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政策分析焦点 24-3 美国加征关税的经济影响 1
1 本文中表达的观点为作者本人观点，不代表 GRIPS 联盟或作者所属的其他组织的观点。 2 全球贸易分析项目 (GTAP) 7 模型（基于 2024 年 4 月发布的 GTAP 11c 数据库），使用 Horridge、Jerie、Mustakinov 和 Schiffmann (2018) 中提到的 GEMPACK 软件求解，GEMPACK 手册，ISBN 978-1-921654-34-3，结合了资本积累和内生劳动力供应的动态效应。劳动力供应相对于实际工资率的弹性设定为 0.4，这可以解释美国公共部门使用的弹性。GDP 和人口的基线数据从 GTAP 11c 数据库中的 2017 年数据更新为基于 2024 年 4 月国际货币基金组织 (IMF) 的《世界经济展望 (WEO) 数据库》的 2023 年数据。 3 高达 60% 的关税上调幅度将根据基准关税而有所不同，但额外 60% 的关税的预计影响不会受到这些变化的影响。
会议论文2025年1月15日，星期三
2024.71 EA/ADA游行分支联络会议 - 检查之旅取得了巨大的成功，并受到所有与会者的赞赏。2024.72 ADA - 风暴恢复和资产改善资金 - 店员证实，Rlidb对他们的Tranche 2出价未成功。这包括箭头和河流集水区的作品。关于为什么投标未成功的反馈请求已发送给基金的管理员。但是，已确认将为截至2026年3月31日的财政年度提供资金，并且可以在2024年12月4日至2025年1月31日之间提交资产改善工程的出价。可以重新提交那些以前失败的投标。2024.73排水等级系统 - 店员建议当前的系统已有20年历史，并且提供商已确认它将从2025年4月1日起不再支持。有一个新系统可用，但是将董事会数据更新为新系统的成本都可以传输到新系统。RLIDB的总成本为1,414英镑。jm提出了这句话已被接受，这是由ZC借调的并由成员批准的。
主观评价的客观化...
客观评估 AC 危险，那么对于 ATC 来说，情况就有所不同。评估飞机碰撞概率的大多数尝试都是使用不同的模型 [6-8]，这些模型都包含有关近距离碰撞的统计数据及其前提 [1, 3, 9-12] 和不同的理论概念 [13-18]。但手册 [7, 8] 描述的模型主要支持程序分离。相应的横向和垂直分离模型不考虑 ATC 的任何干扰。基于水平间隔的纵向分离模型考虑到了这种情况，但它们仅在低数据更新率下有效。此外，最小纵向分离足以成功干扰 [6]。这些统一原则（AC 碰撞的风险建模）没有考虑由于利用误差导致的碰撞风险模型中观测的高数据更新率方面。提到这一点只是为了强调，给定的原则仅适用于 Doc 9689 和 Doc 9574 中的碰撞风险模型，并且它们都没有考虑雷达观测期间利用误差的建模 [6]。事实上，正在研究中的类似模型也具有相同的限制[13-18]。
MAPCOMP：一个基于安全视图的协作分析框架，用于JOIN-GROUP-AGGRECATION
摘要 - 本文介绍了MapComp，这是一个基于视图的新型框架，以促进合作分析的结合组 - 聚集（JGA）查询。通过特殊精心制作的物质视图和组合协议的新颖设计，MAPCOMP删除了重复的加入工作负载，并加快了随后的GA，从而提高了JGA查询执行的效率。为了支持连续的数据更新，我们实现的视图提供了独立的有效载荷功能，并带来了显着提高视图的效率，并使用免费的MPC开销来刷新。此功能还允许GA的进一步加速，我们在其中设计了多个优于先验工作的新颖协议。值得注意的是，我们的工作代表了使用实质性视图加快安全协作JGA查询的第一个努力。我们的实验在我们的视图操作和GA协议方面有了很大的改进，达到了零刷新时间和1140。分别比基线快5×。此外，我们的实验证明了MAPCOMP的重要优势，达到2189。9倍效率的提高与执行查询八次时基于非视图的基线相比。
战争养老金计划统计 2022 - GOV.UK
简介 本统计公报提供了截至 2022 年 3 月 31 日的战争抚恤金计划 (WPS) 的摘要信息。WPS 为所有因服役而患病、受伤或死亡的退役人员提供无过错补偿，补偿期限为 1914 年第一次世界大战开始至 2005 年 4 月 5 日。WPS 由国防部 (MOD) 管理，所有补偿索赔均由英国退伍军人事务服务 (DBS) 管理。有关索赔资格和 WPS 索赔处理的更多信息，可在 Gov.uk 网站的战争抚恤金计划页面上找到。这些统计数据是为了响应大量有关该计划下的索赔和奖励以及目前领取战争抚恤金的人数的信息请求而提供的。这些统计数据由 NHS 信托、地方政府和武装部队慈善机构等外部组织使用。本报告也在内部用于协助工作规划和政策制定。本报告先前版本中提供的所有表格均已使用 2021/22 数据更新，并作为单独的 Excel 和开放文档电子表格 (ODS) 文件在战争养老金领取者索引中提供。除了这份统计公报外，国防部还发布了年度统计数据，总结了国防部根据以下规定支付的补偿金：
D.5.4 自动驾驶汽车的物联网政策框架...
物联网 (IoT) 应用通过互联网连接多个设备。自动驾驶汽车利用连接性来根据用户数据更新算法、与基础设施交互以获取环境信息、与其他车辆通信、使用移动设备和可穿戴设备与行人交换信息以及提供有关交通属性的信息和车辆传感器收集的信息。这些自动驾驶汽车需要收集和处理大量数据，并通过物联网应用和服务共享有关道路、实际路径、交通以及如何绕过任何障碍物的信息。这些信息可以在物联网连接的汽车之间共享，并以无线方式上传到云端或/和边缘系统进行分析和操作，从而提高每辆车的自动化和自动驾驶水平。智能连接用于描述灵活、高速的 5G 网络、物联网和人工智能 (AI) 的结合。智能连接以无处不在的超级连接为基础，标志着一个新时代的开始，该时代由高度情境化和个性化的体验定义，可随时随地提供。它将对个人、行业、社会和经济产生重大而积极的影响[116]。自动驾驶汽车应用的车联网 (IoV) 解决方案正在通过技术进步不断涌现
当局监视报告2022-2023
1。简介什么是权限监控报告（AMR）？根据第113条《地方主义法》修订了《规划和强制性购买法》第35条的规定和强制性购买法第35条的要求。此AMR公告提供了计划策略进度的概述，以及个人报告，与本地计划的监视框架中列出的一组更新的指标集。公告涵盖了2022 - 2023年。纽汉姆的本地计划于2018年通过。本文档在塑造纽汉姆的未来方面起着重要作用，是确保计划过程通过为居民，企业和社区提供高质量环境的开发和创造高质量环境而有助于可持续发展的关键。该公告提供了有关计划政策如何为解决该行政区面临的关键问题做出贡献的概述。这些指标是由输出构成的，该计划通过政策干预，决策和结果更直接地影响，这些决策和结果是更广泛的上下文指标，例如健康改善。这些指标与计划本身一起审查，以确保其适合目的，反映数据更新并解决实时问题。每个策略都链接到特定指标，目标或基准，以使指标尽可能有效。政策绩效由以下评估：
23-101 (USFJI).pdf
______________________________________________________________________ 目的：本指令为美国军事司令部提供战区石油、油料和润滑油 (POL) 政策和程序方面的指导。变更摘要：删除国内合同解除程序和采购相关问题。重新编号附件以保持顺序并更新附件 6“必需报告”。添加 DLA Energy Japan 重新分配命令（附件 7）并删除实验室能力报告；USPACOM 港口和终端数据报告；油罐数据更新报告；和散装石油库存报告 (1884)。更新附件 12“污染事件报告”（泄漏报告）以反映国防后勤局能源部当前的泄漏报告指导，并添加日本战略燃料基础设施计划 (SFIP-J) 下的设施管理，如附件 13 所述。对之前的印刷错误进行微小更改，但不影响程序和/或内容/意图。日本分区石油官员 (SAPO-J) 和日本国防后勤局能源部核实了此文件，以确保其符合日本当前的石油作业，并符合指挥官、USPACOM J422、联合石油办公室 (JPO) 和 DLA Energy Pacific 的指导和要求。1. 范围：本指令适用于日本所有国防部组织。2. 一般：服务指挥官将确保传播规定
23-101 (USFJI).pdf
______________________________________________________________________ 目的：本指令为美国军事司令部提供战区石油、油料和润滑油 (POL) 政策和程序方面的指导。变更摘要：删除国内合同解除程序和采购相关问题。重新编号附件以保持顺序并更新附件 6“必需报告”。添加 DLA Energy Japan 重新分配命令（附件 7）并删除实验室能力报告；USPACOM 港口和终端数据报告；油罐数据更新报告；和散装石油库存报告 (1884)。更新附件 12“污染事件报告”（泄漏报告）以反映国防后勤局能源部当前的泄漏报告指导，并添加日本战略燃料基础设施计划 (SFIP-J) 下的设施管理，如附件 13 所述。对之前的印刷错误进行微小更改，但不影响程序和/或内容/意图。日本分区石油官员 (SAPO-J) 和日本国防后勤局能源部核实了此文件，以确保其符合日本当前的石油作业，并符合指挥官、USPACOM J422、联合石油办公室 (JPO) 和 DLA Energy Pacific 的指导和要求。1. 范围：本指令适用于日本所有国防部组织。2. 一般：服务指挥官将确保传播规定
创建增强物联网：一个使物联网设备与增强和混合现实系统相互通信的开源框架
摘要：增强现实 (AR) 和混合现实 (MR) 设备在过去几年中取得了长足的发展，提供了身临其境的 AR/MR 体验，允许用户与放置在现实世界中的虚拟元素进行交互。然而，要让 AR/MR 设备充分发挥其潜力，必须更进一步，让它们与周围的物理元素协作，包括属于物联网 (IoT) 的对象。不幸的是，AR/MR 和 IoT 设备通常使用异构技术，这使它们的相互通信变得复杂。此外，互通机制的实现需要具有必要技术经验的专业开发人员的参与。为了解决此类问题，本文提出使用一个框架，该框架可以轻松集成 AR/MR 和 IoT 设备，使它们能够动态和实时通信。所提出的 AR/MR-IoT 框架利用了标准和开源协议和工具，如 MQTT、HTTPS 或 Node-RED。在详细介绍了框架的内部工作原理之后，通过一个实际用例说明了它的潜力：可以通过 Microsoft HoloLens AR/MR 眼镜进行监控和控制的智能电源插座。对这种实际用例的性能进行了评估，并证明了所提出的框架在正常运行条件下能够在不到 100 毫秒的时间内响应交互和数据更新请求。