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故意缺陷的授予人信托：瑞士居民美国人参与美国赠与税豁免规划的策略
作为瑞士税务居民的美国人士 1 经常发现自己面临着监管挑战，以遵守瑞士和美国的报告规则。瑞士实行基于居住地的税制，根据居住地确定纳税人必须缴纳州和联邦所得税、州财富税以及（在某些地区）州赠与税和遗产税。瑞士居民，无论是否为美国人，都必须遵守瑞士的报告要求。另一方面，美国（以及朝鲜和厄立特里亚）采用了全球征税制度，对美国人征收信息和所得税报告以及赠与税和遗产税，而不管他们居住地在哪里。因此，居住在瑞士的美国人士（我们称他们为“SRUSP”）服务于两个主权国家。因此，他们经常需要重复纳税报告要求，并可能承受双重税负。
课程Vitae Katheline Schubert（2023年5月）
巴黎办公室经济学院，48 BD Jourdan，75014法国巴黎电子邮件：schubert@univ-paris1.fr; katheline.schubert@psemail.eu主页：http：//www.parisschoolofeconomics.eu/en/schubert-katheline/当前职位教授，巴黎大学1Panthéon-Sorbonne大学（自1993年10月以来）法国经济委员会委员会成员分析（自1993年10月以来）法国经济委员会成员分析（CONSE CONSE委员会）分析（CONSE CON）。对于气候（Haut Conseil Pour Le Climat）全球化，开发和环境计划的联合主任，法国经济协会教育教育法国全国全面教授考试（Agrégationde Sciences Economiciques），1988年7月，经济学博士过渡，动态宏观经济学，可持续增长，税收，贸易出版物
概述了人工智能和音乐的原始历史
在其传统配方之一中，如下4。考虑一阶形式理论k - 例如Russell和Whitehead的原理Mathematica，Hilbert的Engerefunctionenkalkül（第一阶捕获曲线），Peano算术或任何其他第一阶算术等等。- 以及用K语言编写的公式。该问题要求使用（决定）（决定）有效的程序（以现代为单词，是一种算法）是否以k作为前提和结论，后者可以通过使用第一阶逻辑规则以有限的步骤从前者中得出。k中的可证明性意味着k（反之亦然）的一致性，因此，（nemengation of）和k的不一致。因此，可以按照发现（确定）是否由k组成的系统来确定（决定）的程序（即，这意味着在k中都不能证明，因此k本身是一致的）。
使用与历史有关的动态上下文的增强学习
我们介绍了动态上下文Markov Deci-Sion过程（DCMDPS），这是一个新颖的增强学习框架，用于与历史有关的环境，该框架概括了上下文的MDP框架来处理非Markov环境，其中上下文随时间而变化。我们考虑了模型的特殊情况，重点关注dcmdps，这通过利用粒子函数来确定上下文转换，从而破坏了对历史长度的指数性。这种特殊的结构使我们能够得出一种上层封闭的样式算法，我们为此建立了遗憾的界限。以我们的口感结果的启发，我们引入了一种基于模型的实用算法，用于在潜在空间中计划，并在历史依赖的特征上使用乐观态度。我们在推荐任务（使用Movielens数据）上演示了我们方法的效率，在该任务中，用户行为动态响应建议而演变。
农业水管理
农业经济学水理计划模型（WPM）发现，水稀缺地区的灌溉者对水价有相当无弹性的反应，从而使水价对节水的成本保护作用。我们认为，由于将赤字灌溉排除在常规WPM中的代理商可用的一组决策变量之外，由于模型结构问题的预测，定价的预测性能被大大低估了。为了检验我们的假设，我们开发了一个模型，该模型将连续的农作物生产功能整合到一个积极的多属性WPM中，这使我们能够通过赤字灌溉评估代理人对定价的适应性响应。该模型用应用于西班牙的El Salobral-Los llanos灌溉区域。我们的结果表明，将赤字灌溉纳入适应选项，与替代模型设置相比，水需求曲线的弹性明显更大，在该模型设置中排除了赤字。我们得出的结论是，忽略赤字灌溉可能会导致对节水对节水的成本效益的明显低估。
通过增强的PPO进行安全移动机器人导航的深度加固学习
摘要 - 无汇总运动对于移动机器人必不可少。大多数与车轮机器人无冲突和高效导航的方法都需要专家进行参数调整，以获得良好的导航行为。本研究调查了深入强化学习在复杂环境中训练移动机器人进行自动导航的应用。机器人利用激光雷达传感器数据和深度神经网络来生成控制信号，同时避免了障碍物。我们在凉亭仿真环境中采用两种强化学习算法：深层确定性政策梯度和近端政策优化。该研究在近端策略优化算法中引入了增强的神经网络结构，以提高性能，并具有精心设计的奖励功能，以提高算法效率。在障碍物和自由环境中进行的实验结果强调了拟议方法的有效性。这项研究通过应用深度强化学习，很大程度上有助于在复杂环境中提高自主机器人技术。索引术语 - 深处增强学习，自主航行，控制，避免障碍
总统特布布恩接待了非洲的指挥官
军队将军说，国防部长的代表Chanegriha昨天在ANP总参谋部总部总部收到了国防部总部的总部，美国非洲司令部（US-AFRICOM）司令官迈克尔·兰格利（Michael Lan-Gley）表示，美国国防部的一份声明。接待仪式是由国旗的救赎开始的，随后是军事荣誉，由ANP的各种力量形成给了Armee Michael Langley。在这次会议上参加了国防部秘书长，部队指挥官，部门负责人，国防部的中央董事和ANP的主要主任以及美国代表团的成员以及两个政党的成员，“检查了双边武器合作的国家，并交换了同一点。随后，陆军将军发表讲话，他欢迎他“欢迎对非洲的指挥官和伴随他的代表团，以及在美国第47任总统安装后向美国人民朋友表示祝贺”。“首先，欢迎您来到阿尔及利亚并抓住这个机会表达我的梅尔 -
ConvAbuse：对话式 AI 中细微检测的数据、分析和基准
辱骂性语言检测已在社交媒体上受到广泛关注（例如，参见Vidgen 等人，2020a ），但在对话系统的背景下关注的较少。正如联合国教科文组织（West 等人，2019 ）所言，检测和减轻对这些（通常拟人化的）人工智能系统的辱骂对于避免强化负面的性别刻板印象非常重要。在本报告之后，最近的几项研究调查了可能的辱骂缓解策略（Cercas Curry 和 Rieser ，2018 ，2019；Chin 和 Yi ，2019；Ma 等人，2019 ）。然而，这些研究的结果尚无定论，因为它们不是在实时系统或真实用户身上进行的——主要是因为缺乏可靠的滥用检测工具。目前部署的大多数系统都使用简单的关键字识别技术（例如Ram 等人，2018 年； Khatri 等人，2018 年），这往往会产生大量误报，例如用户表达沮丧或使用亵渎语言的情况
用于远程以对象为中心的无人机导航的触摸界面
摘要 摄像无人机是一种快速兴起的技术，它使人们能够以高度的机动性和敏捷性远程检查环境。但是，手动远程驾驶无人机容易出错。相比之下，自动驾驶系统可能需要大量的环境知识，并且不一定设计用于支持灵活的视觉检查。受到交互式图形中相机操纵技术的启发，我们设计了 StarHopper，这是一种新颖的触摸屏界面，用于高效的以对象为中心的摄像无人机导航，其中用户直接指定无人机相机相对于指定感兴趣对象的导航。该系统依赖最少的环境信息，结合手动和自动控制机制，让用户可以自由地高效准确地远程探索环境。实验室研究表明，StarHopper 比手动驾驶效率提高了 35.4%，而且用户总体上更喜欢我们以物体为中心的导航系统。