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商业零售市场：客户坏账 - 决策和咨询
我们已经决定，其他监管保护应采取调整rec价格上限的形式。调整REC价格上限为零售商提供了额外的灵活性，以响应较高的坏账水平，从而通过减轻系统性零售商失败的风险来响应较高的坏账水平，从而保护客户的利益。同时，该方法保留了零售商管理不良债务成本的激励措施，而管理这些成本的人最有效地管理这些成本的人可能会根据正常的商业实践获得竞争优势。这反过来有助于在较短的期限内保护客户的兴趣。此选项还有助于提高效率并最大程度地降低实施成本，因为可以通过对现有的监管机制进行修改，相对轻松，快速地实施。
生物群体意识差异对热带生态系统保护和恢复不利
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
Bad River Band 致 EPA 的“将产生影响”信函第 5 行......
Limnotech，Inc。大湖印度鱼类和野生动植物委员会I. I I. 2024年12月13日，美国环境保护署（“ EPA”）通知了Chippewa湖部落的Bad River Band（“ Band”）根据《清洁水法》（“ CWA”）第401节（2）（a）（2）（a），33 U.S.C.§1341（a）（2），与Enbridge Energy的第5行威斯康星州细分市场搬迁项目（“项目”）相关的排放可能会影响乐队的水质。1相应地，乐队的Mashkiiziibii自然资源部（“ MNRD”）审查了与该项目可能导致的排放相关的水质效应，以便评估出院是否会影响[乐队]水域的质量，从而违反了糟糕的河流保留的任何水质需求”。2 This review included reviewing information related to the Project, including but not limited to, Wisconsin's Final Environmental Impact Statement (“FEIS”), related permits, approvals and 401 Certification, the Environmental Construction Plan (“ECP”), Corps' Enbridge Line 5 Wisconsin Segment Relocation Project: Draft Environmental Assessment, Clean Water Act Section 404(b)(1) Guidelines Evaluation, Public Interest Review dated 5/20/2024 （“ DCDD”），与保留水的水文连接的受影响地表水的地图，图像和其他数据以及其他相关信息。3
分裂影响可能是保存的混合，但通常不恢复
碎片化本身对生物多样性的影响是激烈的争论，在控制栖息地量后具有负，中性甚至积极影响的证据。本辩论中的原则通常用于在残留栖息地碎片中为生物多样性保护提供信息，但在恢复背景下很少考虑。栖息地恢复对于与表达和反向生物多样性下降至关重要。虽然恢复的栖息地随相似的碎片梯度而变化，但不同过程的重要性可能会有所不同。残留斑块中的社区主要由现有人群确定，而恢复贴片中的社区则由附近人群的殖民化塑造。我们说明了碎片本身如何取决于栖息地是保守还是恢复生物多样性的可变结果。以当前形式的碎片辩论在恢复生态学上的应用有限，我们强调了生态学家和保护主义者需要考虑碎裂过程的方向性。
巴克诉贝尔案、美国优生学和坏人测试
1927 年，最高法院在 Buck v. Bell 案中作出裁决，支持当时处于巅峰时期的美国优生学计划。与国家社会主义和不可信的基因伪科学的联系是 Buck 后来声名狼藉的原因之一。另一个原因是，批评者认为该案是人为的：其策略性目的是使某项弗吉尼亚法律生效，并确保优生运动取得成功，而不是解决争议。由于宪法挑战背后的战略家是一群关系紧密的精英和优生学支持者，而该案的核心测试对象处于弱势地位，Buck 提供了一个引人注目的例子，说明旨在保护社会最弱势群体的法律体系却被操纵并以改革的名义用来对付他们。今天，重要的是要记住
ai：房地产的新室友 - 好，坏和...
目的：本文旨在对人工智能（AI）和大型语言模型（LLM）（例如GPT-4）对房地产行业的变革性影响进行全面分析。它探讨了这些技术如何重塑该行业的各个方面，从市场分析和估值到客户互动，并评估技术效率与保留人类业务元素之间的平衡。设计/方法论/方法：研究基于对AI作为房地产应用技术的优势和劣势的分析。它使用此框架来评估不同用例中该技术的潜力。这是由有关该主题，实践见解和行业专家意见的新兴文献补充的，以对该主题提供平衡的看法。调查结果：本文揭示了AI和LLM在房地产中提供了重大好处，包括增强的数据驱动决策，预测分析和运营效率。但是，它还发现了关键挑战，例如AI算法的潜在偏见以及消除客户互动的风险。独创性：这项工作突出了对房地产中AI的优势和局限性的平衡。它在房地产中介绍了“锯齿状技术前沿”的新颖概念，为了解该行业的AI与人类专业知识之间的相互作用提供了独特的框架。0。简介
（几乎）没有不良药物：药品几乎完全免于产品责任的解释
Sales of Bad Products，《纽约时报》（2010 年 10 月 26 日），https://perma.cc/6HFS-RKFH（上次访问时间为 2019 年 11 月 2 日）（报道制药巨头葛兰素史克在波多黎各经营的一家工厂生产受污染的抗抑郁药、糖尿病药物和胃酸反流药物）（存档于《华盛顿与李法律评论》）。5. 例如，参见 John LaMattina，《制药公司的声誉持续受损——可以做些什么来修复它？》 , F ORBES (2013 年 1 月 18 日，上午 8:27)，https://perma.cc/X4PY-YLB8（最后访问时间为 2019 年 11 月 2 日）（将制药行业声誉不佳的原因归咎于公司活动缺乏透明度以及优先考虑利润而非公平定价行为）（存档于《华盛顿与李法律评论》）。6. 例如，请参阅 Clifton Leaf 的《药物研发中的创新有多陈旧？想想：五年前的酸奶》，《财富》（2018 年 3 月 6 日），https://perma.cc/Y9A6-NDDN（最后访问时间为 2019 年 11 月 2 日）（指出，平均而言，30 家大大小小的生物科技公司 2017 年的收入中只有 11% 来自过去五年内开发的药物）（存档于《华盛顿与李法律评论》）；另见下文第 IV.D.1 部分（讨论投资者对新抗生素开发创新有限的失望）。 7. 这场危机尚未体现出该行业的责任感。参见 B ARRY M EIER，P AIN K ILLER：欺骗帝国与美国类固醇流行病的起源，第 155–72 页 (2018 年第 2 版)（证实了这一主张）；另见 Rebecca L. Haffajee 和 Michelle M. Mello，Drug Companies' Liability for the Opioid Epidemic，377 NEW E NG. J. M ED。 2301, 2305 (2017)（观察到“阿片类药物诉讼尚未对每年 130 亿美元的阿片类药物行业造成经济损失”，且阿片类药物诉讼“胜利均以和解的形式达成”）。另请参阅 Richard C. Ausness, 《阿片类药物诉讼的现状》，70 SCL R EV . 565 (2019)（对“阿片类药物诉讼”类案件进行了全面、最新的回顾，完全忽略了人身伤害诉讼，仅涉及政府发起的诉讼）；Anita Bernstein, 《沙利度胺的形成：大规模侵权行为作为毒性暴露的虚假治疗方法》，97 C OLUM . L. R EV . 2153 (1997)（得出结论，政府部门比人类原告更安全，他们的审慎和收钱权利不会受到攻击）；Jef Feeley，制药商不愿为解决阿片类药物泛滥提供资金；指望法庭胜诉，I NS . J.（2018 年 5 月 4 日），https://perma.cc/4AUP-YJST（上次访问时间为 2019 年 10 月 12 日）（解释说“制药公司并不急于为解决阿片类药物泛滥提供资金”，宁愿“在法庭上碰运气，也不愿支付数十亿美元来和解指责他们上瘾的诉讼”）（存档于《华盛顿与李法律评论》）。8. 参见 Alison Kodjak，民意调查：美国人支持政府采取行动抑制处方药价格，NPR（2019 年 3 月 1 日），https://perma.cc/K6EN-8SC8（上次访问时间为 2019 年 11 月 2 日）（讨论一项无党派民意调查，该调查的结论是“
算法方法避免了不一致的可行性中的局部最小值
摘要非convex优化的主要挑战是找到一个全局最佳的挑战，或者至少要避免“不良”本地最小值和毫无意义的固定点。我们在这里研究算法与优化模型和正则化相反的程度可以调整以实现这一目标。我们认为的模型是许多局部最小值的非概念，不一致的可行性问题，在这些点上，这些点之间的差距在这些点的附近最小。我们比较的算法都是基于投影的算法，特别是环状投影，环状放松的Douglas-Rachford算法以及放松的Douglas-Rachford在产品空间上分开的。这些算法的局部收敛和固定点已经在详尽的理论研究中表征。我们在轨道分辨光子发射光谱（ARPES）测量的轨道层析成像的背景下演示了这些算法的理论，这些理论都是合成生成和实验性的。我们的结果表明，虽然循环投影和循环恢复了Douglas-Rachford算法通常会汇聚最快，但重新使用Douglas-Rachford在产品空间上划分的方法确实从其他两个算法的不良本地算法中移开，最终从其他两个算法中掌握了当地最小值的群库，与全球范围的群体相关点，以确定了与全球范围相对应的群体的关键点。
