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加纳经济：概览
过去三十年来，加纳经济一直呈上升趋势，但也存在许多挑战阻碍其增长、再分配和可持续性。独立 56 年后，加纳一直需要一个正式的学术和实践论坛，让大家就经济的过去、现在和未来状况进行交流。《加纳经济学杂志》的诞生是对这一迫切要求的回应，它为加纳经济和其他类似经济体的前沿研究提供了一个平台，以指导政策设计和实施。作为创刊号，这篇评论文章试图回顾经济的发展历程，让读者了解当前的研究状况。这篇评论是历史性的，目的是在一篇相对简短的文章中综合加纳经济的各种发展情况。因此，本文并不是对该主题的详尽论述，也没有涵盖加纳经济的所有深奥细节。然而，最终我们希望为期刊读者、投资者、经济管理者、监管者和学者提供一些关于文献的观点，同时也为未来的研究工作提供路线图。
技术愿景 2025 | 人工智能：自主宣言
要理解人工智能的这种概括，只需环顾四周，看看人工智能在我们生活中的根基有多深。卡斯帕罗夫的比赛已经过去了近 30 年，现在，可以让深蓝看起来像普通玩家的模型已经放在每个人的口袋里。图灵测试曾被认为是机器智能的最高基准，但人们每天都在与大型语言模型 (LLM) 支持的客户服务机器人和销售代理的对话中打破了这一标准。今天的人工智能模型已经摆脱了过去那种深奥但具体而线性的方法，在学习方式、处理任务以及最终能做什么方面表现出比以往任何时候都多的自主性。他们正在将这种自主性带到工作中，75% 的知识工作者报告使用生成式人工智能；我们如何与技术互动，作为编码副驾驶，并扩展语音助手功能；以及从机器人到汽车到医疗保健的几乎所有其他领域。4,5,6,7,8,9,10 功能强大的高级人工智能
无限心灵 - Valerie Hunt.pdf
我承认，与我共事的许多人都才华横溢、意识清醒，这让我感到很幸运。艾米莉·康拉德和罗莎琳·布鲁耶尔是第一批向我介绍深奥概念、奇特想法和思考世界和人类的新方式的人——所有这些想法都震撼了我线性的科学思维。他们明智地鼓励我相信，如果我不知道怎么做，我会找到用科学方法验证古老智慧的方法。当我们的研究打破障碍时，我珍惜我们分享的快乐。对于这些我最重要的老师，我充满感激之情。我非常感谢在加州大学洛杉矶分校能量场实验室协助我的众多优秀工程师、数学家和物理学家。在早期，他们质疑我的想法是否具有革命性。他们质疑数据是不真实的。然后他们帮助设计新仪器，最后，他们热情地接受了研究的方向和我们获得的数据的纯度。我也感谢他们没有让我的发现变得太容易。我非常感谢我的非营利教育机构生物能量场基金会的董事会成员，感谢他们一直以来的个人和专业支持：Iris Schirmer、Robert Quaid、Emilie Conrad Daoud、Darrel Felkner 和 Christopher Hegarty，他们都是忙碌的专业人士，对当代和古代的能量场思想有着深厚的了解。他们每个人都读过《无限心灵》。他们兴奋地批准我快速出版。然后，我要热烈感谢我的两位天使，Peg Van Pelt 和
用于应用物理和工程的量子力学。 ...
主要是对量子物理学在新技术开发中的应用，从颗粒的波动行为作为具体事实的小波动行为后，在不困扰的情况下，考虑到智力上所需的量子飞跃来解释现象，这似乎很务实地接受实验现象。对于那些经历了由牛顿将第二和第三定律应用于宏观颗粒而产生的运动方程式和解决运动方程的乐趣，但是，将同时视为波的二分法的二分法是一种波浪，作为粒子是非常真实的。必须惊叹于理论物理学家，例如Werner Heisenberg和ErwinSchrödinger，他们开发了量子计算所需的概念基础和理论结构。当人们更深入地探究了这一淡淡和高度数学学科的探索，但是很明显，这些深奥的理论家实际上是硬头的实地实验室，仅仅是为了开发新方法，仅仅是因为受人尊敬的“经典”物理学的准确描述在电子和核水平上提供了自然的准确描述。接受这种失败和成功替代方案的接受是本着应用科学的最高原则的精神；在这方面，量子理论的建筑师是那些渴望成为杰出工程师和专业物理学家的人的典型模型。量子理论的预测能力是如此之大，以至于那些渴望开发新技术的人当然希望能够使用该理论。毕竟，开发了众所周知的相对论波方程的P. A. M. Dirac接受了电气工程的早期培训，而物理学诺贝尔奖获得者Ivar Giaever闻名，他以其超导体的电子隧道工作而闻名，最初是一名成功的机械工程师。quantum机制是我们理解和预测BE-
量子随机存取存储器入门指南
量子计算 (QC) 在过去十年中发展迅速。随着超导量子比特 [1]、捕获离子量子比特 [2]、光子量子比特 [3]、量子点 [4] 和金刚石氮空位中心 [5] 等量子比特技术的进步，在量子计算机上实现量子算法已成为可能。这也使得量子计算能够应用于机器学习 [6]、金融 [7]、化学 [8]、网络安全 [9] 和先进制造 [10] 等各个领域。量子计算的一个潜在改变是量子随机存取存储器 (QRAM) 的增强，它已显示出为傅里叶变换 [11]、离散对数 [12] 和模式识别 [13]-[15] 等算法提供指数级加速的潜力。 QRAM 也是重要量子算法的关键要求，例如经典数据库的量子搜索 [16]、[17]、哈希和无爪函数的碰撞查找 [18] 以及列表中元素的不同性 [19]、[20]。除此之外，与振幅、角度和基嵌入 [21] 等简单方法相比，QRAM 还可以用作将经典数据加载到量子希尔伯特空间的重要存储元件。现有的 QRAM 文献未能总结 QRAM 的关键方面并以通俗易懂的语言进行解释，而这正是本文的目的。在 [22] 中，作者从容错的角度而非基本解释的角度讨论了各种 QRAM，例如 bucket-brigade QRAM、大宽度小深度 QRAM 和小宽度大深度 QRAM。[23] 概述了 QRAM 在现代 NISQ 系统中的实用性，但有时要完全理解它可能有点深奥。我们为对潜水感兴趣的读者提供简单易懂的 QRAM 评论
突破量子极限（续）
能否通过巧妙设计测量设备来规避海森堡不确定性原理的限制？显然，这类问题的答案在信息处理行业等具有重大的实际意义。例如，处理设备越来越小的趋势最终将受到量子力学的限制，或者受到设备进入特定状态以表示一些信息的保真度的限制，尽管与外部系统不可避免地发生相互作用，设备仍将保持该状态。从历史上看，在实践中，寻找突破量子极限的策略是由那些寻找引力波的人推动的，他们自然渴望在设计质量时突破量子极限，而质量据说会通过与引力波的相互作用而振动。争论不可避免地围绕着量子测量过程究竟意味着什么的问题展开。正如这些联系中惯常的情况一样，过去几年中激烈的争论导致了对一些深奥细节的争论。直到最近，那些认为“标准量子极限”（SOL）不可避免的人似乎占了上风。但现在名古屋大学的 Masanao Ozawa 却引起了轩然大波，他指定了一个量子系统，他说在这个系统中可以做得比 SOL 更好（Phys. Rev. Lett. 54, 2465; 1988）。加州理工学院的 Carlton Caves（Phys. Rev. Lett. 54, 2465; 1985）很好地阐述了传统观点，适用于最简单的量子测量，即在时间间隔 r 的两个瞬间测量自由粒子的位置。 Caves 论证的力度部分来自于他欣然接受了 Horace P. Yuen（Phys. Rev. Lett. 51, 719; 1983）早先的断言，即标准教科书对 SOL 的推导确实存在缺陷。
经济学不是统计学（反之亦然）
十年前，在一个小型经济学会议上，我发表了一篇论文，其风格有时被称为分析性叙述（Bates 等，1998）。1 这篇论文解释了一种不寻常的制度，即在忽略某些约束的情况下，实现财富最大化的制度，然后使用定性数据评估了我的解释。在我演讲的中间，一位与会者从座位上跳起来，手里拿着我手稿的皱巴巴的副本，大声说道：“你打算在这篇论文中做任何经济学研究吗，或者我们可以停止听了吗？”起初我以为他是在反对我的论文缺乏数学。我仅用文字阐述了我的理论，从以前的接触中，我知道我们部落的一些人认为这是一种罪过。但这不是我在这里受到谴责的罪过。在激烈的来回争论中，我的对话者纠正了我：我的论文不包含经济学，因为它没有定量分析。我没有回归结果可报告，所以我不值得一听。我可能不是。但如果是这样，那么我使用定性数据这一事实本身并不是原因。斯卡贝克 (2020) 解释了其中的原因：“如果我们想对重大的历史问题发表看法，准确地识别因果机制，或者深思熟虑地研究深奥的概念和理论，那么我们‘必须’愿意使用定性证据。”在某些情况下，定性证据是我们得到的最好的证据。而对于某些目的来说，定性证据就是最好的证据——句号。无可否认，宣布斯卡贝克是对的，这是我自私的说法。激起我的对话者愤怒的这篇论文是我撰写的众多论文中的一篇，其实证成分完全基于定性数据，因此，我有兴趣捍卫它的实用性。尽管如此，斯卡贝克是对的；至少，我同意他的观点，即定性证据在制度研究中具有价值，我的理由与他的理由大致相同。你可以自己读斯卡贝克的作品，所以我不会在这里重申这些理由。相反，我将就一个相关但不同的主题发表意见，斯卡贝克只是顺便提到了这个主题，而我的对话者试图像挥舞狼牙棒一样挥舞这个主题：经济分析与定量分析之间的关系。我对这种关系的看法很简单：没有关系。
人工智能与手术——天网还是绝佳机会？
到目前为止，我们大多数人可能都尝试过某种类型的人工智能 (AI) 算法的在线体验。即使我们中那些不知道这项创新背后是什么的人也能看到 ChatGPT 和 DALL-E 或类似工具的新颖之处。除了为深奥的问题生成答案或用于演示的新颖艺术作品之外，人工智能在手术中的使用——无论是在临床场景还是在研究方面——都变得越来越有用。人工智能被宽泛地定义为使机器能够执行看似正常的认知功能的算法。机器学习是指基于算法的建模，从样本数据中进行训练，以训练算法的演变，使其做出决策，而无需明确编程来执行该功能。强化学习 (RL) 是指机器学习技术，用于解决难以在精确分析模型中呈现的子任务。在手术中，这可能是将机器人软组织损伤降到最低。强化学习算法是基于从演示中学习到的策略而不是从头学习来格式化的。这减少了学习过程所需的时间。但是这些算法和学习过程可以用于当前的外科手术实践吗？尽管人工智能是一项新兴技术，但它在外科护理的几个领域可能会提供早期帮助。例如，可以使用历史病例来改进术前计划，并且可以从具有出色数据的登记处实施人工智能来训练模型。利用历史数据，人工智能可以为未来的手术选择最佳方案。甚至在实施人工智能之前，通过先进的成像数据，导航手术计划已经得到改进。这已经用于结合机器人辅助的微创手术。许多研究表明，手术并发症减少，结果改善。同样，人工智能可以通过微创技术实现早期诊断和干预，从而减少手术失败的数量；败血症、关节炎或血管疾病可能是容易治疗的目标。英国国家医疗服务体系启动了一项名为“加速疾病检测”的计划，该计划将利用大数据和人工智能为英国的疾病早期检测和预测开发解决方案。1
药物输送和靶向
近年来，生物技术和分子生物学领域的惊人进步导致了大量的新分子，具有彻底改变疾病治疗或预防疾病的潜力。“新生物疗法”包括新型肽，蛋白质药物和疫苗，基因和寡核苷酸疗法等部分。然而，由于体内占主导地位的巨大递送和靶向障碍，它们的潜力严重损害了。这些障碍通常是如此之大，以至于有效的药物输送和靶向现在被认为是许多治疗剂有效发展的关键。在响应中，高级药物输送和靶向的领域发生了活动的爆炸，因为研究人员应对这些障碍，并试图促进或增强新的生物治疗药的作用以及常规药物的作用。该领域的活性包括开发新的药物输送系统，以规避各种药代动力学障碍，这些障碍物可能导致零或最少的药物吸收，不需要的分布以及过早的失活和消除。技术还解决了最大程度地减少药物毒性或免疫原性或增强疫苗免疫原性的方法。靶向靶向行动部位的重要性是强烈的研究意义的主题，并且考虑到药物时机优化治疗方案的重要性，并且正在进行的受控，脉动和生物响应性释放系统的持续发展。新型药物输送途径也正在研究中。尽管这是对治疗学至关重要的重要领域，但目前尚无单一文本涵盖高级药物输送和靶向的各个方面，适合本科和继续教育课程的适当水平。一般药房教科书（与司法人员有关，都必须仅限于常规药品配方，例如片剂，胶囊和局部乳霜。在另一个极端，与该领域有关的现有文本倾向于集中于药物输送和靶向的单个方面，或者构成专业会议的程序，因此总是复杂而深奥的。本书旨在通过提供一个单一的，全面的文本来弥合这一差距，该文本描述了先进的药物输送和靶向的基本技术和科学原理，其当前的应用以及潜在的未来发展。本书主要用于本科生和研究生在相关方面的生物科学方面的课程。特别是，它应该证明对制定药学，药学科学，医学，牙科，生物化学，生物工程，生物技术或其他相关生物医学主题的学生有用。希望它也将作为（生物）制药部门使用的人，与医学和药剂师实践的职业的介绍性文本和参考来源。
安静的轰鸣：成形的音爆演示器……
《减弱音爆：异形音爆演示器和安静超音速飞行的探索》是对 2009 年初我有幸撰写的案例研究“减弱音爆：NASA 50 年的研究”的后续。这项相对较短的调查发表在《NASA 对航空学的贡献》第一卷（NASA SP-2010-570）中。尽管我之前熟悉航空史，但最初，我还是犹豫不决，是否要接触这个似乎如此深奥且技术性极强的话题。值得庆幸的是，一些有关过去超音速计划的信息性参考资料已经可以帮助我入门，最著名的是埃里克·M·康威的《高速梦想：NASA 和超音速运输的技术政治，1945-1999》，这本书在“减弱音爆”和随后的前四章中被频繁引用。中断两年之后，我在 2011 年 3 月恢复了音爆研究，并撰写了这本新书。我非常感谢著名航空历史学家理查德·P·哈利恩博士给我的机会，让他就这个迷人的主题进行写作。哈利恩博士是《美国国家航空航天局对航空的贡献》和新美国国家航空航天局 (NASA) 丛书的编辑，本书是该丛书的一部分。在扩充、更新并希望改进我之前的叙述的同时，本书的主要焦点是诺斯罗普·格鲁曼公司 (NGC) 以及一个由政府和行业合作伙伴组成的多元化团队所取得的突破，他们证明了飞机可以设计成显著降低音爆强度。我在 2008 年 12 月和 2011 年 4 月访问加利福尼亚州爱德华兹的德莱顿飞行研究中心 (DFRC) 期间得到了帮助，并通过电话和电子邮件与 DFRC 人员进行了交流，这对我的一手资料研究大有裨益。图书管理员 Karl A. Bender 博士向我介绍了 NASA 一流的科学和技术信息资源，并在 Freddy Lockarno 的帮助下，帮助我收集了大量重要文件。航空历史学家 Peter W. Merlin 在 Dryden 的档案馆藏中为我找到了其他资料来源。Dryden 的主要音爆研究者 Edward A. Haering 提供了宝贵的原始资料，回答了问题，并审阅了涉及他项目的章节。同事工程师 Timothy R. Moes 和试飞员 James W. Smolka 和 Dana D. Purifoy 帮助我提供了额外的