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移民激增对联邦的影响...
CBO的基线预测并不是预测预算结果的预测；相反，它们旨在提供决策者可以用来评估政策决策潜在影响的基准。 预测遵循法律制定的程序以及长期的准则。 例如，法律要求该机构不考虑这样一个假设，即酌情资金（即通常由适当的法案控制的预算机构控制）以通货膨胀的形式增加。 （CBO还纳入了其他法律建立的此类资金的限制。） 此外，法律规定要求CBO构建其强制支出的预测，以反映以下管理这种支出法律通常在其法定届满之后继续进行的法律。 2相比，CBO的收入预测通常反映了计划的更改CBO的基线预测并不是预测预算结果的预测；相反，它们旨在提供决策者可以用来评估政策决策潜在影响的基准。预测遵循法律制定的程序以及长期的准则。例如，法律要求该机构不考虑这样一个假设，即酌情资金（即通常由适当的法案控制的预算机构控制）以通货膨胀的形式增加。（CBO还纳入了其他法律建立的此类资金的限制。）此外，法律规定要求CBO构建其强制支出的预测，以反映以下管理这种支出法律通常在其法定届满之后继续进行的法律。2相比，CBO的收入预测通常反映了计划的更改
经济假设
2024 年春季预测变化百分比（除非另有说明） 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 趋势实际 GVA 9.4 6.7 9.3 2.1 0.6 0.8 0.8 0.8 0.5 RPI 2.7 9.3 10.2 3.5 1.7 1.7 2.0 2.2 2.4 RPI(X)=RPI(Y) 2.7 7.1 6.0 3.2 2.9 2.5 2.4 2.4 2.4 名义 GVA 12.3 14.7 16.1 5.3 3.2 3.0 2.9 3.0 2.9 总营业盈余（包括租金） 20.4 23.8 23.6 4.7 3.1 3.0 2.9 3.0 2.9 金融服务利润 13.1 49.4 40.0 6.0 4.0 4.0 4.0 4.0 3.2 员工薪酬（CoE） 6.3 7.2 9.0 6.0 3.4 3.1 2.9 2.9 2.9 金融服务CoE 5.9 6.1 7.3 5.4 3.4 3.4 3.4 3.4 3.4 非金融CoE 6.3 7.8 9.1 5.1 3.3 2.9 2.8 2.8 2.7 就业 2.9 2.8 1.4 0.5 0.4 0.4 0.4 0.4 0.1 平均收入 3.3 6.2 7.7 5.2 3.0 2.6 2.4 2.5 2.8 利率（%） 0.1 1.5 4.7 5.1 4.6 4.1 3.8 3.7 3.3 房价 16.0 11.0 -2.6 0.0 2.0 2.0 3.0 3.0 2.9 房屋交易 15.1 -12.9 -42.9 12.0 30.0 23.0 1.0 1.0 4.0 *趋势利率代表市场对2028年的预期
Urban Freeway互换中连接的自动化和人类驱动的车辆混合交通：安全分析和登机假设
摘要：在高速公路上引入连接的自动化车辆（CAVS）提出了重大挑战，尤其是在与人类驱动车辆的互动中，影响交通流量和安全性。本研究采用交通微仿真和替代安全评估措施软件来研究Cav -Human驾驶员的相互作用，从而估计潜在的冲突。虽然先前的研究承认，与骑士共享道路时，人类驾驶员可以调整其行为，但尚未完全了解相关风险的根本原因和范围。该研究的重点是CAV的存在如何减少冲突，采用替代安全措施和现实世界中混合的交通数据，并评估意大利和美国在各种城市环境中的高速公路交换配置的安全性和性能。本研究提出了用于优化城市布局的工具，以最大程度地减少混合交通环境中的冲突。结果表明，添加辅助车道会增强安全性，尤其是用于骑士和后端碰撞。沿着互换坡道，在纵向冲突方面，独家的CAV流与人类驱动的行为相似，但是混合的交通流（由CAVS和人类驱动的车辆组成）可能会导致更多冲突。值得注意的是，当骑士在几乎相同的条件下跟随人类驱动的车辆时，会出现更多的冲突，强调CAV整合的复杂性以及仔细的安全措施和道路设计考虑因素的需求。
根据...更新了 cba ler 的输入数据和假设...
CE TSO 还考虑了对较早的历史频率数据进行追溯操作的可能性，以使其频率现象与 CE SA 近年来经历的频率现象相似。这种操作将特别针对 LLEFD（最不寻常的 LLFD），这是对 CBA 结果影响最大的方面之一。较近的 LLEFD 将在幅度和持续时间方面进行操纵，以使其类似于最近发生的 LLEFD。CE TSO 确实最近实施了多项结构和运营对策来缓解 LLEFD。
公共养老金计划投资回报假设
与其他精算假设一样，预测公共养老基金的投资回报需要着眼于长期。本简报讨论了如何建立和评估投资回报假设，以及在充满挑战的投资环境中对公共养老金资产的投资。由于投资收益占典型公共养老基金收入的大部分，因此回报假设的准确性对计划的财务状况和精算资金水平有重大影响。投资回报假设设置得太低会夸大负债和成本，导致当前纳税人被多收费，而未来纳税人被少收费。税率设置得太高会低估负债，向当前纳税人少收费，以牺牲未来纳税人的利益为代价。任何一个方向的假设如果严重错误，都会导致资源分配不当，并在几代纳税人之间不公平地分配成本。如图 1 所示，在截至 2022 年的 30 年期间，公共养老基金累计收入约 10.4 万亿美元，其中 6.5 万亿美元（占 63%）来自投资收益。雇主缴款占 2.7 万亿美元，占总额的 26%，雇员缴款占 1.1 万亿美元，占 11%。2 投资收益收入占很大一部分，反映了它们在公共养老金福利资金中发挥的重要作用。公共退休系统通常根据州或地方法规或系统政策定期审查其精算假设。负责设定回报假设的实体（或实体）（如附录 B 所示）通常与一名或多名专业精算师合作，他们遵循精算标准委员会在《精算实践标准第 27 号：衡量养老金义务的经济假设选择》（ASOP 27）中规定的指导方针。ASOP 27 规定了精算师在设定经济精算假设时应考虑的因素，并建议精算师考虑他们所进行的测量的背景，如测量的目的等因素所定义
在标准假设下强大而自适应的安全性
摘要。具有结构性的签名（SP）已成为重要的加密构件，因为它们与Groth-Sahai（GS）NIZK框架的兼容性允许在标准假设下以合理的效率来协同结构协议。在过去的几年中，人们对阈值签名方案的设计引起了重大兴趣。但是，只有最近Crites等。（Asiacrypt 2023）引入了阈值SP（TSP）以及完全非相互作用的结构。这是一个重要的一步，但他们的工作有几个局限性。在构造方面，他们需要使用随机的门，交互式复杂性假设，并且仅限于所谓的索引diffie-hellman消息空间。后者将其构造用作SPS的置换量限制。在安全方面，它们仅支持静态腐败，并且不允许伪造的部分签名查询。在本文中，我们询问是否可以在没有此类限制的情况下构造TSP。我们从Kiltz，Pan和Wee的SPS开始（Crypto 2015），该结构具有有趣的结构，但是阈值将其进行一些修改。有趣的是，我们可以在完全非相互作用的阈值签名（Bellare等人，Crypto 2022），甚至在完全自适应的腐败下，以最强的模型（TS-UF-1）证明其安全。令人惊讶的是，我们可以在标准假设下显示后者，而无需任何理想化的模型。具体而言，我们在SXDH假设下的III型双线性组中的方案具有由7个组元素组成的签名。在离散对数设置中有效阈值签名的所有已知构造都需要交互式假设和理想化的模型。与Crites等人的TSP相比。（2个组元素），这是以效率为代价的。但是，我们的方案在标准假设下是安全的，实现了强大而适应性的安全保证，并支持一般消息空间，即代表许多SPS应用程序的替换。鉴于这些功能，即使对于实际应用，签名大小的增加似乎是可以接受的。
ERCOT 经济规划标准的财务假设更新
• (I)(-a-) 拥堵成本节约测试必须包括分析拟建项目在 ERCOT 范围内的平准化年度拥堵成本节约是否等于或大于拟建项目（输电线路是其一部分）前三年年收入要求的平均值。 • (II) 生产成本节约测试必须包括分析拟建项目在 ERCOT 范围内的平准化年度生产成本节约是否等于或大于拟建项目（输电线路是其一部分）第一年年收入要求。 • 节点协议第 3.11.2(5) 节要求财务
基于代码的假设的有损加密
在2005年推出的错误（LWE）假设[REG05]的学习已成为设计后量子加密术的Baiss。lwe及其结构化变体，例如ring-lwe [lpr10]或ntru [hps98]，是构建许多高级加密启示剂的核心GVW15]，非交互式零知识[PS19]，简洁的论证[CJJ22]以及经典的[GKW17，WZ17，GKW18，LMW23]和量子加密[BCM + 18，MAH18B]的许多其他进步。虽然LWE在产生高级原语方面具有令人惊讶的表现力，但其他量子后的假设，例如与噪音[BFKL94]，同基因[COU06，RS06，CLM + 18]和多变量四边形[HAR82]相近的疾病，以前的疾病是指定的，这使得直到直接的指示，这使得Inderiveive of to Inderiveive negripivessive to and Imply to negriptive for nightimivess，量子后密码学。这种状况高度令人满意，因为我们想在假设的假设中有一定的多样性，这意味着对冲针对意外的隐式分析突破。的确，最近的作品[CD23A，MMP + 23，ROB23]使Sidh在多项式时间中经典损坏的Quantum假设曾经是宽松的。这项工作旨在解决可能导致高级量化后加密术的技术和假设方面的停滞。在大多数情况下，这种假设缺乏多功能性可能归因于缺乏利用其他量词后假设的技术。这项工作的重点在于基于代码的加密假设，例如噪声（LPN）假设[BFKL94]及其变体的学习奇偶校验。与噪声的学习奇偶校验认为，被稀疏噪声扰动的随机线性方程（带有种植的秘密解决方案）出现了。即：
步骤 2.1 目标、策略、假设和目的
1. 介绍 在此步骤中，您将在已完成的工作的基础上描述范围、焦点兴趣、压力、驱动因素和利益相关者。具体而言，您的情况分析有助于加深您对影响焦点兴趣的生物和人类背景的理解 - 并且您将探索和确定挑战、机会、潜在干预点以及利益相关者与这些问题和机会的关系。现在您需要明确项目旨在实现什么以及如何实现。此步骤涉及定义和制定您的目标、目的和策略。您还将确定基本假设并创建变革理论，该理论将所有规划要素整合在一起，以描述您认为您的策略将如何实现预期结果。可以使用附件将更详细的信息（包括您决策背后的证据）添加到计划中。并且在制定变革理论时，您还可以开始定义与您提出的策略相关的任何风险，以便在您考虑应该监控什么以及如何确保您的努力可持续性时进一步发展它们。
草稿2024预测假设更新
A.请参阅https://www.energy.vic.gov.au/renewable-energy/victorias-gas-substitution-roadmap。B.请参见第2节：可能有助于减少澳大利亚温室气体排放的目标，网址为https://www.aemc.gov.au/sites/default/default/defiles/2023-09/aemc％20 emissions％20TARGETS％20TARGETS％20TARGETS％20Statement％20Statement％20-％20-％20final％20Final％20Guiide％20SETEDEMENDEMEC。请参阅https://www.dcceew.gov.au/about/news/australias-first-national-electric-electric-wehicle-strategy and https://www.dcceew.gov.gov.au/about/about/auster/australians/australians/australians/australians-ustralians-ustralians-ustralians--support-newew-fiel-fiel-fiel-fiel-fiel-sipy-sistards。