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部署速度要低于 2020 年至 2022 年的平均水平，13 而要达到电动汽车充电基础设施目标，Atlas Policy 项目在 2021 年至 2030 年期间将需要总计 390 亿美元的投资。14 其他对公共充电需求的预测将这些目标定得高得多。全球咨询公司麦肯锡估计，如果按照联邦目标，到 2030 年，美国一半的汽车都是零排放汽车，“将需要 120 万个公共电动汽车充电器和 2800 万个私人电动汽车充电器”。15 国际清洁交通委员会预测的数字要大得多，并指出，为了支持预计的汽车数量，“公共和工作场所充电站需要从 2020 年的约 216,000 个充电器增加到
Goldman/The Insight 文字记录 2:48 Jerry Lee “Biotech” 开场，Jerry 对着镜头讲话（预告片）。 00:00 JERRY：现在是最好的时机
高盛/The Insight 文字记录 2:48 杰瑞·李“生物科技”开场，杰瑞对着镜头讲话（预告片）。 00:00 杰瑞：现在是人类最好的时代。至少在医疗保健方面。 杰瑞（举起石板）：我是杰瑞·李，这是 The Insight。 画面：当杰瑞面对镜头时，观众能够瞥见幕后发生的事情。 00:11 我们正处于生物技术的黄金时代，我们看到了基因治疗、基因编辑、基因组医学一直到精准肿瘤学和生物工程领域的创新。有了这些技术，我们才刚刚开始生物技术的另一场革命。仅在一年时间里，我们就看到了 600 亿美元的生物技术股权融资。即使在去年，我们也看到了近 400 亿美元的生物技术融资。 00:42 今年到目前为止，只有 200 亿美元。因此，您可以看到，在我们的生物技术指数下跌近 60% 的情况下，生物技术创新在公开市场上获得融资是多么困难。00:56 并购对生物制药行业一直至关重要，有助于真正进一步开发和商业化新药，以造福更广泛群体。考虑到美国和欧洲所有大型制药公司即将面临的专利风险、全新化合物内部临床开发的变化、通胀削减法案的想法以及通胀将如何影响大型制药公司、制药定价的困难以及联邦贸易委员会的审查。00:19:12:16 - 00:19:54:15 2017 年，我们看到了 700 亿美元的并购。第二年，1400 亿美元。第三年，生物制药并购金额达到 2200 亿美元。自此之后，我们看到宣布的并购数量大幅减少，但我们对未来充满希望。
镇上最好的游戏：在认知科学中重新出现思想假设的语言1
Jake Quilty-Dunn，美国圣路易斯的华盛顿大学，quiltydunn@gmail.com，sites.google.com/site/site/jakequiltydunn/ nicolas Porot，非洲经济学和社会科学研究所中心与巴鲁克学院，美国CUNY，eric.mandelbaum@gmail.com，ericmandelbaum.com简短摘要：本文提供了计算认知心理学，感知心理学，发展心理学，比较心理学和社会心理学的证据调查，以对思想假设的语言（loth）表示支持。 我们概述了批次的六个核心特性，并认为这些特性聚集在整个认知科学中。 而不是作为上个世纪的遗物，而不是将认知科学的研究人员和心理哲学的研究人员认真对待基于批次的建筑的解释性广度，因为计算/代表性的方法继续前进。 长期摘要：经过数十年的审查，心理表征仍然是心理学的中心地位。 但是，关于生物认知的代表性格式尚无共识。 本文提供了计算中的证据调查Jake Quilty-Dunn，美国圣路易斯的华盛顿大学，quiltydunn@gmail.com，sites.google.com/site/site/jakequiltydunn/ nicolas Porot，非洲经济学和社会科学研究所中心与巴鲁克学院，美国CUNY，eric.mandelbaum@gmail.com，ericmandelbaum.com简短摘要：本文提供了计算认知心理学，感知心理学，发展心理学，比较心理学和社会心理学的证据调查，以对思想假设的语言（loth）表示支持。我们概述了批次的六个核心特性，并认为这些特性聚集在整个认知科学中。而不是作为上个世纪的遗物，而不是将认知科学的研究人员和心理哲学的研究人员认真对待基于批次的建筑的解释性广度，因为计算/代表性的方法继续前进。长期摘要：经过数十年的审查，心理表征仍然是心理学的中心地位。但是，关于生物认知的代表性格式尚无共识。本文提供了计算中的证据调查
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最准确的人工智能就是最好的队友吗？优化人工智能以促进团队合作
AI 从业者通常致力于开发最精确的系统，并隐含地假设 AI 系统将自主运行。然而在实践中，AI 系统通常用于为从刑事司法和金融到医疗保健等领域的人们提供建议。在这种 AI 建议的决策中，人类和机器组成一个团队，其中人类负责做出最终决策。但最准确的 AI 是最好的队友吗？我们认为“不一定”——可预测的性能可能值得稍微牺牲 AI 的准确性。相反，我们认为 AI 系统应该以以人为本的方式进行训练，直接针对团队表现进行优化。我们针对一种特定类型的人机合作研究了这一提议，其中人类监督者选择接受 AI 建议或自己解决任务。为了优化此设置下的团队绩效，我们最大化团队的预期效用，以最终决策的质量、验证成本以及人员和机器的个体准确性来表示。我们对现实世界的高风险数据集进行的线性和非线性模型实验表明，最准确的人工智能可能不会带来最高的团队绩效，并通过提高跨数据集的预期团队效用，显示了在训练期间对团队合作进行建模的好处，同时考虑到人类技能和错误成本等参数。我们讨论了当前优化方法的缺点，超出了对数损失等经过充分研究的损失函数，并鼓励未来研究由人机协作激发的人工智能优化问题。