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Blue Pacific Economic Strategy 2022. ...
随着太平洋领导人于 2022 年 7 月批准《蓝色太平洋大陆 2050 战略》（2050 战略），《蓝色太平洋经济战略》（BPES）预计将概述实现 2050 战略的经济战略和途径。根据 2021 年论坛经济部长的决定，CERT 同意将 BPES 修订后的概念说明提交给经济部长审议。BPES 概念说明已审查并重新制定，以将疫情对经济复苏战略的影响置于背景中，并为太平洋地区制定经济转型路线图。BPES 提出了四 (4) 个核心经济目标，即：(a) 扩大和多样化经济蛋糕，(b) 加强对冲击的经济防御，(c) 优化蓝色经济收入潜力，(d) 面向未来的太平洋经济。 BPES 将与 2050 战略明确保持一致，并将概述关键的经济战略和途径，以制定稳健、包容和响应迅速的经济和金融战略，实现太平洋地区的可持续经济繁荣。如果获得批准，BPES 的制定预计将与 2050 战略实施计划的制定和区域架构的审查同时开始。A. 背景
应用IR4.0技术来改善组织结构和立场的挑战：马来西亚公共机构（Cabaran Dalam Men
摘要尽管面临挑战，但第四次工业革命（IR4.0）提供了增强公共服务交付的前景。本文确定了应用IR4.0技术来改善马来西亚公共机构的组织结构和角色的挑战。社会技术系统理论，学习组织理论和破坏理论被讨论为本文的理论框架。采用定性扎根理论方法，通过访谈和焦点小组讨论从26名公职人员收集数据。结果揭示了七个分类为内部和外部挑战的主题。内部挑战包括人力资源，财务资源，工作流程，数字数据，法律和法规以及代理机构的职能，而公众的看法则构成了唯一的外部挑战。已经开发了七个研究主张，以提出这些挑战与IR4.0技术在改善组织结构和职位方面的实施之间的关系。这项研究提供了有关使用IR4.0技术改善组织结构和立场的公共机构面临的挑战的经验证据，因此提出建议公职人员必须在IR4.0期间重新重新重新制定和重组其在管理人力资源方面的方法。关键字：ir4.0;行业4.0;组织结构和立场；公共机构；马来西亚
社区能源主流化：可再生能源指令是否会成为德国和意大利可再生能源社区的驱动力？
摘要：到 2021 年 6 月 30 日，欧盟成员国预计将转换包含可再生能源社区 (REC) 条款的重新制定的可再生能源指令 (RED II)，并制定一个促进 REC 发展的有利框架。虽然有越来越多的研究分析各种形式的社区能源的出现，但从多层次治理 (MLG) 的角度研究 REC 的转换和创建有利框架的比较研究却很少。本文研究了德国和意大利的转换，并比较了各自有利框架的要素。主要方法包括背景和 MLG 分析以及描述性 (法律) 研究方法。Horizon2020 项目 COME RES 中建立的利益相关者服务的见解和参与式观察补充了所部署的方法范围。虽然德国的社区能源发展更为先进，但到目前为止，RED II 条款的转换进展缓慢且零碎。相反，在意大利，RED II 发挥了催化剂作用；转换过程相当活跃，并促进了 REC 计划的持续增长。然而，要广泛采用 REC，需要两国对治理体系进行结构性调整，并关注 MLG 以及垂直政策协调。
从新兴经济体治理角度对财务困境决定因素的计量经济学分析
摘要：在困难时期，公司被迫重新评估运营政策并重新制定战略方案，以辨别有限资源的价值最大化用途。高管对财务困境的反应敏捷性决定了破产的可能性。适当的治理推动合理、可持续、价值最大化的决策，而不当的做法会导致价值贬低、自私自利的行为，从而在财务上限制公司，导致财务困境加速。本研究使用 GMM 估计，在 116 家南非上市公司样本中考察了财务困境与公司治理之间的相关性。发现关键的财务困境决定因素是审计委员会和股东积极性（以股权所有权为代表），它们可能会阻止投资者冷漠、“董事投机取巧”和首席执行官的支配地位。此外，任职多年的首席执行官和研究生董事拥有丰富的背景潜在知识，可以帮助陷入困境的公司，特别是如果董事薪酬和治理之间的权衡得到妥善管理。此外，K-score 模型可以充当稳健的财务困境代理，因为它允许对灰色地带公司进行询问。这些发现提供了财务困境决定因素，有助于陷入困境的企业做出决策，以避免
扩散模型作为约束的采样器，以优化，并没有知道的约束
解决现实世界的优化问题时，当无法获得分析性的功能或约束时，特别具有挑战性。虽然许多研究已经解决了未知目标的问题，但在没有明确给出可行性约束的情况下进行了有限的研究。忽略这些概念可能会导致虚假的解决方案，这些解决方案在实践中是不现实的。要处理这种未知的约束，我们建议使用扩散模型在数据歧管中执行优化。为了将优化过程限制为数据歧管，我们将原始优化问题重新制定为从目标函数定义的Boltzmann分布的乘积和扩散模型学到的数据分布中的采样问题。为了提高Sampor的效率，我们提出了一个两阶段的框架，该框架从引导的扩散过程开始进行热身，然后是Langevin动力学阶段，以进行进一步校正。理论分析表明，初始阶段会导致针对可行解决方案的分布，从而为后期提供了更好的初始化。在合成数据集，六个现实世界的黑框优化数据集和多目标优化数据集上进行的综合实验表明，我们的方法具有以前的先前最先进的盆地，可以更好地或可比性的性能。
宪法 - 对联邦法官的薪金征税
1932 年《税收法》第 22(a) 条，由 1936 年《税收法》第 22(a) 条重新制定，2 该条将 1932 年 6 月 6 日以后就职的美国法院法官的报酬纳入其总收入定义。原告于 1933 年 4 月 12 日被任命为美国巡回法官，并于 1933 年 5 月 1 日获得法官资格。在 1936 日历年的所得税申报表中，原告披露其司法薪酬为 12,500.00 美元，但声称根据宪法该项工资免于纳税。原告抗议并提起诉讼，要求追回已支付的金额，理由是其司法薪酬因此遭到违宪削减。地方法院裁定原告胜诉，并提起上诉被提交到最高法院。法官巴特勒先生持不同意见，认为对净收入征收的非歧视性税收，当应用于征税法案之后任命的联邦法官的收入时，并不构成宪法禁止范围内的工资减少。迈尔斯诉格雷厄姆案被驳回。奥马利诉伍德罗案，307 US 277，59 Sup. Ct. 838，83 L. ed. 1289，1939 年 5 月 22 日裁定。
使用拓扑感知的非结构化环境中的移动机器人导航有效自适应状态晶格*
摘要 - 当代移动机器人导航架构采用计划算法提供单个最佳遵循路径的构建，在有动态和不确定的环境的情况下存在缺陷。随着环境的更新和机器人的起始状态发生变化，最佳计划通常会围绕离散障碍物进行，这对于遵循强烈有偏见的路径遵循计划的路线而言，这是有问题的。在本文中，我们重新制定了有效自适应状态晶格（EASL）所采用的搜索过程，以利用从观察到的环境中提取的同质类别。这种方法，我们称之为拓扑感知有效自适应状态晶格（TAEASL），使用多个数据结构来控制图中节点的扩展，以在图中提供多个最小成本计划，以在不同的同型类别中提供多个最小成本计划。受到任何时间修复a*的方法的启发，搜索继续进行，直到无法进行进一步的扩展或达到最大搜索时间为止。为了验证Taeasl在现场机器人技术中的效用，它在现实世界中的越野环境数据上进行了测试，该数据由Clearpath Warthog无人接地车辆（UGV）收集，并能够生成多个解决方案。本文以讨论包括高速越野移动机器人导航在混乱的障碍物场中的讨论结束。
有些喜欢它的热：Okun的假设下的货币政策*
Okun（1973）认为，经营“高压经济”可以持续证明低薪工人的劳动力市场成果。这一假设比今天的相关性比以往任何时候都更加相关，因为ZLB通过加剧的低迷而对分布的底部尤其昂贵。由Okun的前提制作的，最近对美联储框架的重新进行了重新制定（打算在经济恢复期间使经济变热更长），有可能以低技能工人更具包容性，这可能是以较高通货膨胀为代价的。为了评估这一猜想，我们开发了一个异质 - 新的基金会框架，该框架具有劳动力市场的三州摩擦模型，在该模型中，低技能工人的就业轨迹更容易受到商业周期的影响，并且衰退对劳动力的参与和收入具有长期的影响，与美国数据一致。我们发现，美联储的新政策战略产生了有意义的“通货膨胀 - 包含权衡权衡”，我们对此进行了量化。虽然改革框架的两个新成分（平均通货膨胀定位和就业短缺目标）是无效的（有时是有害的），但在通货膨胀方面，它们共同成功地以中等成本为中等成本诱导了低薪工人的巨大收益。
Amara Nzero绿色债券框架
（i）通过自我生成太阳可再生能源（ii）减少个人和公司的温室气体排放（II），从而减少了对基于化石燃料的电力的依赖（III），从而促进资源的可持续使用并降低对电网的限制，从而降低电网的电力，因为它们会导致电力和分配的范围（IV）（IV）（IV）（IV）（IV）（IV）（IV）（IV）自我消费通常会使个人和公司更加了解其能源使用Amara Nzero专门从事备件和安全的安全性，以维护风力涡轮机，并为所有类型的风力涡轮机提供替换零件，组件和易见材料。Amara还提供从产品起源到风电场的物流服务。此外，售后部门通过重新制定，最大化现有基础设施的使用并减少新建筑的需求，从而最大程度地降低了整体环境影响，从而有助于延长风电场的运营寿命。Amara提供服务和材料（例如液压，电动和机械备件），以维护和运行水力发电厂，并有助于延长这些装置的寿命，因此可以减少温室气体排放。Amara与客户合作维护工厂，建筑和重新制作操作，并提供必要的材料和备件。Amara的专家团队及其基础设施保证了整个商业和物流过程。
生成的人工智能和可持续的高 -
生成人工智能（GAI）在高等教育中广泛扩展，并创造了新的教育可能性，有可能改变教育过程并促进可持续性。本研究旨在探索GAI工具（例如Chatgpt）在促进可持续高等教育方面的潜力。chatgpt用于在初始阶段进行调查，而研究人员对产生的输出进行了审查和编辑。表明，GAI融入高等教育可能会导致可持续性的进步，例如增强教育实践（例如，个性化学习，自动化评估和反馈以及教育工作者的专业发展），优化资源利用率（例如，数字学习资源，数字学习资源，以及有效的能源使用），支持包容性的教育和可及环境和可促进环境和可持续性和可持续性和可持续性和可持续性和可持续性和可持续性和可持续性和可持续性为作用所及可维持所致而言。通过这些贡献，GAI可以协助创建更高效，更具可持续性和可持续的教育环境。建议对高等教育政策进行修改和重新制定以服务于可持续发展，而对高等教育实施GAI实施的经验研究是必要的（大多数出版物都是理论上/概念的）。也应解决局限性和道德考虑。该研究有助于就GAI在高等教育中的可持续性中的作用进行持续的辩论。