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对私立学校学费征收增值税并取消私立学校的商业税慈善税减免
2.8 立法将确保私立学校无法将某些供应外包给“密切相关人士”，以继续享受增值税豁免。如立法草案所述，由符合条件的机构在私立学校提供的教育或职业培训，如果符合以下条件，则应视为私立学校提供的服务：符合条件的机构和提供该服务的私立学校在财务、经济和组织方面紧密相连；符合条件的机构和该私立学校在《2010 年公司税法》第 1122 条（关联人士）的规定范围内存在关联；或者符合条件的机构提供的服务是安排的结果（包括任何协议、谅解、计划、交易或一系列交易，无论是否具有法律强制执行性），其主要目的或主要目的之一是确保该服务是免税供应。
华盛顿风力涡轮刀片回收
尽管该州风能车队的最显着增长发生在2000年代末，但由于强制执行公用事业的要求，2020年代后期有望看到另一种增长，以减少能源产生的碳强度，这与《清洁能源转化法》一致，这是华盛顿州的地标工作，以使电力部门脱碳。此外，Puget Sound Energy和Avista等公用事业表明，无论是从用更大的单元重新销售退休的涡轮机构还是从开发新资源的发展中，它们都打算在未来几年内通过风。Avista正在惠特曼县开发新的资源，PSE正在扩大华盛顿中部的运营。，由于化石燃料目前发电的华盛顿超过23％，因此可以预期进一步部署，因为公用事业在CETA截止日期之前脱碳。
DOE-STD-3024-98；系统设计描述的 DOE 标准内容
与国家共识标准一样，能源部技术标准计划也期望其标准得到普遍自愿应用。标准的存在并不强制要求其使用。有时，标准由当地设计工程组织或赞助组织自愿应用。有时，标准由上级机构或监管机构强制执行，因此该标准成为强制性标准。无论标准是自愿应用还是强制应用，区分标准中包含的要求与其建议都是非常必要的。这种区分是通过谨慎使用术语“必须”来指定要求和“应该”来指定标准中的建议来实现的。然后，通过遵守标准的要求和考虑其建议来实现对标准的遵守。本标准不要求为特定设施的特定系统开发 SDD，也不要求此类 SDD 必须遵守本标准。遵守本标准的前提条件不是必须考虑本标准的简介或附件。
推荐引用 推荐引用 Sahar Takshi，《意想不到的不平等：人工智能对医疗决策的不同影响》，34 JL & Health 215 (2021)，网址为 https://engagedscholarship.csuohio.edu/jlh/vol34/iss2/6
随着医疗行业采用人工智能和算法驱动 (AI) 工具，监管机构解决医疗歧视问题至关重要。医院、医生和保险公司越来越多地使用 AI 工具来做出临床和行政决策，但目前还没有专门规定 AI 用户必须履行非歧视义务的框架。食品药品管理局对 AI 的监管权力有限，也没有试图将反歧视原则纳入其指导方针中。《平价医疗法案》第 1557 条尚未用于强制执行医疗 AI 中的非歧视规定，民权办公室也未充分利用该条款。医疗许可委员会或医疗事故责任的州级保护同样未经检验，尚未将非歧视义务扩展到 AI。
DOE-STD-3024-98；系统设计描述的 DOE 标准内容
与国家共识标准一样，DOE 技术标准计划期望其标准得到普遍自愿应用。标准的存在并不强制其使用。有时，标准由当地设计工程组织或赞助组织自愿应用。有时，标准由上级机构或监管机构强制执行，因此该标准成为强制性标准。无论标准是自愿应用还是强制应用，区分标准中包含的要求与其建议都是非常可取的。通过谨慎使用术语“必须”来指定要求和“应该”来指定标准中的建议来实现这种区分。然后通过遵守其要求和考虑其建议来实现对标准的遵守。本标准不要求在特定设施为特定系统开发 SDD，也不要求此类 SDD 必须遵守本标准。遵守本标准并不强制要求考虑本标准的简介或附件。
利用与测量设备无关的量子网络进行实验性对称隐私信息检索
摘要 在当今高度数字化的社会中，安全信息检索是一项基本任务。在某些应用中，可能需要强制执行用户查询的隐私和数据库内容的安全性。对于这些设置，可以采用对称私有信息检索 (SPIR)，但众所周知，其实现要求很高，需要私钥交换网络作为基础层。在这里，我们首次报告了由量子安全密钥交换网络连接的可证明安全的 SPIR 的实现。SPIR 方案着眼于生物特征安全性，可从包含 800 个条目的数据库中安全检索 582 字节的指纹文件。我们的实验结果清楚地证明了 SPIR 与量子安全通信的可行性，从而为未来量子互联网上的安全分布式数据存储和云计算开辟了新的可能性。
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
EBSA面临着符合心理的挑战...EBSA面临着符合心理的挑战...
ebsa面临着符合心理健康奇偶校法法律和要求的挑战，为什么我们根据1974年员工退休收入安全法（ERISA）的标题I进行了审核，员工福利安全管理（EBSA）负责保护工人对精神健康和药物使用障碍（心理健康）的访问。这包括确保心理健康益处与医疗/手术益处之间的均等。EBSA强制执行遵守非量化治疗限制（NQTL）法律和要求。但是，在2022年和2023年，EBSA报告说，当EBSA要求进行比较分析以进行审查时，健康计划和健康保险发行人没有准备好或提供了足够的信息。ebsa还对NQTL执法工作所涉及的复杂性和挑战引起了人们的关注。考虑到这些问题，我们进行了审核来回答以下问题：
从理论到实践 - 简化的监管框架 - ...
• • 将影响汽车行业的所有监管要求分为批次。在每个批次中，所有法律法规（包括主要法规和次要法规）同时强制执行，以简化合规性并降低认证成本。批次之间的实施间隔应不少于最终法规文本（主要法规或实施/授权法规）通过与相应监管批次的适用日期之间的三年，对于重型车辆，间隔应不少于七年，因为它们的开发和使用时间明显更长。 • • 不要监管过去，要监管未来：新的监管要求应仅适用于新的而不是现有的类型批准，所有车辆生产应有 10 年的淘汰期（包括先行者的可能性，以便比批次方法规定的更早遵守 UNECE 法规）。 • • 事前一致性检查原则：新的一站式服务中心或工作组