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社区所有权基金商业计划清单
即使您只是申请购买资金，您也应该确认资产是否适合用途，并详细说明您如何知道，例如由合格的专业人员进行的最新状况调查。如果资产不适合用途，那么您是否根据专业意见概述了如何翻新建筑物的计划？
第3章所有权成本和临界点...
在东南亚国家（东盟）国家的协会中，电动汽车的扩散（EV）并没有取得太大进展。在五个分析的国家中，三个已经宣布了电动汽车目标，并采取了行动来促进电池电动汽车（BEV）和插电式混合动力电动汽车（XEV）扩散，通过为消费者提供激励措施并在基础设施中提供必要的投资。本章介绍了电动汽车总拥有成本的分析，并与内燃机（ICE）车辆，混合动力汽车（HEVS）和插入式混合动力电动汽车（PHEVS）进行了比较：布鲁尼亚·达鲁萨兰，印度尼西亚，马来西亚，泰国人，泰国人和越南。该分析反映了国家特定因素，包括旅行距离，燃油经济性，能源价格，所有权成本，例如注册费，税收和激励措施。所有权分析的总成本可以为电动汽车的成本竞争力提供见解，或确定进一步加强政策支持的领域。
可再生智能能源系统的所有权模型...
在气候危机和巴黎协定的背景下，欧盟设定了将其碳排放量减少55％的目标，而到2030年的1990年水平，到2050年达到碳中立性。通过替代能源需求减少的化石燃料，可变的可再生能源以及其他低碳燃料和技术的转换对于实现这些目标至关重要。然而，不同社会技术路径的积极和负面后果仍未得到充分理解，尤其是，关于这些路径的潜在社会政治，市场和本地接受需要更多的知识，因为这对于及时的能源过渡至关重要。这项研究通过研究哪些所有权特征和模型可以最好地促进（a）在可再生智能能源系统中实施哪些所有权特征和模型以及（b）降低相关的能源成本和价格。
政策声明：能源生产的本地所有权......
自 2020 年起自 2010 年以来，威尔士的可再生电力发电量增加了两倍。2018 年，威尔士的可再生发电机生产的电力相当于威尔士使用量的 50%。截至 2018 年底，威尔士的当地可再生能源容量为 778 兆瓦，而我们的目标是 1 吉瓦。英国政府制定的政策环境对进一步投资可再生能源提出了挑战。然而，我的目标是让威尔士政府、能源开发商和威尔士人民共同努力，提供可再生能源，并抓住向低碳经济转型带来的机遇和好处。2018 年 12 月，我发表了我们对威尔士政府关于当地可再生能源证据征集的回应，承诺就此问题发表立场声明。我很高兴发表这份声明，阐述我们的立场。我们期待与社区、企业、个人、公共部门和开发商合作，通过鼓励威尔士更多当地拥有的能源发电来增进繁荣。
对感知，所有权和输出的影响alicia guo
基于AI的虚拟助手越来越多地用于支持日常构想任务。这些代理中存在的值或偏差可以以隐藏的方式影响输出。它们也可能影响人们如何感知具有不同价值一致性的AI代理产生的想法，并导致对基于AI的工具的设计产生影响。我们探索了具有不同值对想法过程的AI代理的影响，以及用户对想法质量，所有权，代理能力和输出中存在的值的看法。我们的研究任务为180名参与者，针对具有不同价值的AI代理的一组问题进行了集思广益的解决方案。结果表明，基于价值对齐的自我评估没有显着差异；但是，脑stormig过程中产生的想法反映了AI的价值观。本论文强调了AI值和人类意识之间的复杂相互作用，为将来的AI支持的头脑风暴工具提出了仔细的设计考虑。
cavin4与BIN1相互作用，以促进骨骼肌的t纤维形成和稳定性
对比较工作越来越兴趣探索何时以及为什么企业踏上绿色路径。已经得出结论，在国家间纽带更牢固的国家背景下，进步更加强大。反过来，这引发了有关在国家背景下而不是在国家背景之间以及在对可再生能源方面进步的环境之间的影响，而不是在国家背景下的影响。因此，我们探讨了共同的机构所有权如何促进同一行业内的公司之间的合作，以应对气候变化。使用2006年至2019年的美国上市公司样本，我们获得了有力的证据，表明由同一机构投资者拥有的工业同行的公司具有较低的碳排放量。此外，我们发现存在一个阈值，仅当公司通常与大量同行连接时，对碳排放的影响才能存在。这个阈值的存在表明了潜在的自由骑行问题，并突出了投资者在促进跨行业合作中的主意。总的来说，我们的结果突出了机构投资者在解决气候问题方面所扮演的角色，这对气候和反托拉斯相关的法规都具有重要意义。
重新思考人工智能世界中的数据库权利和数据所有权
系列前言 有人说，我们正处于人工智能 (AI) 开发和使用的转折点。过去十年，数据量呈指数级增长——从 2010 年的 2 万亿 GB 增长到 2018 年底的 33 万亿 GB，预计到 2025 年将达到 175 万亿 GB——这使得人们能够汇编巨型数据集并用作开发更为复杂的人工智能系统的基础。这些系统反过来又被用于商业、军事、消费者和其他领域，以增强人类执行任务的能力，甚至完全取代人类。从自动驾驶汽车和机器人护理员到自主武器和自动化金融交易系统，机器人和其他数据驱动的人工智能系统正日益成为我们经济和日常生活的基石。自动化程度的提高将带来巨大的社会效益。然而，随着越来越多的流程在没有“人类参与者”参与的情况下进行，人们的注意力转向了这些机器人和其他自主系统如何运作、如何“学习”以及它们做出行动决策所依据的数据。即使是在 2019 年国际发展研究中心政府人工智能就绪指数中排名第一的新加坡，鉴于变化的速度和持续性，也不可避免地会出现这样的问题：现有的法律、法规和更广泛的公共政策体系是否仍然“符合目的”。也就是说，它们是否鼓励和促进创新、经济增长和公共福利，同时提供保护，防止滥用和对个人造成身体、财务或心理伤害？为此，新加坡法律学院的法律改革委员会 (LRC) 成立了一个机器人和人工智能小组委员会，负责审议法律在人工智能系统中的应用，并提出建议。在考虑了新加坡现行法律以及世界其他地区的法律和政策发展后，LRC 目前正在发布一系列报告，解决人工智能背景下出现的独立法律问题。目前，国家和国际层面正在开展大量工作。在国内，新加坡政府发布了第二版《人工智能治理模型框架》，并推出了国家人工智能战略，以期从系统和广泛应用新技术中获益。法律改革委员会希望其报告能够补充和促进这些努力，并帮助新加坡法律（通过立法或“软法”）以一种促进机器人和人工智能驱动技术在社会和经济上有益的发展和使用的方式发展。该系列报告并不旨在为提出的许多问题提供全面的解决方案。然而，法律改革委员会希望它能够激发政策制定者、立法者、行业、法律界和公众对这些问题进行系统思考和辩论。
生成人工智能作为超公共资源：作者和所有权的伦理
自 Open AI 于 2022 年推出 ChapGPT 以来，生成人工智能 (下称 GenAI) 产品在学术生活中占据了重要地位。GenAI 产品的工作原理是挖掘可用数据，并根据个人要求以令人惊讶的清晰（尽管有些不可思议）的散文形式对其进行打包。在各种文本中，从学术论文、评论和编辑信函到电子邮件、学生作业和备忘录，随后出现了一个可疑的问题：谁或什么写了这篇文章？随后，大量的学术研究试图在 GenAI 背景下评估学术知识生产的未来（参见 Gatrell 等人，2024 年；Grimes 等人，2023 年；Kulkarni 等人，2023 年）。在这些辩论中，较少被探讨的是数据共享的社会性质如何为这些项目提供支持。此外，正如我们所论证的，这些数据