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带有转折点特许经营的上升和闪耀
*，如2024年4月24日的FDD所述，我们为我们的完整财务绩效表示，包括与这些和其他数字有关的重要假设和预选赛。您的结果可能有所不同。没有保证您将实现这些销售或结果。
Turner，Eric Scott 2025年2月1日David Huitema董事美国... 办公室 公共财务披露报告
目录摘要1。申报人在美国政府第1部分以外举行的职位揭示了申报人在报告期内随时担任的立场（不包括在美国政府的职位）。即使申报人没有获得赔偿，也可以举报职位。本节不包括以下内容：（1）具有宗教，社会，兄弟或政治组织的职位； （2）仅具有荣誉性质的立场； （3）作为申报人在美国政府正式职责的一部分的职位； （4）仅仅是组织的成员； （5）作为有限责任公司的有限合伙人或非管理人员的被动投资权益。2。申请人的就业资产，收入和退休帐户第2部分披露了以下内容：在报告期内，申报人的收入来源和其他不投资收入总计超过200美元（例如，薪金，费用，合伙股份，荣誉股份，荣誉奖，奖学金和奖励）与申报人的业务，就业收入（1）的活动（或其他价值）（1），该活动的价值（1）。 $ 1,000或（2）在报告期内从收入中获得了超过200美元的收入（例如，业务或合伙企业的股权，股票期权，退休计划/账户及其基本持股及其基本持股，适当的，递延的薪酬和知识产权，以及诸如书籍交易和专利的知识产权，例如账面或专利，包括来自美国政府就业或收入的收入或其他业务，这些活动是雇佣企业的其他业务，这些业务是雇用的业务，这些业务是雇佣的业务， （例如，通过经纪帐户购买的资产）。3。注意：如果收入金额为$ 0- $ 200或资产符合符合异常投资基金（EIF）的资格，则不需要收入类型。Filer's Employment Agreements and Arrangements Part 3 discloses agreements or arrangements that the filer had during the reporting period with an employer or former employer (except the United States Government), such as the following: Future employment Leave of absence Continuing payments from an employer, including severance and payments not yet received for previous work (excluding ordinary salary from a current employer) Continuing participation in an employee welfare, retirement, or other benefit plan, such as养老金或延期薪酬计划保留或处置雇主授予的权益，分享利润或携带的利息（例如，既得和未投资的股票期权，限制性股票，公司利润的未来份额等）
在动荡的经济中领导和感官创造（...
1。新加坡公民，新加坡永久居民（SPR）或长期访问Pass Plus（LTVP+）持有人。2。不是全职国家服务员（由公司赞助）。3。已成功完成评估并被证明为胜任。4。以前没有为同一门课程提供资金。5。对于公司赞助的培训，新加坡公民或新加坡永久居民（SPR）学习者必须在新加坡注册或成立的直接雇主下注册，并为学习者贡献CPF
将挑战变成机会事件报告
由欧盟 - 利萨（Eu-Lisa）在布达佩斯（Budapest）主持的行业圆桌会议标志着欧盟机构，成员国和私营部门之间的十年促进了合作。今年的混合活动焦点了人工智能（AI）在正义和内政部的变革潜力，吸引了400多名参与者。讨论以AI在提高治理，运营效率和安全性方面的作用为中心，同时解决与采用相关的道德和监管挑战。此版本也是庆祝该行业圆桌会议成立10周年的机会。
2025-晴朗的天空还是湍流？
越来越重点是ESG中的“ S”，它涉及社会方面以及公司对员工，工人和社区的影响。关键领域包括公民和人权；健康与安全；多样性，公平性和包容性；同等工资；以及利益相关者和社区参与。航空业在这方面遇到了挑战，特别是通过劳资纠纷和罢工行动。最近在美国的一项裁决也值得注意，因为它大大改变了为航空公司提供服务的公司的法律格局，并且需要客户（航空公司）和服务提供商来解决这一新现实。从雇主的角度来看，航空公司服务提供商应为根据国家劳资关系委员会管辖权做好彻底改变的劳动景观做准备。这样的扩展将影响组织活动，可能增加劳动力中断，并为雇主及其航空公司客户造成不确定性。
沃伦给斯科特·特纳的信
2025年1月12日，斯科特·特纳（Scott Turner）秘书秘书，美国住房和城市发展部特朗普范围过渡小组P.O.Box 509，弗吉尼亚州阿灵顿市22216亲爱的特纳先生：祝贺您提名担任住房和城市发展部（HUD）的下一任秘书。 HUD有助于为全国数百万个家庭和成千上万的社区提供住房和支持的发展。 在美国遇到成熟住房危机的时候，该机构需要一位认真地扩大住房供应，承担掠夺性房东和房地产公司并降低家庭成本的领导者。 在卡森（Carson）撰写了2025年的住房议程之后，您将前HUD秘书本·卡森（Ben Carson）描述为“导师”，但公开记录中几乎没有什么能揭示您将如何进一步的任务“为所有人创建强大，可持续，可持续，可持续性，可持续性，包容性社区和优质的可承受的房屋。” 2因此，作为参议院银行，住房和城市事务委员会的排名成员，我要求您审查这些问题并准备在2025年1月16日在委员会面前回答这些问题，并在听证会后立即对这些问题提出书面回答。 您的回答将帮助我和参议院的其他成员评估您将如何领导这一重要机构。Box 509，弗吉尼亚州阿灵顿市22216亲爱的特纳先生：祝贺您提名担任住房和城市发展部（HUD）的下一任秘书。HUD有助于为全国数百万个家庭和成千上万的社区提供住房和支持的发展。在美国遇到成熟住房危机的时候，该机构需要一位认真地扩大住房供应，承担掠夺性房东和房地产公司并降低家庭成本的领导者。在卡森（Carson）撰写了2025年的住房议程之后，您将前HUD秘书本·卡森（Ben Carson）描述为“导师”，但公开记录中几乎没有什么能揭示您将如何进一步的任务“为所有人创建强大，可持续，可持续，可持续性，可持续性，包容性社区和优质的可承受的房屋。” 2因此，作为参议院银行，住房和城市事务委员会的排名成员，我要求您审查这些问题并准备在2025年1月16日在委员会面前回答这些问题，并在听证会后立即对这些问题提出书面回答。您的回答将帮助我和参议院的其他成员评估您将如何领导这一重要机构。
移民对土耳其叙利亚难民的非主持地区的影响
过去十年中，全球难民的四倍，从2012年的1100万到今天的4600万。1在此期间，土耳其收到了360万叙利亚难民，该难民将几个土耳其省的劳动力供应增加了82％。托管地区的劳动力供应如此大的增加可能会改变商品价格，这可能会引起整个经济的一般平衡影响。因此，这种巨大的劳动力供应冲击对土耳其经济的劳动力市场后果取决于这些一般平衡效应的幅度。有三种关键的经济机制，通过这些机制，移民冲击通过供应网络传播以影响劳动力需求。首先，移民降低了工资，因此降低了房东地区公司收取的价格。降低价格支撑物将直接或间接从主机地区购买的公司转发。这些“上游暴露”的公司是否增加或减少其劳动力需求受劳动力和中级商品之间的可承诺性的约束。移民影响也以两种不同的方式传播后卫，我们将其标记为“下游暴露”效果。如果中间商品是总替代品，那么生产成本下降的公司就会更加明显地增益。因此，他们要求供应商更多，他们观察到销售额的增加。此外，当中间体与其他中间体相比，与劳动力相比，移民密集型公司会增加对中间体的需求，这为供应商带来了积极的需求溢出。一起，这三个经济力量塑造了移民在整个经济中的劳动市场影响。在本文中，我们介绍了对这三种力量进行正式的理论分析，对其存在的经验证据测试以及反事实练习，这些练习对移民对跨地区的实际工资和福利的影响进行了定量检查。我们的模型通过两个关键特征捕获了这些机制。首先，使用CES生产技术将当地劳动力与中间投入相结合，中间投入本身是来自所有地区公司的公司的CES汇总。第二，企业使用外源标记设定价格，以确保生产成本的变化（无论是从劳动力还是中间投入）转移到价格上。对各个地区劳动需求的移民的一般平衡效果受两个关键参数的控制：劳动和中间体之间取代的弹性以及跨不同中间体替代的弹性。结合了投入输出网络的结构，这些弹性足以确定寄宿区的移民引起的工资变化如何影响整个经济的劳动力需求。
评估Chatgpt和Google Gemini的表现以及土耳其牙科教育中的含义
结合了这两年（238个总问题），ChatGpt-O1和Gemini 2.0的结果，高级率为97.46％（230个正确答案，95％CI：94.62％，100.00％）和97.90％和97.90％（231个正确答案，95％CI：95％CI：94.62％，100.00.00％），显着地聊天 - 聊天88，4.4％，4.4％，聊天88（chat）。 211正确答案，95％CI：85.43％，91.89％）和双子座1.5 Pro（91.60％，218个正确答案，95％CI：87.75％，95.45％）。统计分析显示模型之间存在显着差异（p = 0.0002）。成对比较表明，与Chatgpt-O1（P = 0.0016）和Bonferroni校正后的Gemini 2.0 Advanced（P = 0.0007）相比，Chatgpt-4O的表现显着不足。最佳模型的始终高准确性率和狭窄的置信区间强调了它们在回答DUS问题时的优异可靠性和表现。
使用机器学习的糖尿病性视网膜病变的预测模型的开发和验证
S8表：在特定读取深度处的成本和时间参数与序列144个样本的比较。原始数据文件尺寸为千兆字节（GB），成本为澳元（AUD），并且时间以小时为单位。生物信息学分析的时间涵盖了从RAW NGS数据到变体列表的输出的管道，不包括此列表的策划。可以通过包括每次运行的样本数量更高，并导致每144个样本的原始数据文件大小来实现较低的读取深度（500x）。每144个样品的准备和定量的成本和时间保持不变。测序的成本，数据存储，测序时间和生物信息学的时间因原始数据文件大小而异，从而改变了总成本和时间。请参阅S7表的相对于3000倍读取深度的值所示的这些值（以粗体表示）。