摘要 在过去的几十年里,许多国家的通货膨胀对国内因素的响应度降低,而对全球因素的响应度增加。我们将货币和信贷引入了开放经济的新凯恩斯主义模型。通过这一框架,我们表明:(i)对国内通胀的有效预测完全基于国内外疲软,(ii)全球流动性(全球货币和全球信贷)与均衡的全球疲软相关。然后,受该理论的启发,我们实证评估了使用全球流动性指标(如 G7 信贷增长和 G7 货币供应增长)而不是全球疲软作为预测回归量构建的基于开放经济菲利普斯曲线的预测的表现。使用 50 年的美国季度数据,我们证明这些全球流动性变量的表现明显优于其国内对应变量,并且在实践中优于全球流动性所代表的衡量不充分的全球疲软指标。JEL 分类:F41、F44、F47、C53、F62。关键词:全球疲软、全球流动性、新开放经济菲利普斯曲线、开放经济新凯恩斯模型、预测。
阐明人工智能与建筑之间联系的关键在于逻辑学派。计算主义的发展与建筑结构主义思想的融合,导致了基于形式概念的类型学设计方法。自然语言作为符号系统的认知是在符号学中建立的,符号学是指对符号过程(符号学)的研究。任何形式的活动、行为或任何涉及符号的过程,包括意义的产生。查尔斯·桑德斯·皮尔斯的模型强调了表征与对象以及使用符号作为传输系统的解释者之间的关系。结构主义根植于三个主要领域:语言学、人类学和文学分析,旨在通过通用符号系统传递建筑思想。语言和语义的转变在 20 世纪 60 年代和 70 年代的建筑中得以实现,标志着从结构主义、理性主义到计算主义的道路。规则和形式(例如模型和方法)以不同的规模出现在建筑中。结构主义处理的是建筑规模,而 La Tendenza 则对更大的规模感兴趣,研究城市。如今,通过计算主义,它可以转变为更大的行星规模。
货币是一种用于交易结算的流动资产。货币的运作基于政府经济和国际外汇对其价值的普遍接受。货币的当前价值不一定来自生产纸币或硬币所用的材料。相反,货币的价值来自于同意显示价值并依靠其用于未来交易的意愿。这是货币的主要功能:一种普遍认可的交换媒介,人们和全球经济体都愿意持有,并愿意接受作为当前或未来交易的支付方式。
近年来,加密货币在全球金融界变得更加核心。本论文的目的是解释洗钱中使用加密货币的不断发展的景观,如何对全球金融系统和立法构成挑战,以及如何与恐怖主义融资有关。论文研究了加密货币的基础知识,并深入研究了他们进行非法财务活动的潜力。它调查了洗钱的三个阶段,称为放置,分层和整合,并提供了俄罗斯试图将加密货币整合到金融体系中以逃避国际制裁的例子。本文在加密货币的支持下,揭示了洗钱的复杂计划,包括混合服务,过度交易和跨链转移。它指出了一个重要的作用,即加密 - 基于俄罗斯的Garantex等加密式变化,在处理大量与Darknet市场相关的非法交易中发挥作用。
•成本限制和统一补贴:从2024年开始,联邦对热泵装置的资金将被汇入技术特定的扁平利率补贴。空气/水热泵最多可获得25.383欧元的资金,盐水/水/水/水泵装置最多可获得37.252欧元的资金。考虑不同的投资成本,不同的加热系统有差异化的固定费率。例如,与本地或地区供暖有关的单户住宅和多户住宅物业的统一利率为15.000欧元。虽然安装水或盐水热泵,并用23.000欧元进行补贴。•技术变化:重要的技术变革涉及热泵热出口温度,该温度已从40°C提高到55°C,从而提高了标准效率和应用选项。•符合条件的成本:这些包括物理系统的成本,例如热泵,计划成本,热源系统,集成到现有的供暖系统中,中央供暖控制,供暖存储,供暖电气安装以及退役锅炉和水箱系统的拆卸和处置成本。•社会支持和资助过程:“所有的清洁供暖”支持低收入家庭的新型家庭成本的100%。在线应用程序始于特定项目想法的注册。•用于不同建筑物类型的资金:资金取决于建筑物的类型。也提供不同的单户和梯田房屋的资金率。进行审查,对于多层公寓楼,从联邦政府提供的基本资金高达45.000欧元,以及某些措施的额外奖金。
最近关于机器学习公平性的研究主要强调如何定义、量化和鼓励“公平”结果。然而,人们较少关注这些努力背后的道德基础。在应该考虑的道德观点中,结果主义是其中之一,其立场大致认为结果才是最重要的。虽然结果主义并非没有困难,虽然它不一定提供一种可行的选择行动的方式(因为不确定性、主观性和聚合性的综合问题),但它仍然为批判现有的机器学习公平性文献提供了强有力的基础。此外,它还突出了一些相关的权衡,包括谁来计算的问题、使用政策的利弊以及遥远未来的相对价值。在本文中,我们对机器学习中公平性的常见定义进行了结果主义批判,并从机器学习的角度对结果主义进行了批判。最后,我们更广泛地讨论了学习和随机化问题,这对于自动决策系统的伦理具有重要的意义。
联通主义有时被描述为“数字时代的学习理论”,正如乔治·西门子 (2004) 所言。尽管数字技术的兴起对联通主义的形成产生了影响,但该理论并不是对数字化的回应,而是一种利用数字化获得的见解来解决学习和发展领域长期存在的问题的方法。在这个领域,学生和从业者通常会接触到一套“学习理论”,包括基于行为、教学方法、交易距离和互动、知识和意义的构建、活动理论、动机理论等。这些理论通常被呈现为工具或“镜头”,通过这些理论可以解释所研究的现象。但自始至终,除了一些肤浅的分类或特征之外,人们对知识和学习的构成并没有一致的看法,更不用说对知识和学习的构成有一个共同的解释了。