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劳动力市场和招聘报告
财务后果 - 资本无。Contact Officers: Name: Angela Harrington Position: Director of Inclusive Economy Telephone: 07788 978 809 E-mail: angela.harrington@manchester.gov.uk Name: Dave Berry Position: Work and Skills Lead Telephone: 07970379241 E-mail: dave.berry@manchester.gov.uk Background documents (available for public inspection): The following documents disclose important facts on which该报告是基于并依赖于准备报告的。会议日期后最多可提供背景文件的副本。如果您想要副本，请联系上面的一名联系人员。•我们的曼彻斯特战略 - 前往2025年，执行官（2021年3月）•工作和技能策略2022-27（2022年2月）•工作与健康报告（2021年10月）•主要资本计划的就业和培训机会（2023年1月）
第十四届年度研究与服务研讨会
临床医学 81. William Schwieterman（海报 1） 86. Megan Berry 88. Luke Buck 89. Samuel Carter 91. Isabela DeJohn 93. Marianne Emmert 95. Thanvi Gullapalli 97. Courtney Harrington 100. Isaiah Holt 102. Soumya Jaiswal 104. Jillian Kirby 106. Sandy Lee 108. Katie MacVitte 110. Kelsey McDonald 112. Elly McMillan 114. Annie Metzger/Emma Schaefer 116. Angela Nowack 118. Michael Purdon 120. William Reed-Dustin 121. Hayden Schott 123. Saiprasad Naidu（海报 1） 125. Nedas Semaska（海报 1） 127. 凯拉·西蒙斯 130. 大卫·史密斯 131. 萨凡纳·斯图尔茨 133. 卡罗琳·萨博 135. 玛雅·扎菲罗娃 137. 迪伦·克拉普（海报 2）
金融危机以来的货币政策和经济表现 - 全球化研究所工作文件399 - 达拉斯联邦
*作者从Paolo Pesenti，John Roberts和Robert Tetlow以及Andrea de Michelis，Brian Doyle和David Lebow的评论和建议中受益。作者要感谢Sarah Baker，Valerie Grossman，Stephanie Harrington，Patrick Molligo，Charlotte Singer和Amro Shohoud的专家研究帮助以及James Hebden在简单规则下创建反事实的货币政策模拟。本文中提出的分析和结论是作者的分析和结论，并不表示其他联邦储备系统工作人员，美联储委员会或达拉斯和圣路易斯的美联储银行的同意。†美联储系统委员会委员会。•美联储系统委员会伊蒂安·加格农（Etienne Gagnon）。§eniqueMartínez-Garcia，达拉斯联邦储备银行，Enrique.martinez-garcia@dal.frb.org。 ±Christopher J. Neely，圣路易斯联邦储备银行。§eniqueMartínez-Garcia，达拉斯联邦储备银行，Enrique.martinez-garcia@dal.frb.org。±Christopher J. Neely，圣路易斯联邦储备银行。
STARS-3.0-技术手册-高级版.pdf
● Tamara Wallace（主席），加州州立大学校长办公室能源、可持续发展和交通全系统助理主任 ● Mike Harrington（副主席），新学院 Tishman 环境与设计中心可持续发展参与主任 ● Julian Dautremont，AASHE 项目主任 ● Stephen Ellis，波士顿大学 BU 可持续发展数据分析主任 ● Maria Kirrane，爱尔兰科克大学可持续发展官 ● Carlie Laughlin，迈阿密大学可持续发展分析师 ● Tonie Miyamoto，科罗拉多州立大学传播和可持续发展主任 ● Benjamin Newton，中央社区学院环境可持续发展主任 ● Kelli O'Day，加州大学戴维斯分校评估项目经理 ● Chris Pelton，AASHE STARS 项目经理 ● Carmen Primo Perez 博士，塔斯马尼亚大学首席运营官部 ● Rebecca Watts Hull，服务学习和伙伴关系专家，可持续发展中心服务-学习-维持，佐治亚理工学院
如何以更少的时间、更少的资金和更高的公共价值规划和交付湾区的主要交通项目
感谢为本项目做出贡献的众多人士，包括：Bernice Alaniz、Jim Banaszak、Winsome Bowen、Andreas Breiter、Ed Chan、Tilly Chang、Stuart Cohen、John Cook、Sue Dyer、Stephen Engblom、Karen Trapenberg Frick、Tom Gellibrand、Sadie Graham、Tony Hansen、David Ho、Robert Jones、Nick Josefowitz、Ed Harrington、Leyla Hedayat、Gary Kennerly、Paula Kirlin、Adina Levin、Alon Levy、Michael Lindsay、Gwen Litvak、John Martin、Tony Meggs、Val Menotti、Joanne Parker、Colin Peppard、Howard Permut、Sebastian Petty、John Porcari、Jean-Claude Prager、Andrew Quinn、Dennis Ratcliffe、John Ristow、Liz Scanlon、Joshua Schank、Brian Stanke、Ben Tripousis、Kyle Vinson、Duncan Watry、Simon Whitehorn、 Colin Wright、Joy Woo 和 Jessica Zenk。
编号 ACM S32716 美国
本法院“不根据审判辩护律师策略的成功来衡量缺陷，而是审查‘律师是否从可用的替代方案中做出了客观合理的策略选择’。” Akbar，74 M.J.，379（引用美国诉 Dewrell，55 M.J. 131，136（C.A.A.F.2001））。因此，审判辩护律师在做出战术决策时享有广泛的自由度。Cullen v. Pinholster，563 U.S. 170，195（2011）（引用 Strickland，466 U.S.，689）。这也适用于审判辩护律师的战略决策。Morgan ，37 M.J.，410。“在彻底调查法律和与合理选择相关的事实后，审判辩护律师做出的战略选择几乎是无可争议的。” Akbar ，74 M.J.，371（省略内部引号和引文。）此外，在评估偏见时，“不同结果的可能性必须是巨大的，而不仅仅是可以想象的。” Harrington v. Richter ，562 U.S. 86，112（2011）（省略引文）。
8月AMSG注释
成员更新Art Harrington - 分享了8月2日的新闻稿，称威斯康星州和其他三个中西部州已同意建立一个电动汽车充电站网络，以便EV驱动游客可以在密歇根湖附近实现。与密歇根州，印第安纳州和伊利诺伊州合作。埃弗斯政府说，许多所需的EV充电器现在正在运行，但是完成密歇根湖电动汽车巡回赛网络将需要几年的时间。Art还分享了Wisdot的计划6,900万美元，可用于电动汽车充电站。该计划应在本月底提交，该计划的重点是将EV充电站放置在威斯康星州的州际系统上。艺术还分享说，威斯康星州联盟将于10月19日至21日举行年度会议，其中包括Wisdot EV充电站。威斯康星州自动连接的电动交通移动性（ACE）也将在会议期间对EV的演讲。
人工智能设计对定价的影响
6 政策和法律辩论的发展速度快于经济文献。在政策方面，请参阅竞争和市场管理局 (2018)、经合组织 (2017)、Sims (2017) 和联邦贸易委员会 (2018)。所有这些参考文献都讨论了算法，尤其是人工智能，它们可能促进合谋结果。欧盟竞争事务专员玛格丽特·维斯塔格 (Margrethe Vestager) 在 2018 年评论说：“自动化系统带来的挑战非常真实……如果它们帮助公司定价，它们真的可能会让我们的经济对其他所有人的运作效果变差”（引自 Hirst (2018)）。有关评论，请参阅 Harrington (2018)、Schwalbe 2018、Assad 等人 (2021) 和 Veljanovski (2022)。 7 这通常被称为“Q 学习”。然而，在机器学习（或人工智能）文献中，Q 学习往往具有更广泛的含义，既包括异步学习，也包括同步学习。例如，请参见 Watkins 和 Dayan (1992)。
AI 设计对定价的影响
6 政策和法律辩论的发展速度比经济文献更快。在政策方面，请参阅竞争和市场管理局 (2018)、经合组织 (2017)、Sims (2017) 和联邦贸易委员会 (2018)。所有这些参考文献都讨论了算法，尤其是人工智能，因为它们可能促进合谋结果。欧盟竞争事务专员玛格丽特·维斯塔格 (Margrethe Vestager) 在 2018 年评论说：“自动化系统带来的挑战非常现实……如果它们帮助公司定价，那么它们确实可能会让我们的经济对其他所有人的运作效果变差”（引自 Hirst (2018)）。有关评论，请参阅 Harrington (2018)、Schwalbe 2018、Assad 等人 (2021) 和 Veljanovski (2022)。7 这通常被称为“Q 学习”。然而，在机器学习（或 AI）文献中，Q 学习往往具有更广泛的含义，既包括异步学习，也包括同步学习。例如，请参阅 Watkins 和 Dayan (1992)。
基于药用植物的抗糖尿病片剂的成分和技术的开发
摘要。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，如果 2021 年的患者人数为 5.29 亿，预计到 2050 年将达到 25 亿。缺乏及时和高质量的治疗、不遵守饮食以及各种其他因素导致患者身体出现不良并发症，引起免疫系统和神经系统以及心血管系统疾病。在糖尿病的综合治疗中，在大多数情况下，使用具有降血糖活性的额外药用植物可能是合适的。已经开发出基于药用植物干提取物的抗糖尿病片剂的最佳成分。使用实验设计的数学方法和哈林顿的可取性函数来优化片剂的成分。本文详细描述了计算单个和整体可取性函数值的方法。研究结果确定了片剂的最佳成分，符合监管文件的要求。