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马来西亚经济的消费税政策 - UiTM 机构知识库
商品及服务税（GST）在马来西亚首次实施时一直是一个有争议的话题。本研究从三个主要角度研究了GST对马来西亚经济的影响。首先，研究了15个主要行业的产出和价格等部门反应的相应变化。其次，研究结果展示了GST对七个宏观经济变量的影响，即消费、投资、政府收入、政府支出、出口、进口和国内生产总值。第三，讨论了家庭福利的影响。利用可计算一般均衡模型模拟GST对马来西亚经济的影响，并建立了一个简单的比较静态模型。结果证明，GST税率越高，对每个部门的影响越大。受GST影响最大的行业是通信和ICT以及电力和天然气行业。相比之下，农业、林业和伐木业以及石油和天然气行业受影响最小。消费和投资受到的负面影响最大，而政府收入和支出则表现出最大的正影响。研究还发现，通过降低商品及服务税税率，福利损失被最小化，高收入群体受到的影响大于低收入群体。关键词：可计算一般均衡。商品及服务税。马来西亚。
新冠疫情对坦桑尼亚经济影响的建模及
摘要 本研究使用可计算一般均衡模型，以性别为重点，研究坦桑尼亚新冠疫情可能产生的经济影响。该研究主要依赖官方数据来模拟新冠疫情对经济部门、性别劳动力市场和整个经济的短期影响。分析针对不同的社会经济群体——特别是全国范围内、性别和农村/城市地区——进行，以确定受影响最严重和最脆弱的劳动力类别。与非疫情时期相比，新冠疫情引发的冲击导致实际国内生产总值 (GDP) 下降 5.4%。疫情降低了税收和费用收入，导致财政赤字恶化。无论是农村还是城市，女性劳动力的工资率下降幅度都大于男性劳动力。由于女性的工资率通常低于男性，因此新冠疫情对农村和城市女性的负面影响大致相同，对男性劳动力的需求下降幅度大于对女性的需求。此外，许多女性在出口导向型行业工作，这些行业的产出和出口需求急剧下降。关键词：COVID-19、可计算一般均衡模型、性别、坦桑尼亚 JEL 代码：I15、C68、J16、O55
资金和培训机会
De-Black-Boxing Health AI：使用N3C Recover Long COVID模型在我们所有的所有数据存储库中使用N3C Recover Long Covid模型演示可再现的机器学习表型。pfaff er，Girvin AT，Crosskey M，Gangireddy S，Master H，Wei WQ，Kerchberger VE，Weiner M，Harris PA，Basford M，Lunt C，Chute CG，Moffitt RA，Haendel M; N3C并恢复财团。J am Med Inform Assoc。2023 Jun 20; 30（7）：1305-1312。
詹姆斯·阿斯普尼斯 - 计算机科学
25。与Dana Angluin，Melody Chan，Michael J. Fischer，Hong Jiang和RenéPeralta具有稳定的网络图属性。在Viktor K. Prasanna，Sitharama Iyengar，Paul Spirakis和Matt Welsh编辑中，在传感器系统中分发了计算：第一IEEE Internapional Conference，DCOSS 2005，DCOSS 2005，MARINA DEL REY，CA，CA，CA，使用，使用，2005年6月/7月，2005年7月/7月，程序。计算机科学的讲义3560，Springerverlag，2005年6月，pp。63–74。
麦利政府的第一年 - 主要法规和改革
监管法令749/2024 | Rigi法规|该法令规定了截止日期。总而言之，它调节截止日期，合格的受试者，部门和分区，禁令，要求和纳入条件。根据不同部门和行业，它规定了必要的投资计划（确定相同的可计算资产）和最低金额。它规范了当地供应商的发展，这是长期战略出口项目和项目扩展的制度。它调节税收，海关和交流激励措施以及稳定性。它涉及与其他制度和作业的兼容性，并确定侵权和追索权。它建立了适用于Rigi的管辖权和仲裁。
随机性，交换性和保形预测
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov，1968年]，并已在许多论文和书籍中开发（例如，参见Shen等人。2017）。它一直是直觉的强大来源，但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性，这导致其数学结果中存在未指定的加性（有时是乘法）常数。Kolmogorov [1965，Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965，Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性：我们假设观察值是以IID方式生成的（独立且分布相同）。先验弱的假设是交换性的假设，尽管对于无限的数据序列而言，随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列，差异是重要的，这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念（稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022，Sect。2.1.6）。然后，我们根据三个二分法确定八种置信预测因素：
随机概念和反向数学
随机性。通过算法测试的随机性理论在Schnorr [37，38]的工作中以及[16]等DeMuth的工作中，在Martin-Lof的论文[28]中开始使用。这些作者中的每一个都使用算法工具来介绍一个有限位序列是否是随机的测试。而不是算法随机性的绝对概念，而是根据允许的算法工具的强度出现的随机性概念的层次结构。martin-lof引入了现在以他命名的随机概念，该概念基于康托尔空间中均匀计算的开放场景序列。schnorr根据可计算的投注策略考虑了更限制的测试，这导致较弱的概念现在称为可计算的随机性，而现在称为schnorr随机性的甚至更弱的概念。随机性比Martin-Lof强，但仍在算术中，库尔兹（Kurtz）在某种程度上提出了算术[24]。 对我们的重要性将是2随意性（即相对于停止问题的ML随机性），而弱2随机性的概念中间介于2随意性和ML随机之间。 有关正式定义，请参见第3和第5节。 算法随机性领域从1990年代后期开始进行了一段激烈的活动，其中大量的研究论文导致出版了两本教科书[17,34]。 这样做的一个原因是实现，回到kuˇcera [25,26]，它使满足的随机性概念与图灵oracles的计算复杂性以有意义的方式相互作用（后者是计算理论中的主要主题）。随机性比Martin-Lof强，但仍在算术中，库尔兹（Kurtz）在某种程度上提出了算术[24]。对我们的重要性将是2随意性（即相对于停止问题的ML随机性），而弱2随机性的概念中间介于2随意性和ML随机之间。有关正式定义，请参见第3和第5节。算法随机性领域从1990年代后期开始进行了一段激烈的活动，其中大量的研究论文导致出版了两本教科书[17,34]。这样做的一个原因是实现，回到kuˇcera [25,26]，它使满足的随机性概念与图灵oracles的计算复杂性以有意义的方式相互作用（后者是计算理论中的主要主题）。可以辨别随机性概念研究的两个主要方向：
可学习函数的组合稀疏性
神经网络在各个领域都取得了令人瞩目的成功，这引出了一个问题：最佳人工智能系统和人类智能的有效性背后隐藏着哪些基本原则。这种观点认为，组合稀疏性，即组合函数具有“少数”组成函数的特性，每个函数仅依赖于一小部分输入，是成功学习架构背后的关键原则。令人惊讶的是，所有高效图灵可计算的函数都具有组合稀疏表示。此外，同样稀疏的深度网络可以利用这一一般特性来避免“维数灾难”。这个框架对机器学习在数学中可能发挥的作用提出了有趣的启示。