贸易/设备名称:WAVi SCAN EEG 系统及配件 法规编号:21 CFR 882.1400 法规名称:脑电图仪 监管类别:II 类 产品代码:GWQ、GWJ、OLT 日期:2021 年 12 月 13 日 收到日期:2021 年 12 月 14 日 亲爱的 David Jones: 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知,该通知表明您有意销售上述设备,并已确定该设备与在 1976 年 5 月 28 日(医疗器械修正案颁布日期)之前在州际贸易中合法销售的同类设备基本等同(就附件中所述的用途而言),或与根据《联邦食品、药品和化妆品法案》(法案)的规定重新分类的设备基本等同,这些设备不需要获得上市前批准申请(PMA)的批准。因此,您可以销售该设备,但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备,但请注意,一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意:CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您,设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类(见上文)为 II 类(特殊控制)或 III 类(PMA),则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外,FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意,FDA 发布实质等效性判定并不意味着 FDA 已判定您的设备符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规和规章。您必须遵守该法案的所有要求,包括但不限于:注册和列名(21 CFR 第 807 部分);标签(21 CFR 第
您正在开展一个会议来规划权衡和矛盾。您决定要调查住房和住房政策领域。首先,您需要定义跨领域目标(本指南中的第 1 步)。考虑到这一点,您定义您正在研究“住房政策如何支持建设幸福经济”。在此基础上,您可以评估政策目标和工具之间的相互作用,以确定它们预期贡献之间的权衡和矛盾。
但培育人工智能的国家不仅提供研发或风险投资支持。据分析师 Joshua New 称,这些国家正在制定政策,鼓励人工智能公司建立健康的生态系统,并鼓励企业测试人工智能。这些国家还在投资强大的人工智能投入——包括技能、1 研究和数据 (Migrating: 2018, New: 2018)。在此,我认为国内和国际层面的治理都很重要。人工智能的成功还需要各国为其公民提供利用数据的能力(技能、互联网基础设施;良好的治理;有效的数据治理——包括在国家和国际层面规范各种类型数据的收集、共享和使用的规则以及人工智能计划 (Aaronson: 2018a 和 2018b)。
在政治学文献中,“统计学家”理论主导了对外国经济政策的最新分析(参见Cowhey 1990)。这些理论施放了一群精英的行政部门机构和官员,是国际竞技场中相对独立的参与者,制定了为国家目标(例如力量外交)提供服务的政策,同时仅对国内政治团体偶尔而最少的让步。这种方法在贸易关系的经济学文献中具有对应物,该文献也集中在自治政府的行动和互动上。在他关于“最佳关税和报复”的开创性论文(1954年)中,哈里·约翰逊(Harry Johnson)展示了如何将政府之间的政策相互依存方式模仿为两国关税游戏的非合作平衡(另请参见Kuga 1973; Riezman 1973; Riezman 1982; Riezman 1982; Kennan and Riezman 1988;)。Mayer(1981)和Riezman(1982)采取了类似的方法来谈判贸易协定,将其视为两政府讨价还价游戏的平衡结果。 尽管这些作者肯定值得赞扬,以强调外交政策决策中突出特征的国际互动,但人们不禁要问他们的分析是否占据了现实世界政府的“真实”目标。 在每种情况下,作者都将政府作为国家利益的仁慈仆人。 现在,将贸易政策视为政治进程的产物,不一定会引起总体欢迎。Mayer(1981)和Riezman(1982)采取了类似的方法来谈判贸易协定,将其视为两政府讨价还价游戏的平衡结果。尽管这些作者肯定值得赞扬,以强调外交政策决策中突出特征的国际互动,但人们不禁要问他们的分析是否占据了现实世界政府的“真实”目标。在每种情况下,作者都将政府作为国家利益的仁慈仆人。现在,将贸易政策视为政治进程的产物,不一定会引起总体欢迎。越来越多的有关内源性政策形成的文献将利益集团(有时甚至是选民)视为参加政治恩惠的参与者,这些参与者由政治家掌握了自己的自私利益。但是,该文献仅针对一个小型或孤立的国家而言,该案件制定了贸易政策,而无需考虑现有的政策和贸易伙伴的可能反应。在本文中,我们开发了一个正式的框架,能够捕捉国内竞技场中利益集团与政客之间的战略互动以及国际竞技场中政府之间的战略互动。这样做,我们遵循普特南(Putnam,1988)建议的道路,他认为国际关系最好被视为这样的“两级游戏”。我们在国内政治决定国际目标的背景下研究非合作和合作关税游戏。我们的目标是了解一个国家条件中的政治气候如何在另一个国家的政策成果,以及国内政治对政治家的压力如何调节他们与外国的关系。1
https://orcid.org/0000-0002-7834-7384宏观经济学和国际贸易理论经济科学大学华沙大学,华沙,波兰cieslik@wne.uw.uw.uw.uw.uw.uw.uw.uw.pl政治经济经济经济经济Zones在波兰的特殊经济Zones位置,由Editor eemba eeditor ewa w. w..pa接受了Poland of Poland Zones。收到:2024年3月7日,|修订:2024年8月12日; 2024年9月28日; 2024年11月12日|接受:2024年11月14日|发布:2025年1月3日。©2025作者。本文在创意共享归因4.0许可下获得许可(https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)摘要AIM/目的 - 本文的主要目的是从经验上评估政治代表性在确定Polands in Polands in Chand sezss in Polands in Chonds in n n ocy Senants in n n ocy Senants in n n ocy of Polands in n of Polands in n of Polands的空间(sezs)的作用。尤其是我们检验了主要假设,假设SEZ的位置更有可能发生在执政党的政治代表方面的地区。设计/方法/方法 - 研究政治代表制在1995 - 1997年期间确定波兰的SEZ位置中的作用,我们为前49个波兰地区使用统计数据,并估算许多区域特征的概率模型。调查结果 - 我们发现政治代表变量是对波兰经济特区位置的重要确定。尤其是我们的估计结果表明,特定地区的经济特区位置的可能性受到该地区执政党的更强有力的政治代表的积极影响。关键词:游说,波兰,政治经济学,经济特区。研究含义/局限性 - 该研究的主要限制是仅关注一个国家:波兰。独创性/价值/贡献 - 这是第一个致力于政治代表在一般,尤其是波兰的位置的作用的实证研究。JEL分类:D72,R12。
JEL classification: D84, E24, E31, E32, J11 Key words: Phillips curve, unemployment, inflation, natural rate of unemployment, expectations _________________ Crump: Federal Reserve Bank of New York (email: richard.crump@ny.frb.org).Eusepi,午:德克萨斯大学奥斯汀分校(电子邮件:stefano.eusepi@austin.utexas.edu,aysegul.sahin@austin.utexas.edu)。 Giannoni:Barclays(电子邮件:mpgiannoni@gmail.com)。 马克·吉安诺尼(Marc Giannoni)在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。 本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议,Regis Barnichon进行了讨论。 他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯(Ricardo Reis),匿名裁判,他们的讨论者乔迪·加里(JordiGalí)和乔纳森·哈泽尔(Jonathan Hazell)以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。 此外,他们感谢爱德华·尼尔森(Edward Nelson)对历史通货膨胀动态解释的有益评论。 Jin Yan,Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Eusepi,午:德克萨斯大学奥斯汀分校(电子邮件:stefano.eusepi@austin.utexas.edu,aysegul.sahin@austin.utexas.edu)。Giannoni:Barclays(电子邮件:mpgiannoni@gmail.com)。 马克·吉安诺尼(Marc Giannoni)在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。 本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议,Regis Barnichon进行了讨论。 他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯(Ricardo Reis),匿名裁判,他们的讨论者乔迪·加里(JordiGalí)和乔纳森·哈泽尔(Jonathan Hazell)以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。 此外,他们感谢爱德华·尼尔森(Edward Nelson)对历史通货膨胀动态解释的有益评论。 Jin Yan,Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Giannoni:Barclays(电子邮件:mpgiannoni@gmail.com)。马克·吉安诺尼(Marc Giannoni)在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议,Regis Barnichon进行了讨论。他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯(Ricardo Reis),匿名裁判,他们的讨论者乔迪·加里(JordiGalí)和乔纳森·哈泽尔(Jonathan Hazell)以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。此外,他们感谢爱德华·尼尔森(Edward Nelson)对历史通货膨胀动态解释的有益评论。Jin Yan,Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Jin Yan,Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。
商标法保护标记,以使公司能够向消费者发出产品的质量。为了获得保护,商标必须能够识别和区分货物。美国法院通常会在“独特性”(称为Abercrombie Spectrum)上找到标记,该标记将标记归类为幻想,任意或暗示性,因此将标记归类为“固有的独特性”,或者是描述性或通用性的,因此并非固有的。本文探讨了是否可以使用当前的自然语言处理技术在Abercrombie频谱上找到商标。在2012年至2019年之间使用约150万个美国商标注册以及220万相关的USPTO办公室操作,该论文提出了一种机器学习模型,该模型了解商标应用程序的语义特征,并预测商标是否本质上是独特的。我们的模型总体上可以预测具有86%精度的商标行动,并且可以确定商标应用程序的子集,在该子集对其独特性的预测中高度确定。我们进一步分析商标应用程序中的哪些功能推动了模型的预测。然后,我们探索方法的实际和规范性含义。在实际层面上,我们概述了一个决策支持系统,该系统可以作为“机器人商标书记员”,协助商标专家确定商标的独特性。这样的系统还可以帮助商标专家了解商标申请的哪些功能对商标的独特性有最大的作用。在理论上,我们讨论了Abercrombie频谱的规范限制,并建议超越Abercrombie,以换取其独特性不确定的商标。我们讨论了法律中的机器学习项目,不仅如何告知我们将来可能自动化的法律制度的各个方面,而且迫使我们解决可能是看不见的规范权衡。
●浪费:不使用●代表性数据?●并非总是直接直接(参见,例如,Tayal等人逆问题,深度学习和对称性破坏。https://arxiv.org/abs/2003.09077)
Covid-19 的全球蔓延以及必要的病毒缓解政策对华盛顿州的贸易产生了负面影响。随着 12 月底疫情的爆发,许多依赖中国供应链的华盛顿州公司受到了影响。1 月和 2 月,中国关闭了汽车零部件、先进机械产品和海鲜加工等工厂,给华盛顿的公司带来了不利的连锁反应,例如产品交付延迟以及不可抗力和订单取消的风险。海外经济活动的减少也导致更多空航,即取消抵达港口的船只,以及流经华盛顿港口的货物减少。这意味着整个全球物流系统中各种企业和独立承包商的工作减少,例如码头工人、自营卡车司机(其中许多人的利润微薄)、仓储和联运业务。
我们进行了一个实验,专业交易者赋予了私人信息,在多个时期内交易资产。在交易游戏之后,我们通过执行一系列任务来收集有关专业交易者特征的信息。我们研究这些特征中的哪些预测交易游戏中的利润。我们发现,在猜测游戏中衡量的战略复杂性(例如,通过级别K理论)是专业交易者利润的唯一重要决定因素。相比之下,利润不是由个人特征(例如认知能力或行为特征)驱动的。此外,更高的利润是由于能够以优惠的价格进行交易而不是获得更高股息的能力。将这些结果与学生样本的结果进行比较,我们表明,尽管认知技能对学生很重要,但它们并不适合交易者,而战略成熟的情况却相反。关键词:实验,金融市场,专业交易者,战略成熟_________________ cipriani:纽约联邦储备银行(电子邮件:marco.cipriani@ny.frb.org)。angrisani:南加州大学经济与社会研究中心(电子邮件:angrisan@usc.edu)。瓜里诺:伦敦大学学院和CEPR经济系(电子邮件:a.guarino@ucl.ac.uk)。作者感谢Giorgio Coricelli,Rosemarie Nagel,Julen Ortiz de Zarate Pina以及2022年ESA会议的参与者,以获取有益的评论。他们还要感谢Antonella Buccione,Andrea Giacometti,Seungmoon Park和James Symons-Hicks提供了出色的研究援助,以及自愿参加这项研究的专业商人和投资组合经理。