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经济活跃，社会美丽，环境洁净。
从长远来看，如果预期的政府支出增长由经济增长提供资金，那么新加坡将受益匪浅。与此同时，关于财富税是否有助于解决财政需求和收入/财富再分配的问题也存在很多争论。作为领先的资产和财富管理中心，新加坡需要仔细考虑任何此类措施，以避免资本外逃。新税还可能带来高昂的管理成本和实施过程中的一些不确定性。相比较而言，调整现有制度以提高税收制度的累进性更容易执行。税收是一种满足国家社会和经济需求的财政工具。税收制度的任何变化都应明确传达政策目标，以减少企业和个人的不确定性。
报告：保护和恢复美丽的美国 2021
总统的国家保护目标还提供了一个机会，让我们更好地尊重和支持那些管理我们土地和水域的人民和社区。总统的愿景不仅仅是衡量政府管理的国家公园、荒野和海洋保护区的保护进展，还认可和赞扬农民、牧场主和森林所有者的自愿保护努力；主权部落国家在保护土地、水域和野生动物方面的领导作用；美国猎人、垂钓者和渔业社区的贡献和管理传统；以及在缺乏公园的社区投资游乐场、步道和开放空间的至关重要性。总统的挑战是号召人们采取行动，支持全美各地各种由当地主导的保护和恢复工作，无论社区希望在哪里保护他们所熟知和热爱的土地和水域。这样做不仅可以保护我们的土地和水域，还可以促进我们的经济并支持全国的就业。
报告：保护和恢复美丽的美国 2021
总统的国家保护目标还提供了一个机会，让我们更好地尊重和支持那些管理我们土地和水域的人民和社区。总统的愿景不仅仅是衡量政府管理的国家公园、荒野和海洋保护区的保护进展，还认可和赞扬农民、牧场主和森林所有者的自愿保护努力；主权部落国家在保护土地、水域和野生动物方面的领导作用；美国猎人、垂钓者和渔业社区的贡献和管理传统；以及在公园匮乏的社区投资游乐场、步道和开放空间的至关重要性。总统的挑战是号召大家采取行动，支持美国各地各种由当地主导的保护和恢复工作，无论社区希望保护他们所熟知和热爱的土地和水域在哪里。这样做不仅可以保护我们的土地和水域，还可以促进我们的经济并支持全国的就业。
无尽的微生物最美丽，最美妙
1哈德森帕生物技术研究所，亨茨维尔，阿拉巴马州，美国，美国，遗传学系2，斯坦福大学，斯坦福大学医学院，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国，美国生物分数和生物医学学院3学院，康威学院，康威学院，哥伦比尔大学。 at Chapel Hill, Chapel Hill, North Carolina, United States of America, 5 Department of Microbiology and Molecular Genetics, Michigan State University, East Lansing, Michigan, United States of America, 6 Department of Ecophysiology, Max Planck Institute for Terrestrial Microbiology, Marburg, Germany, 7 Environmental Genomics, Christian-Albrechts University of Kiel, Kiel, Germany, 8 Max Planck Institute for进化生物学，德国普洛恩
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GDPR将“个人数据”定义为与已确定或可识别的自然人有关的任何信息（“数据主体”）。一个可识别的自然人是一个可以直接或间接地识别的人，尤其是通过参考标识符，例如名称，标识号，位置数据，在线标识符，或一个或多个特定于物理，生理，遗传，精神，经济，经济，经济，文化或社会认同的因素。
蔓生的树木盛开时看起来很漂亮。它们增添了...
777 Island Street, Kaukauna, WI 54130 920-766-5721 网站：www.kaukaunautilities.com 您的建筑物上的电表和为您供电的变压器属于 Kaukauna Utilities。有时，Kaukauna Utilities 的员工需要对这些设备进行日常维护和测试。这些活动是为了准确测量消耗并确保可靠的电能来源。
小即是美：压缩深度神经网络以实现部分域自适应
摘要 — 领域自适应是一种在深度学习 (DL) 时代减轻昂贵的数据标记过程负担的有效方法。一种实际情况是部分域自适应 (PDA)，其中目标域的标记空间是源域标记空间的子集。尽管现有方法在 PDA 任务中取得了不错的效果，但由于目标只是原始问题的一个子任务，因此深度 PDA 模型中存在计算开销的可能性很高。在这项工作中，PDA 和模型压缩无缝集成到统一的训练过程中。通过最小化软加权最大均值差异 (SWMMD) 来减少跨域分布差异，SWMMD 是可微的并在网络训练期间起到正则化的作用。我们使用梯度统计来压缩过度参数化的模型，以根据批量归一化 (BN) 层中的相应缩放因子来识别和修剪冗余通道。实验结果表明，我们的方法可以在各种 PDA 任务上实现与最先进方法相当的分类性能，同时显著减少模型大小和计算开销。
小即是美：压缩深度神经网络以实现部分域自适应
摘要 — 领域自适应是一种在深度学习 (DL) 时代减轻昂贵的数据标记过程负担的有效方法。一种实际情况是部分域自适应 (PDA)，其中目标域的标记空间是源域标记空间的子集。尽管现有方法在 PDA 任务中取得了不错的效果，但由于目标只是原始问题的一个子任务，因此深度 PDA 模型中存在计算开销的可能性很高。在这项工作中，PDA 和模型压缩无缝集成到统一的训练过程中。通过最小化软加权最大均值差异 (SWMMD) 来减少跨域分布差异，SWMMD 是可微的并在网络训练期间起到正则化的作用。我们使用梯度统计来压缩过度参数化的模型，以根据批量归一化 (BN) 层中的相应缩放因子来识别和修剪冗余通道。实验结果表明，我们的方法可以在各种 PDA 任务上实现与最先进方法相当的分类性能，同时显著减少模型大小和计算开销。
健康・美丽・清爽 - LG生活健康
报告范围及期间 本报告包含LG生活健康旗下子公司可口可乐饮料公司（以下简称“CCB”）及THEFACESHOP的主要可持续经营活动及业绩，以及LG生活健康总部及各事业所的经济、环境、社会业绩。本报告期间为2010年1月1日至2010年12月31日。为便于了解动向，部分数据中还包含前3年的业绩信息。对于经营方面的重要事项，使用了报告编写时的信息。报告原则及可获得性 本报告依据可持续发展报告的国际指南GRI（全球报告倡议组织）G3.1指南编写。本报告以韩语和英语发布，可在我公司网站（www.lgcare.com）上查阅。
健康・美丽・清爽 - LG生活保健
报告范围及期间 本报告包含LG生活健康旗下子公司可口可乐饮料公司（以下简称“CCB”）及THEFACESHOP的主要可持续经营活动及业绩，以及LG生活健康总部及各事业所的经济、环境、社会业绩。本报告期间为2010年1月1日至2010年12月31日。为便于了解动向，部分数据中还包含前3年的业绩信息。对于经营方面的重要事项，使用了报告编写时的信息。报告原则及可获得性 本报告依据可持续发展报告的国际指南GRI（全球报告倡议组织）G3.1指南编写。本报告以韩语和英语发布，可在我公司网站（www.lgcare.com）上查阅。