XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFore
John A. Fore
John Fore是Wilson Sonsini Goodrich＆Rosati的合伙人，在那里他领导了公司的财务和结构化财务实践。约翰在公司财务和合并和收购交易方面拥有丰富的经验，并从事大量公共和私人合并和收购交易，代表收购方和目标公司以及私人股权公司。此外，他的做法还包括广泛的公共和私募股权和债务融资交易，代表了各种行业的国内外发行人，承销商以及承销商以及安置代理，包括技术，零售，电信，生物技术，生物技术，清洁技术，卫生保健，电信，电信和制造业。他还从事大量合资，纺纱，管道和风险投资融资。
外国投资控制制度到达远处并击中了
2024看到了NSIA下的第一个上诉的结论。法院在做出与国家安全有关的决定时认可了政府的广泛酌处权。它还确认，即使这会造成财务损失，当事方也不能补偿遵守补救措施的费用。该裁决并没有阻止其他上诉 - FTDI控股公司正在挑战政府的决定，要求其出售其在苏格兰半导体公司中的股份（尽管为了遵守政府在国家安全审查中的酌处权，法院拒绝了申请，以中止政府的撤离令，等待上诉的结果）。
外国投资（FIRB）制度更新
在实体上占有汇总的两个或更多人之一，消除了对重大行动的“控制权变化”要求，在这种行动中，收购方已经对相关实体产生了重大利益在澳大利亚实体中，通过在外国公司中获得权益，扩大“澳大利亚媒体业务”的定义，以捕获更多在线服务，以扩展该法案中的“追踪规则”，包括包括未指定的有限合伙企业，创建框架的框架为澳大利亚资产的新所有权登记册，以替代国有登记册的新登记册，以取代外国所有权的登记册，以取代外国所有权的登记册信息共享权力。
经济和税收预测-NYC委员会
个人所得税和通过实体税（PIT/PTET）：所得税是波动的，尽管工资增长一直保持稳定，并且最近的收集数据显示出更强的外观，因为随着较高的奖金池开始在12月和1月1月筹集2025财年的税收收集中，较高的奖金池开始反映出更强的外观。
对森林部门和碳排放的影响
回收正在成为许多行业中提取的可行替代品，也是循环经济的基石。在本文中，我们从经济和碳的角度评估了纸张和纸板回收在森林部门的作用。为此，我们将回收行业添加到现有的森林部门模型中，以试图捕获其对其他木材产品和整体森林资源的影响。由于森林部门具有减轻气候变化的重要潜力，因此该模型使我们能够评估纸张和纸板回收增加对自然资源可用性以及森林部门碳平衡的影响。我们表明，这些结果与可替代性和/或互补性的假设密切相关。尽管我们发现在纸浆部门水平上排放的增加，但对其他木材产品的排放的影响很小。当纸浆产物被视为替代品时，我们发现对总净固存的影响是阳性的。在认为纸浆产物的补充的情况下，我们发现对总净隔离的影响为负。
一种机器学习方法用于气候预测
气候变化构成了主要威胁，其影响包括水稀缺，极端天气和海平面上升。机器学习为气候建模和预测提供了强大的方法，以支持决策。这项研究开发了一种机器学习模型，以研究沙特阿拉伯的气候变量。使用1980 - 2015年的温度，降水，压力和风的历史数据用于训练随机森林模型，然后根据其他变量预测2016 - 2020年温度。在预处理和兼容性检查后，该模型达到了2.69％的于点误差，证明其准确性。统一模型成功地发现了变量之间的相互依赖性。下一步涉及将其集成到具有更广泛预测能力的多功能工具中。总体而言，这项工作为关键气候变量提供了准确的机器学习模型。随着进一步的发展，这种模型可以产生可行的见解和与天气灾难，农业，空气质量，海平面上升以及沙特阿拉伯及其他地区的其他影响有关的早期警告。
arf：对抗随机森林
描述对抗随机森林（ARFS）将数据递归分配到完全分解的叶子中，其中特征是共同独立的。该过程是迭代的，具有交替的发电和歧视。数据在每一轮中都变得越来越现实，直到无法可靠地区分原始和合成样品为止。这对于几个无监督的学习任务（例如密度估计和数据综合）很有用。两者的方法都在此软件包中实现。ARF自然处理混合连续和分类协变量的非结构化数据。他们继承了随机森林的许多好处，包括速度，灵活性和稳定的性能和默认参数。有关详细信息，请参见Watson等。（2023）。
美国财政部发布了最终规则，该规则在外国出站投资中实施行政命令|出版物| Kirkland＆Ellis LLP
根据最终规则，某些类型的交易需要通知或禁止在美国或受控外国实体会在某些关键技术领域的外国人的活动中获得覆盖的外国人的利益。“美国人物”和“承保的外国人”是广泛的。例如，涵盖的外国人包括在中国，香港和澳门组织的实体，以及中国以外的实体，包括位于美国的子公司，这些实体是中国实体的子公司，或者从目标领域的中国子公司获得了可观的收入。制定了最终规则，以使美国人无法通过通过离岸资金或实体路由投资来避免应用最终规则。