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美国） - Arnaud Delorme（加州大学圣地亚哥分校斯沃茨计算神经科学中心；法国图卢兹图卢兹第三大学保罗萨巴蒂尔大脑与认知研究中心；国家科学研究中心
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为什么美国经济在过去 70 年里的每次衰退都能如此持续地复苏？
美国历史上的商业周期中有一个值得注意的事实，那就是在失业率在经济衰退中达到顶峰并开始复苏之后，失业率的年度下降幅度稳定在当前失业率的十分之一左右。我们在另一篇论文 Hall and Kudlyak (2020a) 中记录了这一事实。在这里，我们考虑了复苏令人惊讶的一致性的解释。我们表明，劳动力市场从衰退到复苏的演变不仅仅涉及经济衰退冲击导致失业者持续失业的直接影响——经济复苏期间没有失业的人的失业率高于正常水平。我们探讨了劳动力市场自我复苏的模型，这些模型意味着在经济衰退冲击后失业率会逐渐消失。我们强调高失业率对创造就业机会的力量的反馈。这些模型还解释了为什么市场整体失业率的恢复速度比个体失业工人找到新工作的速度慢得多。原因在于，失业者重返稳定就业的道路往往包括几份短暂的临时工作。
为什么美国经济在过去 70 年里的每次衰退都能如此持续地复苏？
关于美国历史商业周期的一个值得注意的事实是，在失业率在衰退中达到顶峰并开始复苏之后，失业率的年度下降幅度稳定在当前失业率的十分之一左右。我们在配套论文 Hall and Kudlyak (2020a) 中记录了这一事实。在这里，我们考虑了复苏令人惊讶的一致性的解释。我们表明，劳动力市场从衰退到复苏的演变不仅仅涉及失业者因衰退冲击而持续失业的直接影响——对于那些在衰退期间没有失业的人来说，复苏期间的失业率高于正常水平。我们探讨了劳动力市场自我复苏的模型，这些模型意味着在衰退冲击后失业率逐渐下降。我们强调高失业率对推动创造就业机会的力量的反馈。这些模型还解释了为什么市场整体失业率的恢复速度比个体失业工人找到新工作的速度慢得多。原因包括个体失业者重返稳定就业的道路通常包括几份短暂的临时工作。
SO 3398（ESB46-00809）每次EO 13990
b。在发出本命令后的60天内，助理秘书将向秘书提交一份报告，列出了每个局/办公室的政策，指导文件，规则或法规，可能需要进一步采取措施与该命令和EO 13990。该报告将包括局/办公室的计划和时间表，以逆转，修改或更新这些政策，指导文件，规则或法规，并将提供有关部门可能采取的其他步骤的建议，以纪念该国的信托责任，并保存该国的自然资源和文化遗产与本政策一致。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
