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中央银行数字loonie：加拿大现金用于新的全球...
今天，由技术趋势驱动的当今社会的全球经济数字化继续以指数级的速度前进。数十亿个物联网设备已经进入了我们的日常生活，我们的房屋和汽车，还进入了医疗保健，制造，供应链和其他基础设施。这种发展与仍在旧基础设施上运作的金融部门形成鲜明对比。网络效应是，当前的付款系统缺乏适应经济数字化的灵活性。它们保持缓慢，笨拙且昂贵；通常，一个人比商人收到付款更快地收到数字服务，甚至是实体商品。此外，通过区块链技术，分散融资的出现已经证明了破坏财务部门，影响国家主权的能力，并影响了建立的货币传输渠道。因此，毫不奇怪的是，各国和技术公司现在正在建立新的数字基础架构，以弥补这些遗产实践的资金，银行业和付款。
数字印象的准确性是部分义齿
该研究的目的是通过对基台适应程度的体外研究来评估可移动部分义齿中数字印象的精度。肯尼迪III类模型，在43和47元素之间具有假肢空间，分别在米西奥 - 胶囊和扣带区域中具有壁ni。在亚组浓度和conm中进行了常规印象，而数字扫描是在DIGC和DIGM中进行的。使用石膏和树脂型号上的蜡技术制造了简化的钴 - 铬合金框架。通过用冷凝硅硅硅酮打动壁ni，定性评估穿孔，并在横截面后立体显微镜下定量测量霉菌厚度来评估结构的适应程度。常规适应性在实验组中更为普遍。conce显示出较高的平均基台适应程度，而conm的平均值较低。研究因素，印象技术和基台座椅的类型在统计学上没有显着意义，并且变量之间没有相互作用。咬合和扣带式基台测量点没有统计学上的显着差异。数字扫描在基台适应方面产生了更好的结果，基台座椅和金属结构之间的平均间隙较小，因此在临床上可以接受。基座座和印象技术的类型对基台适应没有统计学上的显着影响。印象技术并不代表影响不同测量点上咬合和扣带扣基台适应的因素。
有关印度数字服务税的报告
2020年6月2日，根据修订（《贸易法》），根据1974年第301条的《 1974年《贸易法》第301条，对印度2020年均等税（DST）进行了调查。印度的DST对印度提供的广泛数字服务产生的收入征收2％的税，包括数字平台服务，数字内容销售，公司自己的商品的数字销售，与数据相关的服务，AS-AS-AS-Service以及其他几类数字服务。印度的DST明确豁免印度公司 - 仅“非居民”必须缴税。在本报告中，美国贸易代表办公室（USTR）提出了有关可行性的证据发现。根据第301条规定的可操作标准是印度的DST是不合理的还是歧视性的，负担或限制了美国商业。如本报告所述，我们的调查表明DST满足了该标准。如果美国贸易代表确定DST是可行的，则第301条将授权“所有适当且可行的行动……以获取DST”。1 USTR在几个月的时间内进行了调查。正如联邦公报通知启动调查（启动通知）中所述，2个USTR着重于DST的各个方面，包括DST是否歧视美国公司，如果DST作为税收政策不合理，以及DST负担负担还是限制美国商务。USTR还参与了与印度有关DST的机密政府与政府磋商，于2020年11月5日。启动通知请求公开评论这些要点，以及有兴趣的人，公司，组织和政府的383条评论。这些调查步骤表明，印度的DST歧视美国公司，不合理地违反国际税原理以及负担或限制美国商业。首先，我们的调查表明印度的DST与美国数字服务公司有区别。印度的DST表面上是歧视性的。法律明确豁免印度公司，同时以非印度公司为目标。结果是，美国的“非居民”数字服务提供商征税，而印度数字服务的印度提供商则不为同一客户。这是其最清晰的歧视。的确，一位印度政府官员确认，DST的“目的”是歧视非居民外国公司，并解释说：“数字税收事件的一部分应为
数字服务战略最终报告
新冠疫情加速了这一转变，市政当局在封锁和疫情限制期间向用户提供基本服务。似乎一夜之间，地方政府将部分劳动力转移到远程或混合工作，同时确保服务交付不中断。过去需要前往市政厅的请求和活动现在可以通过在线表格和付款方式完成。虽然这一经验表明，该市可以迅速应对变化、采用新的数字渠道并调整服务交付，但并非没有挫折感，因为许多新的数字产品在服务交付中创造了额外的手动工作和流程，给满负荷的员工带来了额外的压力。
数字经济：理论与实践
数字经济被视为提高国家竞争力和高生活水平的工具。提高全体公民福利和整个国家经济增长的经济基础是劳动生产率的提高。同时，劳动生产率增长的主要因素之一是总体上的科学技术进步，以及数字技术的引入和劳动计算机化。本文旨在研究影响俄罗斯联邦各地区劳动生产率水平的数字化关键因素，并评估其重要性。研究的方法基础是建立计量经济模型。研究了俄罗斯联邦各地区的劳动生产率和数字因素数据。使用的控制变量是区域经济中的雇员人数和固定资产折旧份额，反映了劳动力和资本等因素对生产率的影响。近十年来数字化的发展导致统计观察涵盖的数字经济指标范围扩大。因此，我们利用两组数值指标建立了模型：2011 年至 2017 年和 2006 年至 2017 年。我们开发了随机和固定效应面板回归模型。豪斯曼规范检验表明，随机和固定效应模型之间存在显著差异。我们发现，在需要高度自动化的组织中，工作场所的计算机化、服务器设备的使用、移动用户设备的应用以及工作场所的宽带互联网连接等因素具有显著的积极影响。无论公司是否拥有网站或大多数 PC 是否具有互联网连接，对劳动生产率水平几乎没有影响。
2024 PAN-CANADIAN关于数字学习的报告
●受访者期望在大专教育中使用技术的使用将继续增加（例如，混合学习，在线学习，各种方式中的技术使用更大）。●在教学和学习中使用的最常见技术类型是学习管理系统（LMS），以促进互动，在线投票和测验以及基于视频的技术。●很少使用诸如虚拟和增强现实之类的扩展现实（XR）技术。●调查受访者之间达成了强烈共识，即Genai将在几年内成为大专教育的正常组成部分。●受访者认为有必要将竞争优先级的优先级作为学生选择在线学习的主要原因，而对互动的渴望是学生选择亲自学习的主要原因。●根据受访者的说法，学术完整性是最紧迫的教学挑战，其次是教师的疲劳和倦怠。●对教师工作量和技术基础架构的影响是最紧迫的
2021 年财政法案_对数字经济的影响。......
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MSI 数字和技术战略 - 摘要
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