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定量一般平衡中关税和非贸易贸易政策障碍的异质效应
peter H.沙尔。We are also thankful for comments from participants at several seminars (University of Salzburg, University of Würzburg, University of Oxford, University of Mannheim) and conferences (Villars Workshop on International Economics, PRONTO Workshop in Paris, DEGIT in Nottingham, EEA in Geneva, ETSG in Paris, Stoos Sinergia Workshop, TRISTAN workshop in Bayreuth).1参见Breinlich等人的最新作品。（2016），Felbermayr，Aichele和Heiland（2016）的跨大西洋贸易和投资伙伴关系（TTIP），或Fajgelbaum，Goldberg，Kennedy和Khandelwal（2019）的美国和中国之间的2018年美国贸易战。
DNA工具揭示的弹性贸易十五年
十五年的Elasmobranchs贸易由DNA工具公开：增强监测和保护措施的教训Marcela Alvarenga 1,2,3,4，Ingrid Vasconcellos Bunholi 5，Gustavo Reis de Brito 6，Marcos 6，Marcos十五年的Elasmobranchs贸易由DNA工具公开：增强监测和保护措施的教训Marcela Alvarenga 1,2,3,4，Ingrid Vasconcellos Bunholi 5，Gustavo Reis de Brito 6，Marcos 6，Marcos
数字贸易规则和AI法规 - 底漆
1。算法问责制，透明度和标准：随着AI模型开始做出更多的决定，影响包括工人，消费者和公众人物在内的人们的生活，算法问责制的问题变得至关重要。不同国家的新法律规定寻求为模型和/或其开发和部署提出透明度要求。某些部门标准也适用于AI模型。2。责任：AI模型，尤其是那些在医疗保健和教育等敏感部门中使用的模型，可能会受到这些部门中其他软件或人类受到的责任条件的约束。由于AI模型通常可以“幻觉”（提供不正确的信息），因此即使在较不敏感的应用程序（例如客户服务）中，它们的包含也必须以不准确的成本来进行。3。计算基础架构的治理：一个复杂的计算供应链使当今的AI模型成为可能。这包括芯片设计，制造，组装，测试和包装。政府一直在越来越关注计算市场的经济治理。4。反托拉斯/竞争政策：AI市场非常集中。云服务提供商，芯片设计师，AI模型开发人员和AI服务提供商之间的垂直集成特别关注。作为AI有望影响大量行业，AI市场集中度可能会对一般的财富和权力集中产生严重影响。5。6。7。8。9。数据治理：AI模型需要大量的培训和微调数据。个人数据保护的问题出现了新的紧迫性，尤其是当大型科技公司使用自己的产品和服务中的数据来培训AI模型时。非个人数据的价值也变得显而易见，谁捕获了这一价值的问题。地缘政治和不平等发展：地缘政治竞争主导了AI政策领域的某些部分，尤其是在控制计算基础设施的方面。全球南部的国家特别担心获得计算基础设施和不公平的全球数字税制制度。错误信息和虚假信息：AI模型使得可以大规模产生错误和虚假信息。已经在选举时期使用了深层，并影响了各种政治和其他公众人物。脆弱的人群通过虚假信息增加了靶向甚至暴力的风险。AI介导的失业率：由AI在各个部门引起的广泛自动化可能威胁到许多生计。与以前的技术迭代不同，几乎没有迹象表明AI会创造更多的作业，而不是取代。环境危害：使AI成为可能的数据中心需要大量的能量和水。政府对AI产品的成本效益分析及其生产对环境的影响感兴趣。
探索巴基斯坦海鲜贸易中的风险和策略...
全球文献强调了海鲜贸易中的风险，并提出了缓解方法，但是由于实施无效的政策实施，在发展中国家，尤其是巴基斯坦，这些问题经常被忽视。这强调了迫切需要对巴基斯坦的海鲜贸易进行彻底调查，以应对其多方面的风险并恢复这一农业部门。这项研究是在巴基斯坦的海鲜贸易中探索这些未知风险的首次，这可以帮助实现联合国可持续发展目标（SDG），尤其是SDG 14（Life nufferwater）和SDG 2（零饥饿）。主要数据是从2023年7月13日至2023年12月27日的626位受访者使用雪球采样和结构化问卷收集的。该研究使用了多准则的决策分析，包括模糊分析层次结构过程（AHP）和重要性绩效分析（IPA）和多元分析，包括对矩结构（AMOS）的分析（AMOS）来分析数据。发现“环境风险”是最重要的，其次是“基础设施和物流风险”。最大的识别管理重点的子风险包括过度融化。控制过度融化对于确保海洋保护和恢复海鲜贸易至关重要。几种次风险，例如海鲜价格，营销策略，消费者的偏好和口味，至关重要，但在法规中从未解决。此外，风险感知介导了风险管理与风险绩效之间的关系。调查受访者报告了低风险的看法和管理不足的措施。此外，本研究还阐述了有关进一步研究的影响，缺点和领域。
扩展生产者的责任和贸易流量
在关于国际废物贸易的辩论中，对资源效率和回收利用的关注逐渐开始伴随着否定环境外部性的关注。在这种情况下，我们研究了扩展生产者责任（EPR）对废物蝙蝠出口（WB）的影响。EPR被认为是“废物市场化”的关键政策。另一方面，WB是一种危险废物，也含有高浓度的关键原材料。因此，它们对于恢复关键资源的战略重要性，同时需要适当的环境管理。因此，对于处理WB的情况以及如何影响相关策略的情况至关重要。我们的结果基于重力框架中的差异差异模型，在EPR实施与其他废物的趋势相结合后，WB出口显示出一致的增加。此结果可能是间接的
绿色预算联盟致财政部长Leblanc Re联邦对美国贸易威胁和公告的回应（2025年3月5日）.docx
绿色预算联盟对预算的建议2025概述了许多战略行动，这些行动仍然是联邦投资的优先事项，在当前情况下确实更为重要。许多支持长期可持续性的措施 - 例如省外电力传播，建筑能源效率改造，自然保护，可持续的农业以及可持续工作的培训和市场发展 - 有可能创造就业机会，改善土著社区，以及加拿大农村和城市的土著社区的负担能力，并帮助加拿大出现强大的加拿大。
GPU 功率上限用于权衡能源性能...
摘要。本文介绍了用于图像识别的深度卷积神经网络训练的性能-能量权衡研究。使用配备 Nvidia Quadro RTX 6000 和 Nvidia V100 GPU 的系统测试了几种具有代表性且广泛采用的网络模型，例如 Alexnet、VGG-19、Inception V3、Inception V4、Resnet50 和 Resnet152。使用 GPU 功率上限，我们发现除了默认配置之外，还可以最小化三个不同的指标：能量 (E)、能量延迟积 (EDP) 以及能量延迟总和 (EDS)，从而节省大量能源，EDP 和 EDS 的性能损失较低到中等。具体来说，对于 Quadro 6000 和最小化 E，我们获得了 28.5%–32.5% 的节能效果；对于 EDP，我们获得了 25%–28% 的节能效果，平均性能损失为 4.5%–15.4%；对于 EDS (k=2)，我们获得了 22%–27% 的节能效果，平均性能损失为 4.5%–13.8%。对于 V100，我们发现平均节能效果为 24%–33%；对于 EDP，我们获得了 23%–27% 的节能效果，平均性能损失为 13%–21%；对于 EDS (k=2)，我们获得了 23.5%–27.3% 的节能效果，平均性能损失为 4.5%–13.8%。
