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高通全球税收策略
为了妥善管理风险并确保合规，Qualcomm 聘用了具备相关专业知识和经验的合格且称职的税务专业人员。我们投资于持续的技术税务培训和税务专业人员的发展，并通过合格的外部顾问的建议补充内部专业知识。作为我们持续税务报告和合规周期的一部分，这些人员积极寻求识别税务风险，以评估和管理此类风险。我们监控税收立法和惯例的变化，不断评估对 Qualcomm 的影响。我们根据适用的会计准则核算我们的税务风险，并对我们的税务报告流程实施控制。Qualcomm 的税务方法是管理层的责任，由董事会监督。董事会设有审计委员会，专门监督公司的会计和财务报告流程，包括财务报表审计、内部控制和税务报告。审计委员会章程强调了对独立审计师、财务信息、内部控制、法律合规和道德以及其他事项的监督，包括适用的政策、流程和实践，以及风险管理的财务报告和控制方面。首席财务官、首席会计官和我们的全球税务主管至少每季度与审计委员会会面一次，我们每年至少两次向审计委员会提供全球税务更新信息。此类监督和审查对于管理公司风险和实施公司的税务战略至关重要。
推荐引用 推荐引用 Leslie Abbott，《失衡：根据《联邦证据规则》403 排除 EEOC 裁定》，24 Loy. L.A. L. Rev. 707 (1991)。可从以下网址获取：https://digitalcommons.lmu.edu/llr/vol24/iss3/12
即使其他证据规则表明证据具有可采性，规则 403 也赋予法院排除证据的自由裁量权。建立这种自由裁量权隐含着这样的假设：真理和正义不能仅靠语言来捕捉，而需要人类情感的介入。在更世俗的层面上，规则 403 承认，基于过去情况的明确规则有时在新的和意想不到的环境中不起作用。因此，规则 403 的目的是通过司法灵活性来提高准确性和公平性。30 可采性规则本身要求证据结果不灵活，因此未能考虑到案件具体情况引起的任何问题。3 1 此外，希望排除 EEOC 裁定的当事人可能认为，本身规则剥夺了他们就陪审团决策中可能至关重要的问题发表意见的机会。32
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推荐引用 推荐引用 Grigoryan, Gayane 和 Collins, Andrew J.，“可解释性总是必要的吗？关于可解释人工智能的讨论”（2022 年）。建模、仿真和可视化学生顶点会议。2. DOI：10.25776/2ta8-8058 https://digitalcommons.odu.edu/msvcapstone/2022/scienceengineering/2
模型的可解释性一直是一个争论话题。一些研究指出，可解释性是不必要的，一些“白盒”模型，如回归模型或决策树，本质上是可解释的。本文对具有高度相关特征的多元回归模型进行分析，以说明模型在处理复杂数据时可解释性如何失效。在这种情况下，信任模型解释可能会有问题。Shapley 净效应技术有助于确定特征的边际贡献，可用于提高模型的可解释性并揭示有关预测的更多信息。该研究得出的结论是，在所有情况下，包括简单模型甚至更明显的情况，可解释性都是避免得出有偏见和错误结论的必要条件。
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通过繁忙的流量骑摩托车可能会令人恐惧，但Intellias可能有答案。软件开发服务提供商已揭示了一个概念，用于自动化摩托车和踏板车。这项技术甚至可以使他们能够在没有驾驶员的情况下进行操纵，这要归功于与硬件无关的软件体系结构，可以与各种传感器类型和车辆类结合使用。以高达20公里/小时的速度行驶或在狭窄的车道上行驶可以更轻松。自动平衡踏板车不仅适用于最后公里的送货服务，而且适合几乎没有经验的骑手，例如观光旅行的游客或城市踏板车的房客。自行车配备了传感器来检测小费的程度和速度。该软件可以计算并触发车把的必要反向运动，以实时拉直和稳定。“自动稳定的两轮车可以通过保护弱势道路使用者（例如踏板车车手）来使城市内部的交通更加安全，更好，” Intellias副总裁Oleksandr Odukha说。
Das, Rajesh Kumar 和 Islam, Mohammad Sharif Ul，“人工智能和机器学习在图书馆中的应用：系统评价”(2021 年)。图书馆哲学与实践 (电子期刊)。6762。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/6762
简介在过去的几十年里，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已经成为重塑我们的世界以及我们思维、行为和决策方式的主要催化剂 (Vysakh & Babu, 2020)。最近，许多领先的组织（如谷歌、IBM、亚马逊、Netflix、Expedia 等）采用了机器学习和人工智能的许多不同属性来改进他们的产品和服务。几乎所有主要行业，如卫生、教育、气象、商业、股票、农业、不同国家的政府和非政府机构也表现出兴趣并使用这些技术来简化和减轻工作量，提高和加快生产力，减少人机交互，最重要的是，以智能和复杂的方式引领数字世界。
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推荐引用 推荐引用 Khalifa, Mahmoud；Al Baz, Mohamed；和 Kh. Muttar, Ahmed (2022) “人工智能对人力资源危机管理的影响：对 COVID19 的分析研究”，信息科学快报：第 11 卷：Iss. 1，页 -。可访问以下网址：https://digitalcommons.aaru.edu.jo/isl/vol11/iss1/31
摘要：工业部门必须做好准备并适应突发冲击和危机，这些冲击和危机可能以自然灾害、健康或经济危机为代表，这些危机为不同的人力资源经理创造了一个艰难的环境，需要找到解决方案来应对对企业绩效和生存与发展能力的直接威胁。随着冠状病毒（COVID 19）大流行的蔓延，工业部门的公司必须找到创新和创造性的解决方案来应对其运营区域和不同部门面临的挑战和转变。在本文中，我们讨论了将人工智能（AI）应用于工业部门人力资源危机管理的影响分析，重点关注 COVID-19 危机对人力资源管理（HRM）的影响。此外，我们提出了一些建议来应对危机影响的后果，并制定了一个综合的研究议程来应对所讨论的挑战。