XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System能否
生物制药交易战略展望——2024 年能否强势收官？
制药行业面临的所有这些挑战将对每家公司未来五到六年的收入前景产生不同程度的影响。这可能会迫使一些公司加快推出下一代药物来弥补增长放缓的时机。如前所述，我们看到证据表明，这些迫在眉睫的威胁的实现需要在 2023 年第四季度进行更多的投资组合开发活动，当时多家制药竞争对手在 12 月进行了一次或多次收购，然后持续到 2024 年 1 月。更具体地说，2023 年约有 33% 的交易量是在第四季度完成的，而前两年，四分之一或更少的交易量发生在第四季度（2022 年为 22.6%，2023 年为 25.4%）。12 考虑到 2022 年仍然是自 2017 年以来交易量最高的年份之一，这是一个重大转变。
英国绿色氢能差价合约 (CfD) 能否与成本节约相匹配
差价合约 (CfD) 进入氢能领域是其在电力领域成功应用的自然延伸。在英国，低碳氢 CfD 主要关注两个关键目标：降低氢气生产成本和扩大生产能力。这就提出了一个问题：这些合约是否会像电力领域的合约一样有效。我们认为，与更成熟的可再生电力 CfD 相比，氢能 CfD 面临着重大限制，特别是在推动成本降低和有效管理风险的能力方面。首先，虽然可再生电力项目通过降低资本成本从固定价格合约中受益匪浅，但这种影响对绿色氢能来说不太可能，因为绿色氢能的运营成本更为占主导地位。其次，由于电价变化和供应链不成熟，氢能 CfD 给生产商带来更大的成本风险。鉴于绿色氢能市场价格发展的不确定性以及可能出现的替代、更便宜的解决方案，承购商也面临更高的风险。相比之下，可再生电力 CfD 提供了更平衡的风险分配，拥有成熟的市场和更可预测的成本结构。第三，不确定且不断发展的绿色氢能市场对固定价格合同构成了重大挑战。如果需求没有像预期的那样实现，搁浅资产的可能性就会更高。可再生电力有着既定的需求，为长期合同提供了更安全的环境。最后，投资者通常使用固定价格长期合同来对冲价格波动。然而，在需求不确定的情况下，专注于价格稳定的对冲策略几乎无法提供保护。因此，氢能行业的独特挑战——特别是围绕成本结构、风险分布和不确定的市场需求——表明，可再生电力差价合约的成功可能不容易在绿色氢能中复制。
电动汽车能否助力可再生能源转型？激励午间充电的实地实验证据
向脱碳能源系统过渡是 21 世纪的决定性挑战之一。为避免灾难性的气候变化，全球温室气体排放必须在 2050 年之前达到净零排放（Masson-Delmotte 等人，2019 年）。实现净零排放的道路始于脱碳发电和电气化交通、供暖等能源终端使用。然而，风能和太阳能光伏等可变可再生能源以及电动汽车 (EV) 等新电力负荷的兴起对电力系统提出了挑战。风能和太阳能产出会随分钟、小时和天而变化，而电动汽车等新负荷可能会大幅增加峰值电力需求（Bunsen 等人，2018 年）。这些变化将要求电力系统变得更加灵活，例如通过转移电力需求以匹配可再生能源的可用性并增加能源存储。电动汽车可以充当“车轮上的电池”来提供关键的灵活性——在可再生能源产出高时充电，在可再生能源产出低时放电。然而，电动汽车能够发挥这一作用的程度，关键取决于它们的充电时间以及电动汽车车主将备用电池容量的电能卖给电网的意愿。个体电动汽车车主响应价格激励做出的充电决策将最终决定电动汽车能够提供的系统级灵活性。因此，了解电动汽车车主是否会以及在多大程度上改变他们的充电方式以响应价格激励，是将电动汽车整合到高渗透可再生能源系统的关键（Szinai 等人，2020 年）。在本文中，我们提出了新证据，说明电动汽车车主如何响应价格激励，将充电时间转移到支持太阳能发电高渗透率的电力网络的时间。我们的研究利用高分辨率、逐分钟的远程信息处理数据跟踪所有驾驶、充电和车辆位置，以提供电动汽车车主行为的细致而全面的视图。这个丰富的数据集让我们能够检查充电、驾驶和电池管理的时间和地点。对于为这项研究招募的 390 名澳大利亚特斯拉车主样本，我们首先比较了有屋顶太阳能和没有屋顶太阳能的车主的充电时间和地点。在我们的设置中，当屋顶太阳能车主的太阳能电池板发电时，他们面临着强大的经济激励，希望在家中充电。我们发现充电行为存在很大差异。对于屋顶太阳能车主来说，中午的充电份额高出 76%，高峰需求时段的充电份额低 33%，而在家中充电的份额高出 14%。然后，我们随机分配一半的车主样本，让他们获得激励，以避免在电网最容易承受压力的高峰需求时段充电。此外，
推荐引用 推荐引用 Raymond H. Brescia，《机器人与掠食者：生成人工智能能否帮助解决消费者债务诉讼中的司法差距？》，51 Fordham Urb. LJ 1553 (2024)。网址：https://ir.lawnet.fordham.edu/ulj/vol51/iss5/7
随着 2023 年初生成式人工智能的普及，许多人担心这项技术创新可能会减轻人类执行一些重复和简单任务的负担，并可能使他们失去生计。这也引发了这样的担忧：这项技术以及相关技术最终可能会取代包括律师在内的工人。公众（包括法律界人士）对生成式人工智能 (GenAI) 的最初热情很快就被浇灭了，因为律师开始依赖这项技术的工作成果来帮助他们准备法律文件，结果相当不幸。在某些情况下，律师因提交带有 GenAI“幻觉”的文件而受到法官的制裁，即该技术“找到”了法律命题的权威，而实际上并不存在这样的权威，这些律师依赖这些权威而损害了他们的利益。鉴于这些以及其他 GenAI 证明无法满足律师在为客户服务时必须满足的最基本标准的经验，人们对这项技术的最初兴奋逐渐消退。然而，律师和技术人员仍在继续探索利用 GenAI 的方法，使法律行业的工作更加高效和有效，同时确保律师能够履行其道德义务，即使他们部署新技术来尝试满足客户的法律需求。虽然 GenAI 和其他相关技术（如机器学习）可能会在未来取代法律行业的部分（如果不是很多）职能，但这些新技术的引入可能有助于满足该行业目前未能满足的需求。也就是说，GenAI 确实
图灵测试：计算机能否冒充人类？
自然语言处理 64. 网络 65. 神经网络 66. 神经元 67. 解析 68. 合作伙伴 69. 传递 70. 个性 71. 力量 72. 预测 73. 处理 74. 处理能力 75. 程序 76. 提出 77. 心理学家 78. 范围 79. 反映 80. 替换 81. 要求 82. 响应 83. 机器人 84. 角色 85. 脚本 86. 模拟 87. 闲聊 88. 统计
中国经济已达顶峰。北京能否重新定义其...
经济发展中没有什么是确定的，但中国经济占全球经济的比例可能已经达到峰值，将在 2021 年达到顶峰。由于金融体系限制了经济增长而不是促进经济增长，中国现在面临结构性经济放缓。这些经济压力与过去十年前所未有的信贷和投资扩张的结束直接相关。由此产生的信贷紧缩导致房地产投资崩溃，地方政府基础设施投资放缓。此外，2022 年和 2023 年的官方数据几乎肯定夸大了 GDP 增长。多年低回报投资的成本现在阻碍了北京调整金融体系，使其难以释放效率的提高或“新的优质生产力”。
Roman Krems 不列颠哥伦比亚大学 量子能否......
Aaronson, S. & Ambainis, A. Forrelation：最佳地将量子计算与传统计算区分开的问题。SIAM Journal on Computing 47, 982–1038 (2018)
微型和小型企业的双元化：竞争情报能否弥补规模限制？
组织二元性使企业能够整合和调动不同的、往往相互矛盾的内部结构、活动或流程 (Tushman & O'Reilly, 1996, p. 1337)。具体而言，组织二元性被定义为同时实现知识的探索和利用 (Jansen et al., 2009; Lubatkin et al., 2006; Menguc & Auh, 2008; Raisch & Birkinshaw, 2008)。探索涉及实验、变化、新知识、承担风险和寻找新机会，而利用则与现有能力的改进、效率和提高相关 (March, 1991)。两者对于企业的竞争优势都至关重要，因为利用确保了企业当前的生存能力，而探索确保了未来的成功 (Levinthal & March, 1993)。因此，二元性是短期和长期公司绩效的基本概念（O'Reilly & Tushman，2013），引领公司获得高成功率（Birkinshaw & Gupta，2013；Jansen 等，2008；Lubatkin 等，2006；O'Reilly & Tushman，2013；Raisch & Birkinshaw，2008）。
最初发表于：Eckhardt, Sven；Sprenkamp, Kilian；Zavolokina, Liudmila；Bauer, Ingrid；Schwabe, Gerhard (2022)。人工智能能否帮助二手车经销商在数据驱动的二手车市场中生存？在：DESRIST 2022：第 17 届信息系统和技术设计科学研究国际会议，美国佛罗里达州圣彼得堡，2022 年 6 月 1 日至 2022 年 6 月 3 日，南佛罗里达大学。DOI：https://doi.org/10.1007/978-3-031-06516-3_9
摘要。二手车市场以不可信和不正当而闻名。经认证的数据已被证明有助于缓解信息不对称，这是不可信市场的主要因素之一。近年来，越来越多的二手车经销商在这个竞争激烈的数据驱动市场中难以生存。在本研究中，我们对二手车经销商进行了 12 次采访，并与瑞士最大的汽车公司之一 AMAG 集团的员工和高管举行了几次会议和研讨会。这让我们深入了解了二手车经销商当前的问题以及人工智能如何提供帮助。这些问题可以归结为高交易成本问题及其子类别。在利用人工智能降低交易成本的过程中，出现了新的次要问题。人们需要信任证书、分析和预测。此外，数据和分析需要透明和可理解，并且必须解决隐私问题。这项研究的意义是多方面的。首先，我们定义二手车市场上二手车经销商面临的问题，并介绍人工智能方法在当前数据驱动的二手车市场的应用。随后，我们强调人工智能需要遵循以人为本的视角，并以信任为设计理念。
当前放射性药物的临床前策略能否……
摘要临床前研究对于有效评估 TAT 放射性药物至关重要。鉴于这些放射性核素的供应链目前并不理想，必须改进动物研究，以生产出具有最大临床潜力、最具转化性的 TAT 药物。载体设计至关重要，强调载体、靶标和放射性核素之间和谐的物理和生物学特性。α 发射放射性核素的稀缺性仍然是一个重要的考虑因素。锕-225 和铅-212 似乎是现阶段最容易获得的放射性核素。研究人员可用的动物模型包括异种移植、同种异体移植和 PDX（患者来源的异种移植）模型。还简要探讨了对 α 发射体进行成像的新兴策略。最终，临床前研究必须解决两个关键方面：(1) 提供平衡安全性和有效性的宝贵见解，以及 (2) 为 TAT 药物的最佳剂量提供指导。