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World File Search System汇款
Equias和Leba修订的汇款（romit ii）常见问题（FAQ）。
（汇款），《法规》（EU）第1227/2011号，于2011年生效，以支持欧洲批发能源市场的公开竞争。修订后的REMIT法规（EU）2024/1106引入了与金融市场透明度的欧盟规则更紧密的一致性。它涵盖了新的交易实践，例如算法交易，并加强了有关报告和监测的规定，以保护消费者免受市场滥用的影响。新法规还加强了ACER的监督角色，允许其监督检查，要求信息和授权的内部信息平台（IIPS）（IIPS）和注册报告机制（RRMS）。ACER还有权施加定期罚款，以确保遵守现场检查决定和信息请求。2）修订后的汇总实施的时间表和截止日期是什么？
会议通知...............................................................................02
备注： （1）所需证件：有效身份证；有效护照；学生报到时须出示学生证。学生证包括在读本科、硕士和博士研究生， 不含博士后。 （2）中国细胞生物学学会会员优惠：已缴纳当年会费的会员可享受会员优惠价。 （3）汇款标注：请务必注明汇款人个人姓名+ 单位+“南昌代谢会议”；缴费后将汇款凭证、缴费人信息发送邮 件至学会财务邮箱（treasure@cscb.org.cn），以便核对查询。 （4）线上注册& 缴费截止：11 月20 日。 （5）电子发票：在线付款时可以勾选，交费后15 个工作日内电子发票将直接发送邮箱 （6）团体注册特殊优惠政策：同一单位，6 人及以上，支付总金额享9 折优惠，统一开具一张发票。 注册后请 邮件发至meeting@cscb.org.cn （7）缴费方式： A 在线支付（推荐）：会议网站直接注册缴费 B 银行汇款：收款单位：中国细胞生物学学会 开户银行：农行徐汇区枫林支行 账 号：03392400040009251 （8）凡已缴费的参会代表因故不能参会者，于2024 年10 月20 日之前向会务组提出申请，将扣除200 元手 续费（提供发票）后退还余款；10 月20 日后将不再退款。
16.劳动流动的经济影响...
7。国际劳工组织报告说，汇款是移民的主要经济利益。ILO报告指出，2018年，汇款到十个国家（斐济，基里巴蒂，马歇尔群岛，帕劳，巴布亚新几内亚，萨摩亚，所罗门群岛，汤加，图瓦卢和瓦努阿图），达到6.89亿美元2。在2010年，向论坛岛国的汇款总计27亿美元。到2020年，这个数字已翻了一番，达到57亿美元。向论坛群岛国家汇款水平因各个国家而异。在2020年，汤加获得了最多的汇款，其中18亿美元，占GDP的38％。其他高水平汇款的国家包括萨摩亚（29％），瓦努阿图（22％）和基里巴蒂（17％）。汇款是太平洋小岛屿发展中国家的外汇汇率的重要来源。在某些国家 /地区，它们占GDP的10％以上。汇款用于支持家庭，企业和政府预算。他们还有助于减少贫困和不平等3
政策简报：乌克兰战争以来对摩尔多瓦经济的社会经济影响
摩尔多瓦仍然是欧洲最依赖汇款的国家之一。汇款在家庭收入中发挥着至关重要的作用，尤其是在农村地区，2022 年汇款占农村地区总收入的 14%。虽然在某些情况下，汇款可以部分抵消国内经济衰退的影响，但对汇款的严重依赖意味着可支配收入不仅取决于外部国家的商业周期，还取决于金融周期、汇率和地缘政治冲击。农村家庭的脆弱性尤其明显。他们的低工资和薪金收入使他们特别依赖汇款流入、不稳定的农业部门的收入和社会支付。摩尔多瓦很大一部分人口面临不可靠的收入来源，是欧洲贫困率最高的国家（14% 的人口每天生活费不足 6.85 美元）。
伊斯兰堡宣言呼吁团结起来通过教育赋予女孩权力
资金流入增加 过去 20 年，巴基斯坦移民工人寄回国内的汇款一直是该国摇摇欲坠的经济的救星。由于出口收入增长极其缓慢（且往往多年停滞不前），外国资本和投资流入日益枯竭，历届政府都依靠汇款推动进口型消费，以促进增长。因此，即使海外巴基斯坦人寄回国内的现金增加一点点，也是一件值得庆祝的事情。事实证明，本财年是汇款异常丰收的一年，今年上半年（截至 12 月）的汇款流入量从一年前的 134 亿美元飙升三分之一，达到创纪录的 178 亿美元。这让人们希望，该国今年将能够实现 350 亿美元的汇款流入目标，远远超过出口收入。难怪总理利用这个机会“祝贺”国家并夸耀其政府在稳定经济方面取得的成功，同时强调海外巴基斯坦人对国家发展的承诺。
转移学习用于使用RNN-LSTM混合模型的汇款流入预测国内生产总值增长：冈比亚的案例研究
对经济的规模和表现的见解至关重要，而实际GDP的增长率经常用作经济健康的关键指标，强调了国内生产总值（GDP）的重要性。此外，近年来，汇款引起了全球的巨大兴趣，尤其是在冈比亚。这项研究介绍了创新模型，即复发性神经网络和长期记忆（RNN-LSTM）的混合体，以基于冈比亚的汇款流入来预测GDP的增长。该模型集成了来自世界银行发展指标和冈比亚中央银行（1966-2022）的数据。Pearson的相关性用于检测和选择与GDP和汇款最牢固的变量。此外，还采用了一种参数传输学习技术来提高模型的预测精度。通过随机搜索过程对模型的超参数进行了细调，并使用RMSE，MAE，MAPE和R 2度量来评估其有效性。研究结果首先表明，它具有良好的概括能力，并且在基于汇款流入的GDP增长方面具有稳定的适用性。第二，与独立模型相比，所建议的模型超过预测准确性的最高R 2分数为91.285％。第三，预测的结果进一步表明汇款与短期经济增长之间存在牢固和积极的关系。本文通过采用人工智能（AI）技术来解决基于汇款流入的GDP的关键研究差距。
