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能源价格上限（默认关税）从2025年4月1日开始更新
亲爱的同事，今天我们发布了费用限制期（“ CAP期”）14A的更新上限水平，涵盖了2025年4月1日至6月30日的三个月。1与上限级别一起，我们还发布了成本津贴模型的更新版本。本信中的所有数字都反映了最新的（2023）典型的国内消费值（TDCV）2。，我们有义务通过在我们以前的决定确定的价格上限公式中应用更新的输入来更新价格上限水平。这就是我们今天所做的。在以这种方式更新价格上限时，我们没有做出政策决定或行使判断。与上限水平一起，我们还将发布有关进一步扩展到其他支持信用（ASC）坏债务成本津贴的决定。此外，您还将找到有关我们将如何在能源价格上限引入网络收费补偿计划津贴（NCC）的决定。
defaulters列表
1 73000010330000307 Jayadeva Match Inds。，2 73000019550000009精英产品Mysore。3 73000029910000304南印度匹配项，4 73000038570001101酒店Dasaprakash Paradise 5 73000053040001101 Southern Star 6 7300005409000000506预先组件和工具（P） 73000054680000607 SAN ENGINEERING＆LOCOMOTIVE CO.LTD。，9 73000054700000605 BEML LTD.，10 73000054760000404 WIPRO ENTERPRISE PRIVATE PRIVATE LIMITEC Works, 13 73000058370001202 Shantala Theatre, 14 73000059270000607 Universal Automobile & Dairy Products, 15 73000059330001202 STERLING & SKYLINE THEATRE 16 73000059600000506 VR & Brothers, 17 73000063820000910 Larsen & Toubro Limited 18 73000065590000902 Ply Mold 19 73000065620000607 Indavara Engineering Company Private Limited 20 730000691900900910 Murhopye Scientific Company 21 730000705900001011 Meenakshi Sundaram Textiles Ltd. 73000074890001018 RAVI安全局，25 73000082560000606 Super Home Elctronics Ltd.，26 73000083670000204 Veekeyar Rubber Mfrs.pvt.ltd。ltd. 53 73000106090001018有效的安全与侦探局，54 7300010804000000009 SREEDEVI餐厅，55 73000112570000004 Gangothri roller Fron Mills Pvt.ltd。Ltd. 57 73000115460001018 Bharath Security Bureau 58 73000121460000404 LITETRONICS VIJAY（印度）Pvt.ltd。，59 73000122110000009928 73000087510000605 SIDVIN MACERINERIS PVT.LTD。 73000094590001101新的Iyengar Tiffin＆Meal Center，33 73000095090001101 NALPAK餐厅34 73000095120000910 Canara包装工业，35 7300000000000000000000204 CHAMUNDI PORYMERS（P）SUERING PORYMER（P）36 7373735195000000000505050505050505050505050505050505000000000000000000000000000000来730000952220000607精密齿轮和整理器，38 73000095230000607 Sujaya Industries，39 7300000095260000607 Aditya Industries，40 730000000000000000000000002002新的Vijayalakshmi锯磨，43 73000097760001008动态安全服务，44 73000000999330001018狮子安全局45 73000000000000604 Neulite产品Pharmaceuticals（P）Ltd。，48 73000101540000204 Vishwas橡胶（P）Ltd。 7300010508000000007 Prasadhini Enterprises Pvt。
defaulters列表-2024年12月（SRO，ESIC，Mysuru）
1 73000411200001101 2州2 73000308970001302 22世纪公立学校3 73000399050000999 2NTECH AGRIBIS（OPC）私人有限公司4 730004030900011101 2PM住院 73000369330000999 3AAA FASHION INNOVATORS PRIVATE LIMITED 8 73000372000000004 3SP AGRO EXPORTS (OPC) PRIVATE LIMITED 9 73000399640001101 6M KITCHENS PRIVATE LIMITED 10 73000413200000999 77 HILLS ELECTRICALS 11 73000370430000699 7SEAS INFRAVENTURE INTERNATIONAL PRIVATE LIMITED 12 73000348470001302 82VASAVI教育协会。13 73000352450001101 9 PAX餐厅顾问Pvt。ltd。14 73000388720000999 A＆S Enterprises 15 73000340390001018 A 1安全服务，16 73000374270001099 A B D建筑17 73000358680001001 PVT。 Prabhuraj 26 73000216400000506 A One Engineers 27 73000173450000910一个办公室需要Pvt。工业，43 73000338880001001 A.G.企业44 73000195210000802 A.J.Boards 45 7300008630000066 A.J.Polymers Pvt.ltd。46 73000267460000607上午营销47 730003107001101 A.R.A.Ventures 48 730002679200401 A.R.K.加油站49 73000344230001303 A.V.Kanthamma女性学院50 73000344250001303 A.V. 61 73000354850001101 AAHARA。Kanthamma女性学院50 73000344250001303 A.V.61 73000354850001101 AAHARA。Ltd 28 73000199780001001 A P Associates 29 73000381800001099 A R ENTERPRISES 30 73000390870001401 A R HOSPITAL 31 73000345300000802 A S CARTON 32 73000304600000802 A S ENTERPRISES 33 73000352920001018 A S ENTERPRISES 34 73000359740000999 A S Praveen Contractor 35 73000353470001002 A SHANKARA CHETTY AND SONS 36 73000363310001019 A T C MANPOWER SERVICES 37 73000335260001001 A TRADE WINGS SERVICES 38 73000373710001302 A V S EDUCATION TRUSTR 39 73000392670000799 A V运输40 73000341840001099 A-ID Systems India Private Limited 41 73000310520000910 A. Shankara Chetty＆Sons 42 73000210910000304 A.B.M.kanthamma pu妇女学院51 73000396850000999 A1 Star Plus Wellness Private Limited 52 73000274890000604 A2Z Solutions 53 7300038868680000999 AADHYA AADHYA AADHYA SECurity＆Allied Security＆Allied Security＆Allied Security＆AlliedSecur来 AADI HARI ELECTRONICS PRIVATE LIMITED 56 73000364140001002 AADRI VENTURES LLP 57 73000400290000999 AADVITHA ENTERPRISES 58 73000370680001099 AADYA GROUP 59 73000392350001001 AADYA SERVICE AND SOLUTIONS 60 73000244490000607 Aadya Technologies.Jaya's Kichen 62 73000389010001009 Aakaarinfra Enterprises Private Limited 63 73000359620001099 Aakash电缆64 73000379740000999 AALLAY零售业
参考文献：Fayed, Abeer Elsayed (2021)。人工智能营销计划：电子营销公司的案例。在：营销创新计划 (1)，第 81 - 95 页。https://mmi.fem.sumdu.edu.ua/sites/default/files/A466-2020-7.pdf。doi:10.21272/mmi.2021.1-07。
摘要。本文总结了关于人工智能 (AI) 在制定电子营销组织营销计划中的科学讨论中的正反论点。本研究旨在确定人工智能在制定营销计划中的贡献程度。作者指出，旨在了解电子营销公司如何在情境分析、分析竞争对手的策略、战略目标、制定营销策略、编制预计营销预算和控制营销计划中使用人工智能技术。系统化制定电子营销组织营销计划的科学背景和方法表明，许多通过互联网营销产品的公司，尤其是小公司，无法制定成功的营销计划。反过来，它可以通过使用人工智能技术来解决。这项研究是在沙特阿拉伯王国的一组通过互联网营销产品的公司进行的。为了实现研究目标，本研究按照以下逻辑顺序进行：1) 通过收集 141 家不同领域的公司的统计信息来开发分层样本；2) 使用 SPSS 分析数据； 3) 预测人工智能如何用于制定营销计划；4) 根据人工智能技术的能力确定制定营销计划的步骤安排。本研究的方法工具是多元回归分析和弗里德曼检验法。本研究从经验上证实并从理论上证明了人工智能在制定营销计划方面做出了重大贡献，因为它对环境分析、竞争对手战略分析和制定营销目标做出了巨大贡献。此外，人工智能还有助于制定预算和评估营销计划，并有助于评估和控制营销计划。作者提到，人工智能有助于理解和选择目标市场和部门，锁定客户，并为每个市场部门制定适当的营销组合策略。因此，本研究建议在线组织在制定营销计划时使用人工智能，因为它在这方面具有很大的贡献能力。
![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
主权违约和经济危机
斯里兰卡是南亚一个泪滴形小岛经济体，其 2200 万人民所遭受的经济困境和困苦备受国际关注。2022 年初，斯里兰卡经历了严重的国际收支危机，随后选择拖欠外债，等待国际货币基金组织达成协议。1 主权债务违约引发了严重的经济萎缩和收入贫困加剧，2 这个曾经令人羡慕的低收入国家早在 1970 年代末就满足了基本人类需求。毫不奇怪，在一个识字率高、民主传统强的国家，这也导致了一场政治危机，大规模的民众抗议引发了由拉贾帕克萨兄弟戈塔巴亚（总统）和他的兄弟马欣达（总理）领导的强大政府辞职。经验丰富的反对派政治家维克勒马辛哈于 2022 年 7 月下旬宣誓就任总统，带领斯里兰卡走出危机。
在默认模式网络中α脑节律的体内归一化，并在脑电图神经反馈的随机对照试验后，创伤后应激障碍的症状减少。
集体研究确定了创伤后应激障碍患者的关键脑电图签名，包括Abnor Mally降低α（8-12 Hz）节奏。，我们在20周内进行了创伤后应激障碍患者的α异步性神经反馈的20条，双盲，随机对照试验。我们的目标是通过研究神经反馈治疗的函数来提供基础潜在的临床改善的机理证据（即，创伤后应激障碍脑节律（即α振荡）的变化。我们随机分配了对创伤后应激障碍的主要诊断（n = 38）的参与者（n = 20）或假控制组（n = 18）。用于记录实验后和Sham-Control后脑反馈前后治疗前后的多通道脑电图帽记录整个级别静止状态的活性。与年龄/性别匹配的神经型健康对照组（n = 32）相比，我们首先观察到基线后基线时相对α源功率显着降低，主要降低了基线的源能力（n = 32）。治疗后，我们发现实验性神经反馈组中只有创伤后应激障碍患者在基线时表现出异常低的α功率的区域显示出明显的α重新同步。这项随机对照试验提供了长期证据，表明“ alpha反弹效应”（即并行，我们仅在比较基线与治疗后的基线（Cohen's D = 0.77）和三个月的随访评分（Cohen's D = 0.75）时，仅在实验性神经反馈组中显着降低了创伤后应激障碍的严重程度评分，并以三个月的后续时间进行60.0％的后续率。总体而言，我们的结果表明，神经反馈训练可以挽救病理学上降低的α节律性，α节奏性是一种功能性生物标志物，与创伤后应激序列中的高伴和皮质抑制症状反复相关。稳态α重新同步）发生在先前与创伤后应激障碍有关的默认模式网络的关键区域内。
基于逻辑回归，Randomforest，XGBoost和Adaboost的贷款默认预测研究
在金融领域，信用风险是与抵押，信用卡和其他类型贷款有关的常见现象。总是有可能借款人不会全额偿还贷款。与贷款申请有关的风险评估是贷款机构在残酷市场和盈利能力中生存的主要问题。贷款机构每天从消费者那里收到许多贷款申请，但并非所有这些贷款都得到了批准。这些机构使用各种技术来评估申请人的信息，以便做出最佳选择。尽管如此，许多人未能每年支付贷款。贷方必须处理这种巨大损失[1]。人工智能技术可以实现深度挖掘和分析大数据，以应对金融技术带来的财务风险和挑战。与传统专家评级的缺点相比，用于预测银行信用贷款违约的机器学习模型表现更好[2]。人工智能可以利用大数据和机器学习技术来分析借款人的个人信息，信用记录和其他相关数据，从而帮助银行和其他金融机构评估信贷风险并做出更准确的贷款决策。作为一种新兴技术，人工智能无疑将成为金融业发展的巨大推动力。它将降低客户贷款的违约率，并使银行的资本流程过去正常，银行和其他金融机构经常使用人工分析来确定客户的信用。基于以前的数据，人工信用分析是一种效率低下且耗时的方法。它无法处理大量数据，例如机器学习。同时，人工信用分析的准确性远低于机器学习的准确性。机器学习可以发展更多自动化
20 世纪 30 年代德国债务违约的政治经济学
主权债务重组和违约如何影响国际贸易？虽然债权国政府可能会在债务违约后实施商业制裁，但此类措施也会削弱违约政府的偿还能力，从而损害债券持有人的利益。在本文中，我们表明，国际和国内政治经济考虑是债权国对主权债务违约采取商业政策反应的关键决定因素。我们用一个独特的历史案例研究来说明这一论点：20 世纪 30 年代德国外债违约。我们根据广泛的档案资料，对围绕此次违约的债务清偿和商业谈判进行了原创叙述。我们的分析表明，德国违约导致债权国之间和债权国内部展开竞争，以优先获得德国的外汇资源。债权国政府对违约的德国采取了不同的贸易政策，这给各自的债券持有人带来了不同的结果。我们表明，每个债权国对于债务违约的商业反应取决于其对德国的经济影响力，以及其国内经济中各个利益集团的相对政治影响力。