XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抢占
Japanification: a Risk for China's Economy?
中国的通胀趋势也呈下降趋势：1980 年至 2009 年间，通胀率平均为每年 6.1%，2010 年至 2019 年间降至 2.6%（见图 4），并在 2024 年 1 月跌至 2010 年以来的最低点，同比下降 -0.8%。不过，中国 4 的通胀率应保持结构性低位，原因与日本不同（日本自 1990 年代开始出现通货紧缩螺旋）。这些原因是：(i) 供给相对于需求增加，而家庭消费占 GDP 的比重较低（2022 年为 37%，而 OECD 国家平均为近 60%）5（见下文）；(ii) 城市化进程持续，由于新城镇居民进入劳动力市场并愿意接受较低的工资，导致工资受到抑制；(iii) 食品和能源价格继续受到管制； 6；（四）竞争激烈，企业纷纷降低价格以抢占市场份额，甚至不惜牺牲利润率。
23-191 Williams诉Reed（02/21/2025）
劳动的分区非法延迟处理其州Unem Ployment福利索赔。他们根据42 U. S. C.§1983起诉州法院的阿拉巴马州劳工部长，提出了正当程序和联邦法定论点，并寻求法院命令，要求离开诉讼更快地处理其索赔。秘书以几个理由提出驳回，包括州初审法院缺乏管辖权，因为索赔人没有满足相关的规定严格的行政避免要求。参见Ala。Code§25–4–95。州审判法院批准了秘书的动议并驳回了申诉，使索赔人以捕获22的态度，不得起诉以获得加快行政程序的命令，因为他们尚未完成据称延迟的过程。阿拉巴马州最高法院确认了未能避免的理由，认为§1983并未抢占该州的行政服务要求。
基于神经网络算法的商业银行信用风险预警模型的研究
摘要：在全球化金融市场的领域中，商业银行面临着不断上升的信用风险，从而对银行资产和金融稳定的安全性施加了更高的要求。这项研究利用了先进的神经网络技术，尤其是反向传播（BP）神经网络，以开创一种新型模型，以促进商业银行中的信用风险。最初审查常规财务风险的先发制人模型，例如ARMA，ARCH和LOGISTIS回归模型，对其现实世界的应用进行了严格分析。随后，博览会详细阐述了BP神经网络模型的构建过程，包括网络体系结构设计，激活功能选择，参数初始化和目标函数构建。通过比较分析，阐明了神经网络模型在商业银行中抢占信用风险方面的优越性。实验段选择特定的银行数据，从而验证了模型的预测准确性和实用性。研究结果表明，该模型有效增强了信用风险管理的远见和精度。
2016年女性劳动改革在伊朗的影响
在全球范围内，经济参与和机会的性别不平等持续存在，呼吁劳动力市场改革旨在改善妇女权利和获得权利。记录了世界上最糟糕的性别经济奇偶校验和最低的女性劳动参与率，伊朗于2016年颁布了一项法律，该法律规定了某些男性工人的工作时间减少，而没有相应的薪水减少。 我们通过探索2013年至2018年的详细季度家庭收入和支出调查数据来调查这项女性劳动改革对伊朗妇女劳动力市场和家庭成果的影响。 我们的分析表明，虽然改革将符合条件的妇女工作时间减少了34分钟，但也导致她们的雇佣率和劳动力参与下降。 此外，改革的影响延伸到了目标女性人口之外：靶向和非目标的育龄妇女的失业率上升，这表明雇主减少了当前的女性劳动力，以抢占未来的潜在成本。 有针对性的家庭还表达了收入和支出的下降，尤其是在住房，耐用物品和教育方面。 这些发现的重点是，以性别为目标的政策无法解决各个就业阶段的歧视，可能会对女性经济前景造成更大的扭曲和损害。记录了世界上最糟糕的性别经济奇偶校验和最低的女性劳动参与率，伊朗于2016年颁布了一项法律，该法律规定了某些男性工人的工作时间减少，而没有相应的薪水减少。我们通过探索2013年至2018年的详细季度家庭收入和支出调查数据来调查这项女性劳动改革对伊朗妇女劳动力市场和家庭成果的影响。我们的分析表明，虽然改革将符合条件的妇女工作时间减少了34分钟，但也导致她们的雇佣率和劳动力参与下降。此外，改革的影响延伸到了目标女性人口之外：靶向和非目标的育龄妇女的失业率上升，这表明雇主减少了当前的女性劳动力，以抢占未来的潜在成本。有针对性的家庭还表达了收入和支出的下降，尤其是在住房，耐用物品和教育方面。这些发现的重点是，以性别为目标的政策无法解决各个就业阶段的歧视，可能会对女性经济前景造成更大的扭曲和损害。
国家立法策略以通过，增强和掩盖当地公共卫生政策制定的先发制人
避免监管的法律。6，7除了直接落和竞选捐款外，行业团体还传播了模型立法，其中包括先发制人和使用贸易协会和其他组织，以鼓励通过先发制人的法律。8，9最终，州议员必须支持并投票支持先发制人的法案。先前的研究确定了州立法机构使用先发制人法律的策略的例子，这些方式可能掩盖了公众关于先前的讨论或主题提取或增强先前通过的先发制人法律的实力。以前的工作中确定的10个例子包括添加先发制人条款以预先存在不同主题的账单，然后迅速将账单通过法律第4、10号，并立即抢占多个主题 - 每个主题都有自己的支持基础。8，11个州还提起了针对餐厅和企业工业的诉讼，4，12使他们免受法律责任。诉讼的主要目标是将负担从危险产品伤害的负担转移到这些产品的制造商。9同时，通过媒体报道和行业文件的披露，诉讼可能会影响公众对监管的需求，并最终导致政策制定，就像烟草的情况一样。13
IRB，临床研究人员和赞助商的知情同意指南
FDA的知情同意要求在FDA保护人类受试者的规定中列出了（21 CFR第50部分）。这些法规适用于FDA规范的临床研究。5，6在本文档中，我们主要提供与21 CFR第50部分中描述的要求相关的指导；但是，在适当的情况下，我们将描述与FDA有关调查新药物应用法规（21 CFR第312部分）和研究设备豁免（21 CFR第812部分）中发现的知情同意有关的其他法规。FDA法规中的知情同意要求并非旨在抢占任何适用的联邦，州或地方法律，这些法律需要披露其他信息以使知情同意具有法律有效（21 CFR 50.25（d））。如果HHS进行或支持21 CFR 50.3（c）定义的临床研究7，则该研究可能还需要45 CFR第46部分。在法规不同的地方，应遵循为人类受试者提供更大保护的法规。8
制造的住房标准
需要提高设备效率：国家住宅建筑法规被抢先要求联邦设备标准覆盖的任何设备以达到更高的效率水平，包括炉子，空调和热泵，热水器，热水器，主要电器和许多灯泡。但是，HUD和DOE都没有被抢占。DOE应需要加热和冷却设备，也许需要其他设备，并提供新的制造房屋，以提高效率。假设该要求仅适用于新房屋，DOE无需考虑将设备安装在现有房屋中的成本或困难（例如，用于冷凝炉）。特别是，在制造房屋中安装的大多数电动和天然气炉都非常浪费。与丙烷或燃气加热相比，高效的电热泵（无管小型热泵特别适合制成房屋）可以降低成本并提高安全性和空气质量。也有高效的燃气炉。一种直接的方法是需要EnergyStar®设备进行加热，冷却和照明。更具攻击性的措施只要具有成本效益，就可以推动进一步的电气化。
通过灵活的融资选项加速软件、服务和 SaaS 的部署
– 石油和天然气公司的高管们将高达 10% 的资本投资转向包括风能和太阳能在内的多样化可再生能源组合。这些组织正在探索减少甲烷排放、碳捕获利用和储存 (CCUS)、生物燃料、氢燃料、地热能和能源储存的新技术。石油和天然气公司的领导者正准备在后碳能源市场中抢占市场份额和心智份额。 – 能源和公用事业行业的高管通常投资于风能和太阳能等传统可再生能源。但是，这些领导者正在重新关注客户关系客户，以在数字化市场中建立亲密关系，竞争对手可以在这个市场中向家庭销售其他能源选择。他们还准备面对外部威胁，这些威胁针对的是传统上受到严格监管和本地化的行业。 – 汽车制造商正在试验移动即服务。这一过程旨在在电动、氢能、混合动力、自动驾驶和认知汽车选项的技术混乱背景下改变端到端的交通体验。随着拼车经济中汽车销量整体下降，选择正确的商业模式是关键。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。