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2025 项目削弱权力制衡，损害老年人利益
限制老年人获得医疗服务的机会并使联邦医疗保险的未来面临风险“2025 项目”提议将联邦医疗保险优势计划（私有化医疗保险）作为所有联邦医疗保险参保者的“默认选项”。几乎所有的联邦医疗保险优势计划都要求参保者在接受某些医疗服务之前获得授权，这使得保险公司可以干涉患者及其医生的选择，并使患者更难获得医疗服务。联邦医疗保险优势计划还可以限制参保者对医生和医院的选择。联邦医疗保险优势计划的成本高于传统医疗保险，因此新的联邦医疗保险优势计划默认方案将危及联邦医疗保险的财务健康。根据这项提议，如果联邦医疗保险优势计划中老年人的比例从目前的 51% 增加到 75%，那么十年内联邦医疗保险计划的成本将额外增加 2 万亿美元，使这个重要计划的长期财务健康面临风险。这些变化最终将使保险公司受益，他们将通过增加医疗保险优势计划的登记人数获得数十亿美元的意外之财。
2025 项目削弱制衡机制，损害康涅狄格州利益
■ 2025 计划的作者们已经认可并支持通过提高康涅狄格州约 72% 居民（2,600,941 人）的退休年龄来削减社会保障的计划。他们的想法反映在最近的两份共和党研究委员会预算提案中，提案提议将社会保障退休年龄从 67 岁提高到 69 岁。这样做将在一年后将福利削减 4,100 美元至 8,900 美元，具体取决于申领社会保障的时间。一名中等收入退休人员将在 10 年内损失 46,000 美元至 100,000 美元。
2025 项目削弱权力制衡计划损害华盛顿利益
■ 2025 计划的作者们已经认可并支持通过提高大约 75% 的华盛顿居民（5,811,240 人）的退休年龄来削减社会保障的计划。他们的想法反映在最近的两个共和党研究委员会预算提案中，这两个提案提议将社会保障退休年龄从 67 岁提高到 69 岁*。这样做将在一年后将福利削减 4,100 美元至 8,900 美元，具体取决于申领社会保障的时间。一名中等工资的退休人员将在 10 年内损失 46,000 美元至 100,000 美元。
1 美国进步中心 2025 年计划削弱制衡机制，损害爱达荷州利益
■ 2025 计划的作者们已经认可并支持通过提高大约 75% 的爱达荷州居民（1,448,117 人）的退休年龄来削减社会保障的计划。他们的想法反映在最近的两个共和党研究委员会预算提案中，这两个提案提议将社会保障退休年龄从 67 岁提高到 69 岁。这样做将在一年后将福利削减 4,100 美元至 8,900 美元，具体取决于申请社会保障的时间。一名中等工资的退休人员将在 10 年内损失 46,000 美元至 100,000 美元。
1 美国进步中心 2025 年计划削弱制衡机制，损害爱荷华州利益
■ 2025 计划的作者们已经认可并支持通过提高大约 72% 的爱荷华州居民（2,315,671 人）的退休年龄来削减社会保障的计划。他们的想法反映在最近的两个共和党研究委员会预算提案中，这两个提案提议将社会保障退休年龄从 67 岁提高到 69 岁。这样做将在一年后将福利削减 4,100 美元至 8,900 美元，具体取决于申请社会保障的时间。一名中等收入退休人员将在 10 年内损失 46,000 美元至 100,000 美元。
引用本文：尼尔斯·霍尔格·施赖伯（2022）：人、国家与太空战争：新现实主义与俄罗斯对美国的制衡战略
摘要 本文旨在通过对俄罗斯联邦天体安全政策进行案例研究，为新现实主义在外层空间安全事务方面的有限学术领域做出贡献。近年来，俄罗斯已成为国际外层空间政治的关键参与者之一。然而，俄罗斯发展太空防御资产的同时，在国际组织中发起外交倡议，呼吁避免外空军备竞赛的战略是模糊的。我认为，新现实主义范式通过强调当代外层空间安全事务日益加剧的平衡轨迹阐明了这一案例。首先，从新现实主义对陆地国际政治的学术研究中得出关于国家在外层空间军备和军备控制领域行为的假设。然后针对俄罗斯的太空安全政治案例进行假设检验。有人认为，俄罗斯采用内外平衡的混合策略，并务实地利用国际机构来利用其在外层空间的经济劣势地位，与美国展开以竞争为主的行动。
NS Nappinai 倡导者
以安全的名义设立 Rekhas（不可逾越的界限）；• 实现跨司法管辖区的执法；• 确定司法管辖权问题的适用性；• 确保比例原则；• 监督中的制衡；• 国际机构在确保开放、自由、安全方面的作用
pinnapuram半年度环境合规性...
S.EC董事会的状况。环境政策应规定标准操作程序以进行适当的制衡，并重点放在任何侵权 /偏离 /违反环境 /森林 /野生动植物规范 /条件的情况下。公司应定义报告侵权 /违反环境 /森林 /野生动植物规范 /条件和 /或股东 /利益持有人的系统。在这方面，董事会决议的副本应作为六月报告的一部分提交给MOEF＆CC。
Eightfold 的负责任 AI
或者，所使用的模型和训练过程本身也会导致有偏差的结果。所使用的模型和算法应该经过严格而全面的评估框架，在可衡量的受保护类别中对它们的性能进行测试。在模型训练期间建立制衡机制以检查基于受保护类别的学习决策至关重要。在 Eightfold，我们构建的模型力求减轻数据和人类行为中经典刻板模式的放大。例如，用于推荐软件工程职位候选人的模型不应该对某一性别的表现优于另一性别。