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通过对可持续经济的投资提高英国的增长和生产率
本报告是我们始终如一地努力将经济朝着更加可持续，有弹性和富有成效的方向发展并创造新的增长故事的最新一步。分析得出并与经济中的关键信息2030查询是一致的，这是经济绩效与分辨率基金中心之间的合作，该基金会于2023年12月发布了最终报告。它是在国家战略决策中的重要时刻。在撰写这些报告的时期，已经浪费了很多时间并失去了机会。英国的生产力挑战仍然像以往一样紧迫。
使用FTIR提高电池生产率，性能和稳定性
这些挑战需要在使用前严格对各种原材料进行严格的质量控制（QC），制造过程中的加工材料以及最终产品。一些用于制造锂离子电池（LIB）的材料以其高反应性而闻名。例如，六氟磷酸锂（LIPF 6）是商用可充电液体的电解质中使用最广泛的盐，具有高反应性，可以分解为LIF和PF 5。当PF 5暴露于水分时，它会与水反应形成POF 3和氟化氢（HF），这是一种剧毒和腐蚀性气体。1–4这些特性构成了重大的安全危害，并可以加速电池降解，可能导致故障。
数字经济能否弥补老龄化对全要素生产率的影响？
我国老年人口数量不断增长，老龄负担加重，老龄化已成为经济增长的制约因素。数字时代的到来，促使数字经济成为经济增长的新引擎。本文利用DEA-Malmquist指数模型测度了2011—2021年中国31个省区的全要素生产率增长率，并利用调节效应模型实证检验了数字经济、老龄化与全要素生产率之间的关系，并验证了数字经济发展是否能够缓解老龄化对全要素生产率的负面影响。研究结果表明，老龄化抑制全要素生产率增长，数字经济可以促进全要素生产率增长；数字经济可以缓解老龄化对全要素生产率增长的负面影响，且具有调节作用；数字经济通过提高人力资本水平、促进技术进步等方式发挥调节作用。区域异质性分析表明，数字经济的调节效应在东、西部地区和南方地区均存在，而在中部地区和北方地区则不存在。此外，数字经济对高老龄化群体和低老龄化群体均存在调节效应。本文的研究不仅有助于评估数字经济的生产率效应，而且对于寻找缓解老龄化负面影响的途径具有重要启示。
EXA2PRO：异质计算系统上高发展生产率的框架
摘要 - 预计即将进行的Exascale计算系统将是一个主要挑战。需要将这些系统的复杂性隐藏在应用程序开发人员中，以提高可编程性。EXA2PRO编程框架旨在提高针对目标异质计算系统的应用程序的生产率。它基于封装低级平台特定优化的高级编程模型和抽象，并且由处理异质节点上的应用程序部署的运行时支持。它支持多种平台和加速器（CPU，GPU，基于FPGA的数据流引擎），从而使开发人员能够充分利用异质的计算系统，从而使更多的HPC应用程序可以达到Exascale Computing。使用来自不同域的四个HPC应用程序评估EXA2PRO框架。通过应用EXA2PRO框架，对应用程序进行了自动部署和评估，并在各种计算体系结构上进行了评估，使开发人员能够在加速器上获得性能结果，测试MPI群集上的可伸缩性，并有效地研究每个应用程序可以从该程度上使用不同类型的硬件重复源。
数字经济和城市规模对绿色总要素生产率的影响
利用数字经济对绿色全因素生产率的贡献是加速中国绿色增长的关键策略，尽管仍然需要更多的研究来了解这种影响力的机制。本研究使用2011年至2019年的282个中国县级城市的小组数据，以经验评估数字经济和城市规模对GTFP的影响。首先，GTFP总体表现出向上的趋势，具有出色的空间相关性和最小的区域变化。第二，发现表明，尽管周围位置的GTFP不受数字经济的影响，但可以提高本地生产力。第三，异质性研究表明，与中部地区和西部地区相比，数字经济对东部地区的本地GTFP贡献更大，其中中部地区对周围地区的GTFP做出了最大的贡献。与第四和第五级城市相比，第一，第二和第三层城市从数字经济到本地和邻近的GTFP的贡献要多。第四，城市规模积极地修改了绿色总要素生产率与数字经济之间的关系。西部地区是城市规模扩张的积极调节作用最大的地方。此外，与第一，第二和第三层城市相比，第四和第五阶层城市的城市规模增加了更强的好处调节作用。鉴于此，我们应该专注于数字经济的增长，优化城市规模，并充分利用数字行业集中度和数字技术传播产生的溢出效应所产生的规模效应。
金融深化对撒哈拉以南非洲经济增长和生产率的影响
根据世界经济论坛，金融发展是导致有效金融中介和市场以及广泛深入地获取资本和金融服务的因素、政策和机构。因此，2008 年的全球金融危机表明了金融市场在经济发展中的重要性。然而，要理解金融发展，需要将金融发展分为两个部分：金融深度和金融成熟度。金融深度可以简单地定义为经济中金融中介机构的规模，而金融成熟度则定义为创造和推广新金融工具以及新金融技术、机构和市场的行为（Tufano 2002）。根据世界经济论坛，金融发展有七大支柱；制度环境：这涉及一个国家金融部门的一般法律、法规和监督。它还包括执行合同的质量以及公司治理。商业环境：这包括人力资本和物质资本的状态。人力资本，衡量劳动力中能够在金融部门工作并提供良好金融服务的个人数量。后者衡量物理和技术基础设施。金融稳定性：这涉及金融部门的稳定性。这是金融发展不可或缺的一部分，因为它决定了国际组织或公司是否会在某个国家投资。银行金融服务：这获取金融信息并降低交易成本。非银行金融服务：如经纪交易商、传统资产管理公司、另类资产管理公司和保险公司。金融市场：包括债券市场；包括政府债券和公司债券、外汇市场、衍生品市场和股票市场。金融发展的最后一个支柱是金融准入。最后一个支柱涵盖了通过商业和零售渠道获取资本的指标（Robini 等人，2009 年）。因此，所有这些金融发展支柱都可以用来衡量一个国家的金融发展水平。
腐败和税收负担：对总要素生产率的联合影响是什么？
腐败通常被定义为滥用公共场所供私人利益。文献中有关腐败与经济发展之间关系的主要流方法是专注于腐败与投资或产出增长之间的联系。沿此行的早期评估包括Shleifer和Vishny（1993），Mauro（1995），Bardhan（1997）以及Ades和Di Tella（1999）。一个涵盖的结论是，腐败会阻碍经济表现。按定义，税收负担是一个人，公司或国家 /地区支付的税额，在该期间被认为是总收入的一部分的指定期限内。它包括对经济代理商和活动征收的各种税收和关税。McBride（2012）提供了有关分类影响的经济研究的全面摘要。结论是，扭曲税收对经济增长的总体影响是负面的。关于腐败对经济进步影响的特定渠道的证据是巨大的，但有些混杂（Cie'slik和Goczek 2018）。Mauro（1995）报告说，腐败与增长之间存在负相关，但还发现，当投资控制增长时，这种影响是微不足道的。MO（2001）补充说，当将人力资本用作解释变量时，腐败对生长的负面影响消失了。
评估水稻种植业的能源和水足迹以提高水资源生产率
水是地球上生命的重要元素之一。在全球范围内，农业、国内消费和工业三大部门争夺水资源。印度目前拥有世界第二大人口，并且印度的农产品净出口量可能还会继续增长。这些发展将导致农业部门在不久的将来对水的需求增加。水资源管理正在成为影响向不断增长的人口提供和分配本已稀缺的淡水的关键问题。关于用水量和水资源可用性的数据尚不可用，这对水资源的可持续管理和开发构成了挑战。因此，测量和量化能量足迹、水足迹和水平衡成分对于了解有效水管理系统的水文行为至关重要。本章的目的是讨论不同种植方式下水稻与其他作物的水足迹，并讨论与水管理和水平衡研究相关的关键挑战和问题，特别是在印度河流流域，以及研究水足迹和能量平衡成分的先进方法的必要性。全球稻米生产的水足迹为 784 立方米/年，平均值为 1325 立方米/吨。谷物的平均水足迹约为 1644 立方米/吨。其中，小米的水足迹相对较大（4478 立方米/吨），而玉米的水足迹相对较小（1222 立方米/吨）。不同的耕作制度和灌溉技术会导致水生产率不同，我们将对此进行讨论。水稻的平均水足迹（1673 立方米/吨）接近所有谷物的平均水足迹。印度有大约 20 个河流流域，目前它们是灌溉部门等许多部门的地表水和地下水来源。有必要对流域的水预算组成部分进行估算，以便合理利用水资源，因为印度的水资源和河流系统在不久的将来可能面临缺水局面。在本章中，我们讨论了可用于精确估算这些主要河流流域水量预算成分的现代工具、技术和模型，例如遥感、GIS 和水文模型（如 METRIC 和 SEBAL）。
人工智能的发展及其在农业中的应用对劳动力使用和生产率的潜在影响
人工智能 (AI) 是近年来最引人注目的技术发展之一。它可能会显著影响包括农业在内的所有经济活动领域。本文讨论了两个问题，即人工智能的实际本质及其在农业中最重要的当前和未来应用，以及它们对该部门劳动力使用和生产力的潜在影响。本文采用的研究方法是对选定的文献资料进行批判性分析，并就人工智能应用对农业劳动力使用及其全要素生产率的可能影响进行演绎推理。研究发现，人工智能在农业中的应用数量众多，而且在技术解决方案和管理流程方面都非常多样化。此外，由于农业生产和营销流程自动化趋势日益增强，预计农业人工智能应用市场将迅速增长。这不可避免地导致用复杂的机械和机器人代替体力劳动。此外，它还产生了对新劳动力能力的需求，这些能力需要管理日益资本密集的农业生产和人工智能驱动的相关流程。主要基于理论考虑，可以推测人工智能在农业领域的广泛应用将对农业全要素生产率（TFP）的增长产生积极影响。因此，农业生产者更快采用人工智能解决方案的国家可以在粮食生产方面获得竞争优势。
具有提高AAV生产率的新的T抗原负HEK293细胞系
图1Hekexpress®细胞的基因型表征。（a）使用靶向T抗原编码序列的引物（集1）的引物，跨Hekexpress®基因组的TLA序列覆盖率。绘图表明质粒的积分位点位于3染色体等效物（CHR3）上。（b）使用针对T抗原编码序列（集1）或CHR3（集3和4）的引物（集3和4）的引物（集3和4）的引物，（b）在人类CHR3中整合基因座的TLA序列覆盖率。 集合1的覆盖范围表明，与人类HG38基因组相比，Hekexpress®基因组（绿色箭头）中的550 kb缺失。 集合3和4的覆盖范围确认了综合质量PRTAK的连接。 （c）PRTAK质粒图最初集成在Hekexpress®细胞系中。 大小的T抗原序列在橙色的基因中，在深紫色和grnas（grna_beginning和grna_end）中指示。 （d）Chr3等效（红色）的图与550 kb缺失以及包含T抗原序列的PRTAK质粒的整合。 由TLA证实的质粒 - 染色体连接均以蓝色指示。 Hek，人类胚胎肾； TLA，靶向基因座放大。（b）在人类CHR3中整合基因座的TLA序列覆盖率。集合1的覆盖范围表明，与人类HG38基因组相比，Hekexpress®基因组（绿色箭头）中的550 kb缺失。集合3和4的覆盖范围确认了综合质量PRTAK的连接。（c）PRTAK质粒图最初集成在Hekexpress®细胞系中。大小的T抗原序列在橙色的基因中，在深紫色和grnas（grna_beginning和grna_end）中指示。（d）Chr3等效（红色）的图与550 kb缺失以及包含T抗原序列的PRTAK质粒的整合。由TLA证实的质粒 - 染色体连接均以蓝色指示。Hek，人类胚胎肾； TLA，靶向基因座放大。