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World File Search System意料之外
税收策略和税收风险管理
由于该行业的监管周期为五年，因此在任何特定时期，主要的税务风险可能是出台意料之外的立法或税务惯例变化，导致现金流出增加或运营挑战尚未反映在当前监管协议中。纳税增加或运营影响可能会产生额外成本。
OCC FY2023-2027 战略计划
OCC 培育了一种适应性、信任和求知欲强的文化，这使我们能够在充满不确定性和变化的时期完成我们的使命。我们多元化的员工队伍致力于将各种观点和经验应用于问题和决策。我们重视适应性强、开放的心态。我们优先考虑持续学习和协作。信息在机构内畅通无阻，通过共享和协作促进影响力，并最大限度地减少孤岛现象。各级的良好沟通和反馈促进了全面的意识和持续学习。敏捷使我们能够更有效地应对意料之外的挑战，更有效地应对不确定性。
虚拟组织 - ACM 数字图书馆
虚拟组织与各种看似毫不相关的现象相关，包括虚拟内存、虚拟现实、虚拟教室、虚拟团队和虚拟办公室。虚拟内存使程序员能够引用计算机中实际上不存在的存储来编写代码。虚拟现实使用户体验到正常人类环境中不存在的视觉、听觉和触觉。虚拟教室为学生提供了在特定教室中无法获得的学习可能性[5]。虚拟团队使管理者能够召集员工团队来满足短暂的、意料之外的需求[3]。虚拟办公室让员工能够在动态变化的工作环境中工作[1、2]。这些现象体现了虚拟结构，它们共享一个共同的组织原则，就像代数系统的定义特征一样。例如，群是各种结构集合的模型，包括数字系统、排列、线性变换、一些二进制代码、图的自同构，以及由一组元素和满足特定条件的二元运算组成的大量其他系统。
人口普查局四项关键举措第一阶段整合计划
Frames 计划设想在 EDL 中增加各种链接数据集。虽然其中一些数据集已经作为独立实体存在于人口普查局（例如，主地址文件 [MAF]、商业登记册 [BR]），但 Frames 方法将把这些数据集和任意数量的精选数据集放在一起，并提供一种简单有效的方法来链接它们，以实现熟悉的目的（例如，提供量身定制的调查框架）和意料之外的目的（例如，回答有关工作和 COVID 疫苗接种率的新问题）。集中化和“可链接性”将提高效率，减少维护和管理数据的重复工作，并大大扩展我们在多个地理范围内回答有关人口和经济的关键问题的能力。这些链接、增强和不断更新的数据集将提供更全面的方法来维护和更新我们国家地址、工作、企业、人员和其他链接数据的清单。它们将用作我们人口普查和调查的改进收集和抽样框架，并使用来自链接来源的增强信息。
经济相似性及其对通货膨胀的应用
定义了两个经济体之间的经济相似性，即两个经济体未来之间的对应关系，其中所有生产和消费行为或特定子集都是相同的。相似的经济体中价格和通货膨胀可能不同，因此经济相似性是研究通货膨胀和表达货币中性（作为货币的一个方面）的理想工具。陈述并证明了从任意经济体到具有不同通货膨胀率的经济体的经济相似性公式。经济相似性用于制定和证明货币数量论的严格表达，而不同的经济相似性用于阐明如何通过提高利率来降低通货膨胀。确定并量化了因提高利率以控制通货膨胀而造成的经济活动扭曲。确定了一种管理通货膨胀的策略，该策略通过关注贷款偿还而不是利率来避免经济活动扭曲。通过经济相似性对货币中性方面更精确的理解，可以推断出存在一种“无痛”通胀管理策略，该策略既调整偿还率，又调整利率。尽管发现一种纯粹“技术”的通胀管理机制是意料之外的，但经济相似性提供的理论依据却很强。这种机制的实际意义是巨大的。
人工智能生成地图的伦理问题：DALL·E 2 和人工智能对制图学的影响
人工智能 (AI) 的快速发展，例如大型语言模型 ChatGPT 和 DALL·E 2 的出现，既带来了提高生产力的机会，也引发了道德问题。本文探讨了在制图中使用人工智能 (AI) 的道德问题，特别关注使用 DALL·E 2 生成地图。为此，我们首先创建了一个开源数据集，其中包括多种比例和各种设置的合成（AI 生成的）和真实世界（人工设计的）地图。随后，我们研究了 DALL·E 2 生成的地图的特征可能引起的四个潜在道德问题，即不准确、误导性信息、意料之外的特征和不可重复性。然后，我们开发了一个基于深度学习的模型来识别这些 AI 生成的地图。我们的研究强调了在制图开发和使用 AI 技术时考虑道德问题的重要性，为可信地图的不断增加做出了贡献。我们的目标是提高公众对 AI 生成的地图相关潜在风险的认识，并支持制定未来使用的道德准则。