本文聚焦于劳动替代型科技这一前沿议题，研究替代劳动力的自动化技术对企业的应用及多维影响。当前，劳动替代型科技的研发和应用已经成为全球热点问题。国内外媒体持续报道关于工业机器人、自动驾驶技术、生成式预训练技术（GPT）的新闻，并深度分析相关行业发展趋势，以及其对劳动力需求结构和对企业的系统性影响。

在政策执行过程中，不同层级政府之间的协调往往决定政策的落实效果。本文基于中国“十一五”期间的减排考核，研究省市之间行政关联如何影响环境治理绩效。研究发现，省市之间存在较强行政衔接的地区，污染减排进展显著更快。企业层面的证据显示，这类城市企业的污染排放平均降幅比其他地区高出约10%。减排主要来自既有企业污染强度的下降，而非企业退出或产能外迁，该效应在外资与民营企业中尤为显著。

随着人工智能在现实应用中的广泛部署，如何在保障模型性能的同时满足隐私法规要求，是相关领域亟待解决的关键问题。欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）、我国《个人信息保护法》等所提出的“被遗忘权”明确规定，用户出于对个人隐私的考虑，可以要求收集用户数据的服务商或机构删除其数据以及数据对模型的贡献，由此推动了机器遗忘（Machine Unlearning）理论和技术的发展。

人工智能的迅猛发展正深刻改变证券行业的运行逻辑与发展路径。作为数据密集、技术密集且场景复杂的重要领域，券商首次公开募股（以下简称IPO）业务在传统模式下难以应对日益复杂的市场环境，智能化转型迫在眉睫。

党的二十届四中全会审议通过《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》，明确以高质量发展为首要任务，强调“扩大高水平对外开放”等重大部署。而以规则、标准与治理为核心的深度贸易协定，正是推动高标准制度型开放的核心抓手。

转移支付在近年来成为地方财政重要的财政来源；根据财政部公布的决算数据，2019年，我国地方一般公共预算收入中转移支付占比42.4%；而2023年这一指标达到46.8%，到2024年，中央对省级的转移支付规模超过了十万亿。其中，转移支付的主体是一般性转移支付，主要目标是“促进地区间基本公共服务均等化”。

泛函分析是调和分析、算子理论与算子代数、偏微分方程、动力系统与遍历论、量子力学等现代数学学科的理论基础。函数空间上的算子理论是泛函分析中空间理论与算子理论相互交融产生的重要数学分支。复合算子由于可模型化函数论和算子理论中许多深层次的问题，与Banach 空间的等距理论、值分布理论的Bieberbach 猜想、刚体运动和对称群的研究等密切相关而受到广泛研究。

严谨的因果推断是现代社会科学实证研究的基石。尽管随机化实验被视为因果识别的“黄金标准”，但囿于伦理、成本与外部有效性等限制，大量重要的社会科学问题仍然需要依靠观测性数据开展实证研究，因此观测性研究仍是当前经济学、管理学等学科的主流方法。

商业外观具有装潢、设计、颜色、形象等多种元素，由此构成产品或服务的独特视觉形象。上述元素的单一、部分或整体可作为不同权利和法益的保护对象，涉及经营性标记权与创造性成果权相关制度，横跨知识产权与反不正当竞争两大法域。同一商业外观之上的多元要素及其利益，产生了多重财产权利的竞合。

时间序列区间预测在众多领域的决策过程中均具有至关重要的作用。尽管现有区间预测方法已取得显著进展，但仍面临诸多挑战，例如数据分布假设、固定区间宽度、基于梯度的优化的局限性、上下界交叉问题以及对多尺度时空模式考虑不足等。为解决这些问题，本文提出一种多尺度深度区间预测网络（MSDIPN）。