在本次演讲中,张教授将带我们走出新闻头条,揭开中国监管治理的动态复杂性。她将借鉴其新书《高空:中国如何监管大型科技公司并治理其经济》的见解,介绍动态监管金字塔模型,这是一个揭开中国监管治理神秘面纱的分析框架。此外,她还将研究科技打击对行政国家、竞争格局和全球科技竞争的影响。她还将通过研究中国监管生成人工智能的战略,展望中国科技治理的未来。张教授将揭秘中国如何在创新、监管和地缘政治竞争之间找到微妙的平衡,从而实现高空监管。
对财务报表欺诈的检测仍然是监管机构,投资者和组织致力于为财务报告中的透明度和准确性而关注的关键问题。本研究探讨了机器学习技术以增强财务报表欺诈的识别,重点是集成会计信息和公司治理指标。通过利用先进的算法和数据驱动的方法,该研究旨在发现财务报表中欺诈活动的模式和异常。该研究采用了一个全面的数据集,其中包括历史财务记录和治理指标,应用了各种机器学习模型,例如决策树,支持向量机和神经网络。这些模型的性能是根据准确性,精度和召回来评估的,以确定它们在区分欺诈和非欺骗性财务报表方面的有效性。这些发现突出了机器学习以改善欺诈检测过程的潜力,为会计数据和治理结构在减轻财务风险中的作用提供了宝贵的见解。这项研究有助于开发更强大和自动化的系统以进行欺诈检测,从而提高财务报告和公司治理实践的可靠性。
欧盟面临着将财政纪律与战略目标相结合的复杂挑战,特别是在绿色转型的背景下。新的经济治理框架引入了更灵活、针对具体国家的财政政策方法,旨在平衡预算约束和大量投资。从严格的基于规则的体系转变为量身定制的基于经济分析的模型,代表着向前迈出的一步。然而,各国政府在支持欧盟战略方面面临着巨大的资金缺口。新经济基金会的预测估计,仅欧盟绿色和社会目标每年的投资缺口就高达 3046 亿欧元至 4239 亿欧元。如果没有进一步的财政创新和下一代欧盟等计划的扩展,欧盟就有可能无法实现其长期战略目标。本讨论文件旨在概述新经济治理框架的主要改革,并评估其支持欧盟战略目标的潜力。
简介国家高等教育联盟(NTEU)代表了28,000多名澳大利亚高等教育和研究的成员的工业和专业权利。我们欢迎有机会向参议院教育和工作场所关系委员会提交给大学治理。从不断增长的治理失败清单之后,包括范围内的工资盗窃,劳动力计划差,员工的边缘化,利益冲突和高管薪酬的边缘化,NTEU一直主张大学治理的议会审查。参议院对大学治理的调查提供了更广泛的大学社区以及公众(包括那些在高等教育方面的经验),有机会直接与政府分享他们的经验,关注和建议。良好的机构治理不仅是大学员工和学生的核心关注点,而且对于那些依靠大学提供了发展我们经济所需的关键技能,知识和专业知识的人,并支持我们的社会福祉到未来。大学具有充当公共利益的主要功能,这必须反映在其治理结构中。
这可能遵循一些在专用机构内部制度化道路安全职能的国家的例子,而不是纯粹依靠委员会结构。不管安排如何,各方都必须认识到,减少道路死亡需要集体责任和协调行动。这个目标不能单独实现。它需要在整个道路安全生态系统中工作的每个人的承诺和协作性。我们的ALI(i)GN框架提供了一种有效的治理架构,以整体上赋予所有参与的专业人员的能力,以提供安全的系统方法,并减少道路死亡。从字面上看,生活取决于它。
1 Juiz de Fora -UFJF的法学课程兼职教授。里约热内卢州立大学的法学博士学位-Uerj。getúliovargas Foundation-fgv-rio的主人。UFJF法律学院的研究小组公司,发展与责任(EDRESP)的协调员。律师。电子邮件:caroline.ufjf@gmail.com。 2在Juiz de Fora -UFJF的联邦大学法律毕业。 UFJF法律学院的研究小组公司的研究人员,发展与责任(EDRESP)。 电子邮件:silopes310@gmail.com。电子邮件:caroline.ufjf@gmail.com。2在Juiz de Fora -UFJF的联邦大学法律毕业。 UFJF法律学院的研究小组公司的研究人员,发展与责任(EDRESP)。 电子邮件:silopes310@gmail.com。2在Juiz de Fora -UFJF的联邦大学法律毕业。UFJF法律学院的研究小组公司的研究人员,发展与责任(EDRESP)。电子邮件:silopes310@gmail.com。电子邮件:silopes310@gmail.com。
上午11:50 [45分钟]小组讨论:吸引利益相关者与Datuk博士与首席执行官Datuk博士实现生物多样性保护目标,使我们的稀有动物(Bora)朱利安·海德(Julian Hyde伦敦协会由马来西亚气候治理理事会成员拿督·亨利·巴洛(Dato'Henry Barlow)主持。
技术与隐私之间存在着复杂的联系,这已成为一个迫切的问题。批判理论,特别是那些分析权力、监视和控制的理论,为理解人工智能如何影响个人隐私提供了一个宝贵的框架。人工智能技术,特别是那些基于数据收集的技术,正在延续这些动态。例如,算法可以分析大量的个人数据,从而根据人们的行为、决定、偏好和弱点对其进行监视,而无需物理侵入他人的私人领域。这可能会导致观察者目光的内化。这种内化可能导致自我审查和顺从,因为个人会在假设自己被监视的情况下改变自己的行为;历史上有许多这样的自我审查的例子,这引出了一个重要的问题:个人如何才能真正体验他们的创造力?