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气候变化对英国食品系统的影响
该项目使用了前瞻性食品系统框架（图1）。之所以选择此框架，是因为它考虑了系统核心的食物链以及其中的所有活动，以及一系列对食品系统运作至关重要的支持服务和机构，但可能并不总是明确包含在大多数食品系统框架中。系统图还明确强调了食品系统在人类和环境系统中的嵌入，即环境，社会经济以及食品和营养成果之间存在的反馈回路以及整体系统的驱动因素。该框架中的食品系统驱动因素被描述为“持久地改变”食物链活动的所有影响因素（Fanzo＆Davis，2021年，第85页）。这些影响可以是内部的（在食品系统内）或外部（嵌入在链接的系统（例如能量或水）中）。
FSW OER 2024-2025 NL-BA心理学培训特定部分
以及对考试结果的评估，该检查与一项或多项其他部分检查结合使用，构成了（G）下的临时检查。在使用“检查”一词时；除非另有明确指示，否则这也可以读为“部分检查”。i。重新定位：该法第7.10条第1款中提到的特定考试的机会。在这些法规中，当使用术语检查时，除非另有明确指示，否则也可以将其读取为重述。j。奖金方案：为了换取额外的努力，可以在最终成绩的顶部获得奖金，并了解最终成绩永远不会高于10；也可以授予没有奖励的10奖。奖金最大为0.7点。k。最终考试：评估，基于检查委员会决定的
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高中美联储挑战规则书2024-2025
10页双间隔）不包含引用o页为8.5 x 11英寸A4，肖像o边距必须在各个方面必须为1英寸o字体，必须是12分的字体，并且应连续编号o英语或西班牙语，以o英语或西班牙语接受。提交的条目的主题必须与学年所选经济主题明确相关。•仅将书面条目接受并考虑参加比赛。在评估过程中不会考虑播客或其他类型的提交的记录。•条目必须包括学术研究，这可能是基本和/或二级研究，定性和/或定量。主题和内容可以由顾问和学生团队明确与经济主题有关。•条目必须包括：
最小的破坏性合作巷改变操纵
摘要 - 如果没有邻近的汽车的合作，在拥挤的高速公路上进行的换车行动可能会严重破坏甚至是不可行的。但是，与其他车辆的合作不能保证执行的操纵不会对交通流的负面影响，除非合作控制器设计中明确考虑它。在这封信中，我们为公路上任意数量的骑士的合作车道换行操作提供了一个符合社会符合的框架，旨在尽可能地中断交易。此外，我们通过使用Reachabil-Ity集理论明确地在优化公式中施加了可行性约束，从而导致了一项统一的设计，该设计消除了对先前工作中使用的迭代过程的需求。我们对框架的有效性进行了定量评估，并将其与先前提供的方法相比，就操纵时间和吞吐量破坏而言。
北达科他州AG杂志 - 技术 - 教师指南
英语艺术和识字内容标准，用于阅读信息/非小说类文本。3，RI.1提出和回答问题，以证明对文本（文本证据）的理解，并明确地将文本称为答案的基础。gr.3，ri.2确定文本的主要思想，并叙述关键细节，以解释它们如何支持主要思想。gr.3，RI.3描述了一系列历史事件，科学思想或概念或文本中技术程序的步骤之间的关系，使用与时间，顺序和原因/效果有关的语言。gr.4，RI.1在解释文本说明的内容以及从文本中绘制推论时，请参阅文本（文本证据）中的详细信息和示例。总结文本。gr.4，ri.2确定文本的主要思想，并解释如何通过关键细节来支持它。gr.4，ri.3在历史，科学或技术文本中解释事件，过程，思想或概念，包括发生的事情以及为什么基于文本中的特定信息。gr.5，ri.1在解释文本所说的内容以及从文本中绘制推论时，准确使用文本证据。总结文本。gr.5，RI.2确定文本的两个或多个主要思想，并解释如何通过关键细节来支持它们。gr.5，ri.3根据文本中的特定信息，用历史，科学或技术文本中两个或多个个人，事件，思想或概念之间的关系或互动。
算法勾结而没有威胁
最近一直担心自动化定价算法可能会学会“相交”。超级竞争价格的价格可能会成为反复定价游戏的纳什均衡，在这种情况下，如果卖家从竞争对手中“缺陷”，卖方会犯有竞争者的策略，并可以自动学习这些策略。，但威胁的脸上是反竞争的。实际上，标准的经济直觉是，超级竞争性的价格来自使用威胁，或者一方未能正确优化其回报。这是正确的吗？在卖方优化自己的收入时，会明确防止算法决策中的威胁防止超竞争价格吗？编号我们表明，即使两个玩家都使用没有明确编码威胁并为自己的收入进行优化的算法，竞争性价格也可以强劲地出现。由于部署算法是一种承诺形式，因此我们研究了顺序的Bertrand定价游戏（和连续的变体），其中第一个搬运工部署了算法，然后在结果环境中进行了第二个搬运工。我们表明，如果第一个搬运工部署了任何没有重新保证的算法，然后第二个搬运工甚至在这个现在静态的环境中大致优化了，则会出现类似垄断的价格。实际上，存在一系列策略，它们都没有明确编码在算法空间中同时定价游戏的NASH均衡的威胁，并导致了几乎垄断价格。该结果适用于第一搬家部部署的任何无regret学习算法，以及第二名搬运工的任何定价政策，这些算法至少获得了与随机价格一样高的利润，因此，即使第二名的推动者仅在非响应定价分布的空间内进行优化，但即使第二名则仅在非反应定价分布的空间内进行优化，这些分配具有相当可观的机构威胁。这表明可能需要扩展“算法勾结”的定义，以包括没有明确编码威胁的策略。
算法勾结而没有威胁 - 滴
最近一直担心自动化定价算法可能会学会“相交”。超级竞争价格的价格可能会成为反复定价游戏的纳什均衡，在这种情况下，如果卖家从竞争对手中“缺陷”，卖家会发挥策略，这些策略有可能惩罚他们的竞争对手，并且可以自动学习这些策略。，但威胁的脸上是反竞争的。实际上，标准的经济直觉是，超级竞争性的价格来自使用威胁，或者一方未能正确优化其回报。这是正确的吗？在卖方优化自己的收入时，会明确防止算法决策中的威胁防止超竞争价格吗？编号我们表明，即使两个玩家都使用没有明确编码威胁并为自己的收入进行优化的算法，竞争性价格也可以强劲地出现。由于部署算法是一种承诺形式，因此我们研究了顺序的Bertrand定价游戏（和连续的变体），其中第一个搬运工部署了算法，然后在结果环境中进行了第二个搬运工。我们表明，如果第一个搬运工部署了任何没有重新保证的算法，然后第二个搬运工甚至在这个现在静态的环境中大致优化了，则会出现类似垄断的价格。实际上，存在一系列策略，它们都没有明确编码在算法空间中同时定价游戏的NASH均衡的威胁，并导致了几乎垄断价格。该结果适用于第一搬家部部署的任何无regret学习算法，以及第二名搬运工的任何定价政策，这些算法至少获得了与随机定价一样高的利润 - 因此，即使第二种推动者仅在非响应定价分布的空间内进行优化，这些结果即使仅在非响应定价分布的空间内进行优化，这些分配具有相当可观的机构威胁。这表明可能需要扩展“算法勾结”的定义，以包括没有明确编码威胁的策略。