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有关影子经济的详细评论 div>
但是，可以采取不同的观点。首先，黑帮暴力和胁迫可能会损害阴影经济活动，几乎没有法律补偿为受害者 - 当然，对于十七世纪和18世纪的走私而言，这确实是正确的。其次，在影子经济中运营是对企业扩张的严重障碍。在不合法注册企业时，获得保险，正式的就业关系和广告都可能很困难。第三，大阴影经济的存在意味着法律经济中的税率更高。无论哪种方式看，阴影经济都应该吸引那些研究市场运营的人。当研究其增长的原因时，自由市场经济学家对阴影经济感兴趣的论点越来越强。
审问人工智能集成的理论框架
人工智能 (AI) 和机器学习在现代社会中变得越来越重要，并有望在教育中发挥越来越突出的作用。本文旨在为探讨人工智能在教育领域的整合提供一个理论框架。本文认为，教育工作者对人工智能最新发展的最终反应与早期将 ICT 融入教育以及几十年前将计算器融入数学教学的周期惊人地相似。本文基于数学教育中的计算器革命与几十年前教育中的 ICT 革命以及当前人工智能的持续发展之间存在相似之处这一论点，提供了一个理论视角。理论视角由技术-组织-环境 (TOE) 框架、技术接受模型、技术教学内容知识、社会技术系统理论和创新扩散理论组成。本文的结论是，尽管 ICT 革命和人工智能革命之间存在空间差异，但它们之间存在共同的相似之处，值得采用类似的理论视角。此外，在 ICT 整合中被视为关键的因素仍然与人工智能革命相关。
关于人工智能可持续性可供性的理论回顾
人工智能 (AI) 显示出解决对人类和地球生存至关重要的环境可持续性问题的巨大潜力。然而，人工智能的开发和使用会导致间接排放，从而对环境造成不利影响。因此，信息系统 (IS) 领域的组织、研究人员和从业者必须了解人工智能对环境的积极和消极影响。本文通过对人工智能和可持续性交叉领域的文献进行理论回顾来确定当前的研究流，从而为这一主题做出了贡献。此外，本文采用了可供性理论作为理论视角，旨在确定可持续人工智能的可供性——该领域涵盖了绿色 IS 社区中的“可持续发展人工智能”和“人工智能可持续性”研究领域。确定的可供性将使研究人员和从业者能够设计和使用可持续人工智能系统。
教育评估的理论框架 - ERIC
教育评估的理论框架：综述 Abdallah Ghaicha * 伊本佐尔大学文学与人文学院，邮政信箱 29/S，Hay Addakhla，阿加迪尔，摩洛哥 摘要 在这个问责制时代，人们承认评估是一个强大的杠杆，可以促进或破坏学生的学习。迄今为止，许多常规的机构和教学实践表明，评估仍然具有抑制作用或无效性，而不是建设性，因为评估缺乏形成性方面。这表明评估要么没有得到很好的理解，要么没有在各个教育水平的原则性教育框架中进行。这是由于过去的一些遗传功能障碍造成的，需要紧急暂停。本文试图加强 EFL 从业者的教育评估实践，以此作为一种扩大认识的形式。它试图为可能困扰新手和专业 EFL 从业者的主要问题建立一个成熟的理论框架，以理解长期以来委托给他们的如此令人困惑的任务的工作机制。当前评论的具体方面针对评估概念的定义，评估的价值、功能和目的，评估发生的级别，评估研究文献概要和课堂评估研究（CAR）。CAR 详细介绍了评估的效力、课堂评估实践研究、替代评估研究、形成性评估研究以及有效课堂评估的质量控制标准。本文最终讨论了形成性评估的教学效力及其一些课堂程序应用，这些应用受到形成性评估研究的启发，以及这些应用如何有助于提高教学实践。 关键词：教育评估 – 问责制 – 替代评估 – 形成性评估 – 评估实践 1. 简介 为了在高等教育中开展教育评估（下称 EA）研究，掌握一些理论考虑将会很有帮助。EA 的核心是测试、评估、测评和考试等二分法概念。为了建立一个理论框架，以解决新手和专业 EFL 从业者可能一直面临的主要问题，即如何理解长期以来委托给他们的这项复杂任务的工作机制，本文审查了大量有关 CA（实践）研究的文献。当前审查的具体方面针对评估概念的定义、评估的价值、功能和目的、评估发生的级别、评估研究文献概要和课堂评估研究 (CAR)。CAR 详细介绍了评估的效力、课堂评估实践研究、替代评估研究、形成性评估研究，以及有效课堂评估的质量控制标准。下面是选择用来推动理论研究的问题：1. EA 文献如何看待学生学习评估？2. 什么使课堂评估有效？3. 语言教师需要确保哪些质量控制标准才能进行高质量的评估？值得注意的是，尽管所审查的文献主体与高等教育中的 EFL 测试实践没有直接关系，因为研究人员可以找到的大多数（研究）出版物都针对中小学的评估问题，但我相信同样的原则也适用于高等教育的 EFL 测试。2. 评估概念的定义我们仔细研究了许多专业书籍、期刊、开创性文章、会议论文、目前已答辩的论文和学位论文，试图找到评估概念的全面定义。这些参考资料和其他日常课堂实践展示了教师作为课堂评估者可以使用的许多功能、形式、工具和技术，以及许多评估术语、短语、概念和描述。对于不熟悉 EA 术语的人来说，其中大多数似乎令人困惑。规范、标准、形成性、总结性、传统、标准化、真实、替代、绩效、平衡等都增加了评估的知识库，但让新手研究人员和该主题的权威人士都感到困惑。为了揭开这些概念以及本节前面提到的其他相关概念和问题的神秘面纱，下面简要概述了这些概念。首先，评估、测量和测试等术语与评估密切相关。它们有时甚至互换使用，作为收集评估信息的手段评估概念的定义 我们仔细研究了许多专业书籍、期刊、开创性文章、会议论文、目前正在答辩的论文和学位论文，试图找到评估概念的全面定义。这些参考文献和其他日常课堂实践展示了教师作为课堂评估员可以使用的许多功能、形式、工具和技术，以及许多评估术语、短语、概念和描述。对于不熟悉评估术语的人来说，其中大多数似乎令人困惑。规范、标准、形成性、总结性、传统、标准化、真实、替代、绩效、平衡等都增加了评估的知识库，但却让新手研究人员和该主题的权威人士感到困惑。为了揭开这些概念以及本节前面提到的其他相关概念和问题的神秘面纱，下面简要概述了这些概念。首先，评估、测量和测试等术语与评估密切相关。它们有时甚至互换使用，作为收集信息的手段评估概念的定义 我们仔细研究了许多专业书籍、期刊、开创性文章、会议论文、目前正在答辩的论文和学位论文，试图找到评估概念的全面定义。这些参考文献和其他日常课堂实践展示了教师作为课堂评估员可以使用的许多功能、形式、工具和技术，以及许多评估术语、短语、概念和描述。对于不熟悉评估术语的人来说，其中大多数似乎令人困惑。规范、标准、形成性、总结性、传统、标准化、真实、替代、绩效、平衡等都增加了评估的知识库，但却让新手研究人员和该主题的权威人士感到困惑。为了揭开这些概念以及本节前面提到的其他相关概念和问题的神秘面纱，下面简要概述了这些概念。首先，评估、测量和测试等术语与评估密切相关。它们有时甚至被互换使用，作为收集信息的手段
理论计算机科学视角下的自由意志
在本段中，国际象棋游戏代表了任何需要 CTM 在超过一个时钟滴答的时间内做出决策的游戏 - 并且这样的游戏是存在的 [5]。现在考虑一个被要求在游戏中占据特定位置的 CTM。不同的处理器建议不同的走法。CTM 游戏处理器通过从 STM 广播表示，它认识到它可以选择多种可能的走法，并且决定走哪一步值得仔细考虑每一步的后果。在 CTM 认识到它必须做出的决定时，直到它做出最终决定之前，CTM 可以通过从 STM 广播有意识地问自己，“我应该走哪一步，这一步还是那一步？”，“如果我这样做，那么呢？”等等。因此，通过有意识的思考，CTM 会收敛到它认为最好的走法。这在上文中被定义为行使自由意志。
数字学习空间的理论框架
本文介绍了四个数字学习空间的理论框架：个人空间，工作组，感兴趣社区和开放联系。理论框架旨在突出数字技术扩展学习活动的独特潜力。更具体地说，框架以描述特定的学习活动的描述，这些框架强调了不同社会形式的学习潜力以及数字技术的学习潜力。本文强调了每个学习空间中数字技术的学习潜力；数字技术作为认知合作伙伴，协作工具，共享工具以及网络关系和网络效果。该框架是在现有教育框架的肩膀上开发的，并通过结合社会形式，学习理论和数字技术研究的概念来为学习技术研究做出贡献。此外，该框架是针对教育实践，作为开发学习活动和设计数字学习空间的工具。框架打算充当指导框架，可以帮助教师和开发人员专注于不同级别的学习空间和特定的学习活动。最后，本文认为，数字技术有潜力扩大学习的机会：特别是扩展个人代理（在个人空间内），合作知识建设（在工作组中），透明度（在感兴趣的社区中）以及与外界的互动（通过公开联系）。
有效决策过程的理论方法
本研究开发并阐述了为 2019 年马耳他 PIC 国际会议所做的关于决策过程的研究。决策是在两个或多个行动方案之间进行选择的行为。在更广泛的问题解决过程中，决策涉及在问题的可能解决方案之间进行选择，这些决策可以通过直觉或推理过程或两者结合来做出。决策过程的研究被理解为人为因素的作用，在复杂的组织中变得特别有趣。本研究旨在分析组织内的有效团队如何制定更正确、更有效的决策，以获得最佳解决方案，克服典型的不确定性。本文描述了在复杂、时间紧迫、不确定、模糊和变化的环境中决策的出发点。使用一个典型案例（特内里费空难，1977 年）将使我们获得预期结果，即展示有效的决策过程（包括团队动态）如何有助于降低所有决策中存在的风险并减少错误。特内里费空难案例证实了我们的研究。事实上，在该案例中，群体动态被证明不起作用。因此，我们可以说，如果采用团队方法而不是更个人化的方法，结果可能会有所不同。
教育评估理论框架 - ERIC
教育评估的理论框架：综述 Abdallah Ghaicha * 伊本佐尔大学文学与人文学院，邮政信箱 29/S，Hay Addakhla，阿加迪尔，摩洛哥 摘要 在这个问责制时代，人们承认评估是一个强大的杠杆，可以促进或破坏学生的学习。迄今为止，许多常规的机构和教学实践表明，评估仍然具有抑制作用或无效性，而不是建设性，因为这些评估缺乏评估的形成性方面。这表明评估要么没有得到很好的理解，要么没有在各个教育水平的原则性教育框架中进行。这是由于过去的一些遗传功能障碍造成的，需要紧急暂停。本文试图加强 EFL 从业者的教育评估实践，以此作为一种扩大认识的形式。本文试图为主要问题建立一个理论框架，这些问题可能一直困扰着新手和专业的英语外语从业者，他们要理解长期以来委托给他们的这项令人困惑的任务的工作机制。当前审查的具体方面针对评估概念的定义、评估的价值、功能和目的、评估发生的级别、评估研究文献概要和课堂评估研究 (CAR)。CAR 详细介绍了评估效力、课堂评估实践研究、替代评估研究、形成性评估研究以及有效课堂评估的质量控制标准。本文最终讨论了形成性评估的教学效力及其一些课堂程序应用，这些应用受到形成性评估研究的启发，以及这些应用如何有助于提高教学实践。关键词：教育评估 – 问责制 – 替代性评估 – 形成性评估 – 评估实践 1.简介 要开展高等教育中的教育评估 (以下简称 EA) 研究，掌握一些理论考虑将大有裨益。EA 的核心是测试、评估、评估和考试等二分法概念。我们审查了大量关于 CA（实践）研究的文献，以便为可能困扰新手和专业 EFL 从业者的主要问题建立一个理论框架，让他们了解长期以来委托给他们的这项令人困惑的任务的工作机制。当前审查的具体方面针对评估概念的定义、评估的价值、功能和目的、评估发生的级别、评估研究文献概要和课堂评估研究 (CAR)。CAR 详细介绍了评估的效力、课堂评估实践研究、替代评估研究、形成性评估研究以及有效课堂评估的质量控制标准。以下是选择用于推动理论研究的问题： 1.EA 文献对学生学习评估有何看法？2.什么使课堂评估有效？3.语言教师需要确保哪些质量控制标准才能进行高质量的评估？值得注意的是，尽管所审查的文献主体与高等教育中的 EFL 测试实践没有直接关系，因为研究人员可获得的大多数（研究）出版物都针对小学和中学阶段的评估问题，但我相信同样的原则可以适用于高等教育阶段的 EFL 测试。2.评估概念的定义 我们仔细研究了许多专业书籍、期刊、开创性文章、会议论文、目前正在答辩的论文和学位论文，试图找到评估概念的全面定义。这些参考资料和其他日常课堂实践展示了教师作为课堂评估员可用的许多功能、形式、工具和技术，以及众多评估术语、短语、概念和描述。对于不熟悉 EA 术语的人来说，它们中的大多数似乎令人困惑。规范、标准、形成性、总结性、传统、标准化、真实性、替代性、绩效、平衡性等。都增加了评估的知识库，但却让新手研究人员和该主题的权威人士感到困惑。为了揭开这些概念以及本节前面提到的其他相关概念和问题的神秘面纱，下面简要概述了这些概念。首先，评估、测量和测试等术语与评估密切相关。它们有时甚至互换使用，作为收集信息的手段
国际理论与计算物理学杂志
量子通信革命区块链技术从根本上改变了数字交易格局，并迎来了数据管理和安全的新时代。Chris McGinty的创新发展McGinty方程（MEQ）的整合代表了该领域的关键进步。MEQ将高级加密原理与区块链技术融合，最终在MEQ-Blockchain模型中，这是一种范式转移，提供了无与伦比的安全性和效率。本文深入研究了MEQ在区块链网络中的复杂应用，提供了全面的数学观点，并提出了视觉帮助，以阐明MEQ集成在区块链安全协议中的比较优势。基于分形原理，MEQ在识别和利用动态系统中的模式方面表现出色。其在区块链技术中的应用大大放大了数据安全性和完整性，增强了区块链网络的可靠性和威胁性。传统的加密技术是区块链安全的基岩。MEQ通过复杂的加密方法和对新兴威胁的持续适应来增强它们。
组合学和理论计算机科学的协同作用
rico Zenklusen：随机分配矩阵秘书而不知道Matroid Matroid秘书问题（MSP）是一个众所周知的在线选择问题，它是在元素之间选择重型的元素集合，以随机的顺序揭示其权重。O（1）竞争MSP算法的存在是一个臭名昭著的开放问题，称为Matroid秘书猜想。自MSP成立以来的激烈研究导致了各种特殊情况和变体的O（1）竞争性算法。毫无意义地，这些算法在很大程度上依赖于了解矩阵的前期，这可以说是试图接近一般MSP猜想的非常不希望的属性。我将谈论一个人如何获得O（1）竞争算法，而无需知道随机分配MSP的矩阵，在该算法中，重量是随机分配到元素的。这解决了Soto [Soto [Siam Journal on Computing 2013]和Oveis Gharan＆Vondrák[Algorithmica 2013]提出的一个公开问题，并导致了第一个具有O（1）竞争性算法的众所周知的MSP变体，不需要了解Matroid Upfront。我们的方法是基于首先近似学习矩阵的等级密度曲线，然后我们通过算法进行算法。这是与Richard Santiago和Ivan Sergeev的联合合作。