，我们的结果表明需要确定有希望的适应策略并了解如何扩展它们。
2030 年可再生能源是否会盈利？它们是否会减少……
4 PRIMES 是一个局部平衡模型，可预测详细的能源平衡，包括需求和供应、二氧化碳排放、需求和供应投资、能源技术渗透、价格和成本”。这些预测是为了满足欧盟 2016 年制定的 2030 年排放目标而制定的（请参阅 http://ec.europa.eu/environment/archives/air/models/primes.htm）。 5 PRIMES 情景中未包括瑞士和挪威的发电结构。瑞士数据是根据联邦环境、交通、能源和通信部 (DETEC) 提供的数据制定的。挪威数据是根据挪威政府（请参阅：https://www.regjeringen.no）提供的火力发电厂数据和挪威水资源与能源局（NVE，请参阅：https://www.nve.no）提供的包括水电在内的可再生能源数据制定的。
对新西兰反垄断法是否...的调查
1 Sarah Griffith “这种 AI 软件可以在症状出现之前判断您是否有患癌症的风险” (2016 年 8 月 26 日) Wired https://www.wired.co.uk/article/cancer-risk-ai-mammograms。2 Eric Niiler “AI 能在法庭上成为公正的法官吗？爱沙尼亚这么认为” (2019 年 3 月 25 日) Wired https://www.wired.com/story/can-ai-be-fair-judge-court-estonia-thinks-so/。3 Roger Parloff “深度学习为何突然改变你的生活” Fortune (2016 年 9 月 28 日)。4 OECD 观察到“大多数零售商都会跟踪竞争对手的在线价格。其中三分之二使用自动软件程序，根据观察到的竞争对手的价格调整自己的价格”。 “算法与合谋：数字时代的竞争政策” (2017) OECD https://www.oecd.org/daf/competition/Algorithms-and-colllusion-competition-policy-in-the-digital-age.pdf 第 40 页。 5 “什么是卡特尔？” (2019 年 5 月) 新西兰商业委员会 https://comcom.govt.nz/business/avoiding-anti-competitive-behaviour/what-is-a-cartel。
大脑中是否有光通信通道？
尽管在神经科学方面取得了长足的进步，但仍然存在有关大脑的基本问题，包括主观经验和意识的起源。一些答案可能依赖于新的物理机制。鉴于在大脑中发现了生物光子，探索神经元除了使用精心研究的电信号外使用光子通信很有趣。大脑中的这种光子通信需要波导。在这里，我们回顾了最近的工作（S. Kumar，K。Boone，J。Tuszynski，P。Barclay和C. Simon，Scientific Reports 6，36508（2016）），建议髓鞘轴突可以用作光子波导。考虑到其现实的缺陷，对髓鞘轴突中的光传递进行了建模，并在体内和体外提出了实验，以检验该假设。讨论了对量子生物学的潜在影响。
碳排放是否与股票收益有关？*
一种影响力的新兴文献证明了碳排放和股票回报之间的强烈相关性。我们重新检查这些数据并得出结论，这些关联是由两个因素驱动的。首先，股票收益仅与数据供应商估计的未量化排放相关，但没有与公司实际披露的未量的排放相关。供应商估计的排放系统在系统上与公司限制的排放量有所不同，并且与财务基本面高度相关，这表明先前的发现主要捕获了这种基本和回报之间的关联。第二，未量化的排放，通常用于学术文献中的变量，与股票回报相关，但排放强度（按照公司大小缩放）是实践中使用的同样重要的措施，不是。虽然不缩放的排放代表了社会的重要指标，但我们认为，对于个人，排放强度是评估碳性能的适当测量选择。在考虑到上述任何一个问题之后，排放和收益之间的关联消失了。
是否有金属中的自由电子？
关于广泛接受的BCS超导理论的挑战可能是由于对自由移动电子和金属键的海洋的误解。基于这些概念，假定电阻是由导体中的电子振动和碰撞引起的。隐含地授予了该模型，BCS理论表明，库珀对耦合电子可以最大程度地减少其振动和抗性，从而导致超导性。但是，如果将电子电子负责将分子固定在金属键中，那么当电子在电流中移动时，金属结构如何保持稳定？这些模型的主要挑战是压力对电阻率和超导率的负面影响。放弃了这些模型，替代理论介绍了导体内等电式隧道的概念。在离间分子紧密的分子之间形成，这些隧道使电子能够以相同的能级跨分子移动，从而导致电流。电子，而不是自由移动，通常局限于其各自分子内的轨道，低于这些导电隧道的能级。将电子升入隧道需要能量，这表现为电阻。可以通过压缩分子间距来降低导体的电阻，从而最大程度地减少隧道和价轨道之间的间隙。随着额外的压力，该间隙可以进一步降低至零，从而导致隧道与价轨道重叠。因此，电子自然地驻留在隧道中，而无需向隧道提升能量，从而导致零电阻（零电导率）。该理论全面地解释了观察到的超导现象，包括Meissner效应，临界电流密度，临界磁场，电阻率与压力之间的逆关系以及为什么在高压下实现许多高温超导体。根据该理论，压缩分子距离是合成室温超导体的关键。最佳方法涉及工程分子结构以利用特定分子之间的吸引力，从而最大程度地减少了间隙。
是否有算法透明度的权利？
公司在与客户，用户和合同总体上的连续和不断的“市场”关系中采取的决策通常以高度不透明度的速度（在这种情况下表达和表现出公司的“可怕”能力，没有任何义务是偶然的，并且没有义务在偶然的情况下进行，而不是偶然的，并且没有任何义务，这些义务并非如此。按照法律，确切地说，要减轻这种权力和锻炼的有害后果，这些后果源于那些时不时地成为上述决策的人但是，已经证实，业务决策不透明的主题在参考算法领导的决策中特别高于关注，这今天代表了越来越多的公司的正态性。与指导 > 的决定相比，第三方，机制，标准和供应链的理解更为复杂和理解困难的意义，可能是在客观上更大的不透明度中确定的，这可能是在客观上更高的不透明度上确定的