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税收策略和方法 - 英国
• 向 HMRC 公开并及时地通报所有税务合规风险的管理情况 • 在出现重大合规问题、不确定性和/或违规行为时向 HMRC 提出 • 及时为 HMRC 的查询提供完整、准确和有用的答案 • 提供适当的资源来处理所有税务报告义务 我们努力通过强大的内部治理体系遵守所有税法和法规，该体系要求使用合格的人员，建立记录良好的内部流程和控制。我们努力确保所有决策都在适当的层面上做出，并以专业的谨慎和判断为基础，并提供文件来证明所涉及的事实、结论和风险。我们努力积极寻求与 HMRC 的公开对话，并提供 HMRC 审查可能的税务风险所需的所有相关信息，同时与 HMRC 合作，尽可能就有争议的问题早日达成协议。我们的目标是确保所有纳税申报表和税款都在法定期限内完成，并及时提供 HMRC 可能要求的所有相关税务信息和文件。我们从不故意向 HMRC 隐瞒或故意歪曲问题。如果我们发现错误，我们会在合理可行的情况下尽快披露。所有交易必须完全合理，并具有商业目的或商业理由。
ITS 数据融合：技术和研究需求
摘要 智能交通系统 (ITS) 基础设施包含传感器、数据处理和通信技术，有助于提高乘客安全、减少旅行时间和燃料消耗，并减少事故检测时间。来自蓝牙® 和基于 IP（蜂窝和 Wi-Fi）通信、全球定位系统 (GPS) 设备、手机、探测车辆、车牌阅读器、基于基础设施的交通流传感器以及未来的联网车辆的多源数据使得多源数据融合能够被利用来对监控或观察的情况产生更好的解释。这是通过减少单个源数据中存在的不确定性来实现的。尽管数据融合 (DF) 已经证明了二十多年，但它仍然是一个与日常交通管理运营相关的新兴领域。迄今为止应用的数据融合技术包括贝叶斯推理、Dempster-Shafer 证据推理、人工神经网络、模糊逻辑和卡尔曼滤波。本文对 ITS DF 应用进行了调查，包括匝道计量、行人过街、自动事件检测、行程时间预测、自适应信号控制以及碰撞分析和预防，并指出了未来研究的方向。迄今为止令人鼓舞的结果不应掩盖在交通管理中广泛部署 DF 之前仍然存在的挑战。
通过分离行为相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起，这给编码和解码机制的研究带来了复杂性。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是在单神经元和单次试验水平上准确分离行为相关和不相关信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以实现。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。通过分析三只执行不同伸手任务的猴子的分离信号，我们发现以前被认为包含很少信息的神经反应实际上以复杂的非线性方式编码了丰富的行为信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比以前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，行为相关信号可以线性解码，其性能与非线性解码相当，这表明线性读出可以在运动皮层中进行。我们的研究结果表明，分离行为相关信号可能有助于发现更多隐藏的皮层机制。
中共参加四方会谈
我们还说明了中华人民共和国通过美国研究型大学与中华人民共和国大学及其他实体之间的联合机构获取美国技术和专业知识的战略。这些机构以学术合作的名义将美国知名大学与中华人民共和国同行配对，但实际上，它们隐藏了一个复杂的系统，用于将关键的美国技术和专业知识转移到中华人民共和国，包括转移到与中国国防和安全机构有关的黑名单实体。我们通过研究三个美中联合研究机构——清华大学-伯克利分校深圳研究院（TBSI）、佐治亚理工学院深圳研究院（GTSI）和四川大学-匹兹堡研究院（SCUPI）来说明这个问题。这些联合机构促进向中华人民共和国转让与两用、关键和新兴技术相关的专业知识、应用研究和技术。通过这些机构，参与的美国学者（其中许多人从事美国联邦政府资助的研究）前往中国合作开展研究，为中国学者提供建议，教授和培训中国研究生，并与中国公司就其专业领域开展合作——通常是涉及国家安全的关键和新兴技术。在此过程中，学者们通常与美国机构保持联系，许多人继续领导美国联邦政府资助的研发项目。这为将他们的研究专长成果直接转让给中国创造了一条渠道。
人工智能代理之间的秘密勾结
生成式人工智能的最新进展表明，跨互联网等平台的自主代理和人类之间大规模交互的潜力。虽然这种互动可以促进富有成效的合作，但人工智能代理规避安全监督的能力引发了严重的多代理安全问题，特别是以无意的信息共享或不良协调的形式出现。在我们的工作中，我们建立了秘密勾结的子领域，这是多代理欺骗的一种形式，其中两个或多个代理使用隐写术来隐藏他们互动的真实性质，无论是交流还是其他方式，以避免被监督。我们为进行隐写术通信的人工智能代理提出了一个正式的威胁模型，并得出了关于大型语言模型 (LLM) 进行秘密勾结的能力和动机以及威胁缓解措施的局限性的严格理论见解。我们通过实证评估来补充我们的研究结果，这些评估展示了前沿单智能体和多智能体 LLM 设置中隐写能力的提升，并研究了可能出现勾结的潜在场景，揭示了监控、释义和参数优化等对策的局限性。我们的工作首次形式化并调查了前沿基础模型之间的秘密勾结，将其确定为 AI 安全的一个关键领域，并概述了一项全面的研究议程，以减轻未来生成 AI 系统之间勾结的风险。
吸血鬼经济
如果没有欧洲众多朋友和熟人的帮助，本书是不可能完成的。他们慷慨地分享他们的知识和经验，帮助我澄清各种新趋势和现象。在欧洲逗留期间，我遇到了许多在法西斯国家生活或旅行过的各个社会阶层的人——银行家、实业家、进出口商、法西斯或纳粹记者，以及极权主义国家的激进反对者。这些人中许多人坦率地讨论了我提出的所有问题。他们帮助我的唯一目的是让真相大白；他们没有私人目的。这些合作者必须保持匿名；他们对我的信任使我肩负起隐藏他们身份的重大责任，以免他们或他们在德国或意大利的朋友遭遇不幸。许多美国朋友在修订和完善本书方面提供了很大帮助。我特别感谢多萝西·戴维斯小姐、亨利·戴维博士、埃德娜·曼恩夫人、鲁亨·戈特斯基博士、利斯顿·M·奥克先生和斯特林·斯佩罗博士。毋庸置疑，我对本书中的任何陈述负全部责任。我还要感谢《哈泼杂志》和《新共和》的编辑允许我使用他们发表的我的文章中的材料。
有效的2D双Quantum固态NMR光谱学具有较大的光谱宽度
固态核磁共振（SSNMR）是一种强大的光谱技术，可以在原子分辨率下为各种样品提供独特的结构信息，从生物大分子到无机材料。可以从偶极重耦实验1,2获得有价值的结构信息，因为它们重新引入了耦合，该耦合与所涉及的旋转之间的距离立方体成反比。因此，这样的实验可以直接深入了解空间接近，甚至允许进行内部距离测量。对于同性核重耦实验，双量器（DQ）重耦方案非常有用，因为可以通过适当的阶段循环抑制来自未耦合旋转的信号（“ DQ滤波器”）。3,4当这种贡献主导频谱并掩盖耦合自旋对中所需的信号时，这是必不可少的，因为例如将核与低自然同位素丰度（Na）相关的情况，例如13 c（1.1％Na）或29 Si（4.7％Na）。5,6这种实验通常患有非常低灵敏度的可行性在近年来大大增加，这是因为通过具有魔法旋转的动态核极化（MAS-DNP）可实现的实质灵敏度增强。7,8有效的激发和DQ相干的重新分配对于成功实施DQ重新耦合实验至关重要。高DQ过滤效率（〜73％）可以从理论上
人工智能驱动的医疗保健诈骗
人工智能 (AI) 是指机器被设计用来模仿人类智能。这意味着它们可以思考、学习并执行识别语音、做出决策和理解语言等任务。AI 既可用于打击医疗保险和医疗保健欺诈，也可用于实施此类欺诈。AI 被滥用于欺诈的一些方式包括生成虚假索赔、身份盗窃和深度伪造。AI 使欺诈者能够创建看似逼真的虚假医疗索赔。这些虚假索赔看起来合法且难以发现。诈骗者可以使用 AI 窃取个人身份，方法是创建真实的患者数据或生成令人信服的虚假身份来提交欺诈性索赔，从而更改其医疗身份。深度伪造技术是经过数字修改的人员视频或音频，使其看起来像是其他人，通常用于恶意或传播虚假信息。使用 AI 可以创建患者或医生的深度伪造，用于支持虚假索赔或处方。来电显示欺骗是指某人故意更改来电显示屏幕上显示的信息以隐藏其身份或冒充他人，例如医疗服务提供者、政府机构（如医疗保险或社会保障局）或甚至是您的银行。这些骗子的目的是从毫无戒心的受害者那里窃取敏感的财务和医疗信息。接到与来电显示不符的陌生号码打来的电话时，务必小心谨慎，因为这些电话可能是欺骗电话。
Fluent：用于口吃的人
口吃是一种言语障碍，影响着全世界数百万人的个人和职业生活。为了避免受到污名和歧视，口吃者 (PWS) 可能会采取不同的策略来掩饰自己的口吃。一种常见的策略是单词替换，即个人避免说出他们可能会口吃的单词，而是使用替代词。这个过程本身会造成压力并增加更多负担。在这项工作中，我们介绍了 Fluent，这是一种 AI 增强写作工具，可帮助 PWS 编写他们可以更流利地说的脚本。Fluent 体现了一种新颖的主动学习方法，用于识别个人可能难以发音的单词。这些词在界面中突出显示。将鼠标悬停在任何这样的单词上时，Fluent 会显示一组具有相似含义但更容易说出来的替代词。用户可以自由接受或忽略这些建议。基于此类用户交互（反馈），Fluent 不断改进其分类器，以更好地满足每个用户的个性化需求。我们通过测量工具识别 10 个模拟用户的难词的能力来评估我们的工具。我们发现我们的工具可以在不到 20 次交互中以超过 80% 的平均准确率识别难词，并且随着反馈的增加，它不断改进。我们的工具可以用于某些重要的生活场合，例如演讲、演示等。此工具的源代码已在 github.com/bhavyaghai/Fluent 上公开。
惩罚性赔偿
(1) 被告的财务状况、财务状况和净资产； (2) 被告不法行为的性质和应受谴责性，例如 (A) 被告的行为对原告的影响，或 (B) 被告与原告的关系； (3) 被告对所造成损害程度的认识以及被告造成损害的动机； (4) 被告不当行为的持续时间以及被告是否试图掩盖该行为； (5) 原告为挽回损失而承担的费用； (6) 被告是否从该活动中获利，如果被告确实获利，惩罚性赔偿是否应该超过利润，以阻止未来类似行为； (7) 被告是否曾经因同一不法行为而受到惩罚性赔偿，以及在多大程度上受到惩罚性赔偿； (8) 在被告得知不当行为后，被告是否采取补救措施或试图通过对造成的实际损害提供迅速和公平的解决方案来弥补； (9) 证据表明的任何其他情况，这些情况与确定惩罚性赔偿的适当金额有关。应进一步告知事实裁定者，惩罚性赔偿的主要目的是阻止不当行为，而补偿性赔偿的目的是使原告免受损害。陪审团作出惩罚性赔偿裁决后，审判法官应审查裁决，考虑陪审团所关注的所有事项