MDA 将通过本手册中的方法,采用适当且相称的争议解决技术,其关键目标是积极考虑并尝试使用替代性争议解决技术,同时尽可能将诉诸法庭作为最后的解决手段。如果 MDA 与其他组织、企业或个人之间发生争议,MDA 将准备在考虑或进行诉讼之前,与该方积极探讨通过一系列争议解决技术解决争议。但是,如果任何一方认为争议不适合通过争议解决技术解决,或者此类技术无法产生令双方满意的结果或和解协议,则任何一方均可提起诉讼。
当然,对上述威胁的防御对策正在出现。例如,指导 - 能源武器可以使某些类型的弹药的成本效益截距。7但是,新的国防模式的结合创造了新的要求,无论是与捍卫两栖力量所需的平台的大小和发电有关,以及这些平台在远期位置上的风险。此外,导弹和船只之间的成本不对称意味着攻击者享有更多的错误空间,在沿海地区,船只可能会被一系列长和短距离武器击中,因此很难优化针对特定威胁。8一旦上岸,就可以捍卫集中力元素,但成本越来越高,并且有限的时间。9尽管这些挑战在每种情况下都不是沿海战斗所独有的,但集中精力的挑战将特别
摘要:网络空间的快速发展带来了许多法律和技术挑战,通常需要创新的解决方案才能有效地解决争议。数字时代的迅猛发展带来了一个充满活力的网络空间,充满了错综复杂的法律和技术挑战。在线互动和知识产权变得越来越普遍,这就是为什么在这个虚拟领域中会出现纠纷和冲突。要应对这些多方面的复杂性,需要超越传统法律范式的创新争议解决方法。替代性争议解决 (ADR) 作为一种引人注目的解决方案应运而生,它提供了一种多功能的工具包来解决将错综复杂的法律考虑与复杂的技术维度融合在一起的争议。通过深入探究其方法论,探索其优势和局限性,并解决将技术专长融入争议解决过程的问题,我们为深入了解 ADR 如何不仅弥合法律与技术之间的差距,而且还推动不断发展的网络空间领域争议解决机制的发展铺平了道路。本文探讨了 ADR 方法(例如调解、仲裁和谈判)在解决在线环境中复杂纠纷的适用性,重点关注电子商务和知识产权领域。通过分析法律框架和实际影响,本文强调了使用 ADR 解决数字环境中出现的复杂纠纷的好处和挑战。
在 FCDO 研究的支持下,FSD Africa 开发了 Cavex(碳价值交换)等高风险、高影响力项目,从最初的想法发展到可扩展的平台。Cavex 有可能像 15 年前 M-PESA 引领全球数字金融浪潮时移动货币那样扩大规模。Cavex 将把英国等国家希望抵消碳排放的公司与非洲希望从明火转向清洁能源炉灶的创新者和农村家庭联系起来。炉灶中的嵌入式芯片使审计人员能够确认炉灶正在使用并且节省了碳排放。然后,M-PESA 等移动货币平台可以让数万个家庭直接受益于这些碳信用额,通常每年价值 40 美元。FSD Africa 团队的目标是到 2030 年向非洲各地的许多组织和个人提供 5 亿美元的气候融资,并通过 Cavex 支持消除或避免 1 亿多吨的碳补偿。
• 4.2.1 : 对于未接受透析治疗的 CKD G3a-G5 患者,最佳 PTH 水平尚不清楚。但是,我们建议对 iPTH 水平逐渐升高或持续高于检测 UNL 的患者进行可改变因素评估,包括高磷血症、低钙血症、高磷摄入量和 VD 缺乏 (2C)。
该报告由信息系统官员William Taborda先生在Ana Cipriano女士的支持下,法律官员Arnau Izaguerri先生的支持,法律官员和计划管理官员,在Teresa Moreira女士的指导和领导下,竞争和消费者政治部门的负责人Teresa Moreira女士在国际贸易和商品界的指导和领导下。作者和UNCTAD感谢:Kleros.io联合创始人兼首席执行官Federico Ast先生;莱斯特大学莱斯特法学院教授PabloCortés先生;国际贸易中心信息系统官员Biruh Mekonnen先生;伦敦经济学和政治学院的5rights基金会研究员Kruakae Pothong女士;塞萨尔·Useche先生,IT Services,SIC FACILITA,哥伦比亚;电子边境基金会 /开放技术策略合伙人詹姆斯·瓦西尔(James Vasile)和中国丝绸之路集团有限公司的戴维·张(David Zhang)先生在第二次数字在线在线争议解决方案解决方案(CDR) - 技术合作项目(2022年3月)的洞察力,名为“数字贸易基础结构和在线贸易贸易和在线贸易的均值,以改善国际贸易和电子贸易”。unctad感谢中国丝绸之路集团为DODR项目提供财政支持,并在其中进行了该报告。
数百项研究已经描述了梭状回面部区域 (FFA) 的反应特性,但我们尚未揭示其表征背后的计算机制。一个方法论上的挑战是,不同的计算模型对随机抽样的面部做出的预测可能难以区分。这项 fMRI 研究采用了合成的争议性面部刺激,旨在引出六个候选神经网络模型对 FFA 中面部表征的不同预测。我们展示了对一位参与者进行四次扫描的初步数据。争议性面孔揭示了各模型在预测 FFA 表征相异矩阵 (RDM) 的能力方面存在许多显著差异,而随机抽样的面部无法实现模型之间的可靠裁决。经过逆向渲染(将面部图像映射到 3D 面部模型的潜在空间)训练的神经网络优于具有相同架构但经过识别、分类或自动编码训练的替代模型。我们的研究结果支持了这样的观点:面部识别涉及反映面部物理结构的表现形式,并证明了需要通过神经成像实验来优化有争议的刺激来裁决脑计算模型。
联系人:Brad Swihart Swihart.brad@gmail.com 812-275-4446 麦迪逊县法官 Hon. David Happe 麦迪逊巡回法院 4 联系人:Jim Hunter Jhunter@madisoncounty.in.gov 765-641-9502