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替代包装和葡萄酒我们应该超越绿色瓶子吗？埃里克·威尔克斯（Eric Wilkes），基兰·希拉姆（Kieran Hirlam）和尼尔·克里米格（Neil Scrimgeour），澳大利亚葡萄酒研究
占澳大利亚葡萄酒生命周期期间生产的温室气体排放的74％的运输和玻璃包装，这些区域是改善该行业减少碳足迹的努力的明显目标。在我们的“ net net Zero”系列的第四篇也是最后一篇文章中，作者比较了不同包装选项的碳足迹以及其选择中涉及的技术考虑。
评论文章，纳米粒子集中在工业规模上的跨学科角色穆罕默德·希拉兹（Muhammad Sheeraz）Javed 1，tahira batool 2，saeed ahm
评论文章纳米颗粒集中在工业规模的穆罕默德·希拉兹（Muhammad Sheeraz）1，塔希拉（Tahira）batool 2，萨伊德·艾哈迈德（Saeed Ahmad）3，iqra noreen 4*，Seemab Javed 5，Zahid Asghar Bajwa 5，Rimimsha 6，Rimimsha 6，rimimsha 6，kinza nazir 7，Muhamm of Muhamm of Muhamm of Muhamm of Muhamm of Ecoly of Seemab javed 5，Seemab Noreen 4*，Seemab Noreen 4*热带岛屿，海南省热带动物和植物生态学的主要实验室，海南师范大学，海顿师范大学，海顿571158，中国2，巴哈瓦尔布尔伊斯兰大学化学研究所纯化学，政府大学大学法萨拉巴德5化学系，巴基斯坦政府大学法萨拉巴德大学法萨拉巴德大学6号化学系，巴基斯坦政府学院拉合尔政府学院7学院，旁遮普大学，旁遮普大学，巴基斯坦旁遮普大学，巴基斯坦旁遮普大学，巴基斯坦8号。 https://doi.org/10.36348/sjls.2024.v09i12.004 |收到：08.11.2024 |接受：14.12.2024 |发表：26.12.2024 *通讯作者：IQRA Noreen纯化学系Faisalabad摘要
希拉里·J·艾伦的声明
希拉里·J·艾伦 我很抱歉今天不能出席——不幸的是，会议与长期的旅行计划相冲突。我感谢委员会领导层今天分享我的声明。 首先，我要赞扬小组委员会为这份报告所做的辛勤工作。我认为技术描述既准确又通俗易懂，我相信这份报告或许是我见过的对 DeFi 风险的最佳识别和解释。特别是，我赞扬报告的作者抵制了划定监管目的中“足够去中心化”的去中心化水平的冲动——任何这样的划定都不可避免地与当前的技术和商业模式状态挂钩，因此将为监管套利提供许多肥沃的途径。该报告还出色地区分了 DeFi 的现状与其被炒作的潜力。但最终，我不能支持这份报告的建议。我担心的是，该报告没有深入探讨为什么 DeFi 被大肆宣传的潜力实际上是不可能的——这通常是由于经济激励的现实。至少，如果 DeFi 不变得与现有金融体系如此相似，那么所有增加的技术复杂性都是毫无意义的（以及引发报告中如此详细阐述的所有新风险），那么 DeFi 就不可能实现。鉴于这些现实情况，我质疑该报告的建议，即 CFTC 和其他监管机构花费稀缺资源来了解更多信息，并制定量身定制的监管方法，而这些方法不太可能带来任何新的好处（需要明确的是，现有金融体系存在许多结构性问题——但无需许可的区块链技术并不适合解决这些问题，原因有很多，我在我的新作品《金融科技和技术解决方案主义》中已经阐述过）。1 该报告也没有考虑监管资源将从何处转移以执行这些建议。我认为应该承认的是，利率变化使得风险投资更难获得，而推动 DeFi 实验的大部分风险投资兴趣现在已经转向人工智能——商业对 DeFi 兴趣下降的现实凸显了我对将稀缺的监管资源花在 DeFi 上的担忧。简而言之，虽然报告承认 DeFi 在去中心化方面尚未取得很大进展，但报告也应该考虑到，它不可能取得足够的进展，以证明监管机构在将现有监管制度映射到 DeFi 方面进行大规模投资是合理的，更不用说证明开发宽松的、定制的监管处理，如豁免和沙盒，这将有效地撤销旨在保护公众免受伤害的监管。
沙姆斯阿德达希拉发电公司 SAOC
“辅助服务”指 (1) 持牌发电厂、持牌发电厂/海水淡化厂或将其场所连接到输电系统或配电系统的其他人士可能需要不时提供的与该输电系统或整个系统的安全性和稳定性有关的服务；及 (2) 在 (i) 持牌输电系统运营商或持牌配电系统运营商与任何人士之间的协议或 (ii) 持牌发电厂或持牌发电厂/海水淡化厂与 PWP 之间的协议中规定的服务；
推荐引用 推荐引用 Asatiani, Aleksandre；马洛，佩卡； Nagbøl，佩·拉德伯格；彭蒂宁，埃斯科；林塔-卡希拉，塔帕尼；和 Salovaara, Antti (2020)“解释黑盒人工智能系统行为的挑战”，MIS 执行季刊：第 1 卷。 19：一号。 4、第 7 条。可参见：https://aisel.aisnet.org/misqe/vol19/iss4/7
人工智能代理的最后一个要素是其运行的环境。环境决定了传入数据的来源和有效性，代理通过其输出影响环境（例如，对公司未来的风险评估可能会影响公司的行为）。这种反馈循环在“强化学习”中尤为重要，在强化学习中，人工智能代理通过反复试验从与环境的交互中学习，并因表现良好而获得奖励。如果将人工智能代理部署在不同的环境中，它不太可能正常运行（例如，经过训练以识别业务风险的系统在非业务环境中可能表现不佳）。因此，人工智能代理的不当行为可能是由于它部署在未经训练的环境中而导致的。
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