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经济胁迫的三难困境
国家经常把市场准入作为国际政治中的讨价还价筹码。如果一个国家在给予其市场准入之前要求其同时在多个问题领域遵守规定，那么虽然可以最大限度地激发遵守的动力，但也会使其变得脆弱——任何目标国家如果在某一问题领域不能遵守规定，那么它就没有遵守任何其他问题的动力。更一般地说，经济胁迫计划最多可以实现以下三个目标中的两个：1）获得广泛的国内政治支持联盟，2）将有意义的贸易价值与每项政策问题联系起来，3）确保执行一项政治问题不会降低目标国家遵守对其他问题附加条件的动力。计划的国内选民特征、问题本身和国际经济特征是决定国家如何确定这三个目标优先次序的关键因素。三难困境解释了与经济价值相关的问题的数量和类型。
国际难民和人权法的状况
在2020年，联合国难民高级专员办公室（难民署）的法律分析确定，不应从狭narrow的角度评估难民索赔，气候变化和灾难的影响可能构成有效的理由来索取难民地位。16在本文档中，提出了各种法律考虑，以解释如何在与气候变化相关的流离失所的情况下，如何满足《难民公约》第1A（2）条中规定的“难民”的定义。17目前，由于难民公约中的要求，由于气候变化的影响而流离失所的人很难证明他们对迫害的恐惧是有利的。18实际上，尚无国家授予其原籍国气候变化流离失所者的难民保护。
难民法中的人工智能_2020_05_12
决定难民申请是一个固有不确定性判断和预测练习的典型案例。然而，难民身份决策者可能低估了其决策中固有的不确定性。人工智能 (AI) 最新进展的一个特点是能够使不确定性变得可见。通过向难民身份决策者明确他们的预测有多么不确定，AI 可以帮助降低他们对其结论的信心。从目前的情况来看，这只会伤害申请人，因为世界各国都设计了难民身份确定系统来解决决策不确定性，而牺牲了申请人的利益。因此，不确定性的增加会导致错误拒绝。然而，如果国际难民法承认联合国难民公约规定的义务，即以有利于申请人的方式解决决策疑虑，正如埃文斯·卡梅伦最近所倡导的那样，那么通过使不确定性变得显而易见，人工智能可以帮助确保更少的难民被错误地剥夺他们所需的保护。此外，在世界许多国家，难民申请是在归纳推理的逻辑支配下的法律程序中决定的，这种推理形式严重扭曲了风险评估。根据埃文斯·卡梅伦提出的难民身份决策风险评估模型，该模型基于溯因推理而非归纳推理，人工智能使不确定性变得显而易见的能力确实有助于以有利于申请人的方式解决疑虑，正如公约起草者的意图。
公众对难民和其他人的叙述和态度...
本研究使用“难民和其他移民”来指代波兰境内所有外国人，使用“移民”来指代他们进入波兰的情况。“移民”一词用于反映调查问题中使用的特定措辞。“难民”一词指的是那些逃离冲突或迫害的人，无论个人是否被正式承认为难民，或是否属于更广泛的框架，如附属或临时保护。“难民和寻求庇护者”一词用于在数据集中区分那些被正式承认为难民的人和那些身份尚未确定的人。虽然本报告主要关注难民和其他移民进入波兰的流动，但在尽可能的情况下，将其置于更广泛的流动模式的背景下，包括从波兰移民。
2021 - 能源三难困境指数
世界能源理事会是由能源领袖和从业者组成的一个主要公正网络，致力于推广一种可负担、稳定且对环境敏感的能源系统，为所有人谋取最大利益。理事会成立于 1923 年，代表整个能源领域，在 80 多个国家/地区拥有 3,000 多个成员组织，来自政府、私营和国有企业、学术界、非政府组织和能源利益相关者。我们通过举办世界能源大会等高级别活动和发表权威研究报告来为全球、区域和国家能源战略提供信息，并通过我们广泛的会员网络促进世界能源政策对话。更多详情请访问 www.worldenergy.org 和 @WECouncil 由世界能源理事会 2021 年出版 版权所有 © 2021 世界能源理事会。保留所有权利。可以使用或复制本出版物的全部或部分内容，只要在每份副本或传输中包含以下引文：“经世界能源理事会许可使用”世界能源理事会在英格兰和威尔士注册，编号 4184478 增值税注册号。注册地址：62–64 Cornhill London EC3V 3NH 英国
COVID-19中的难民和移民免疫
社会，政治和经济排斥可能会导致贫困，无家可归和剥削，这可能会造成更高的感染风险SARS-COV-2，SARS-COV-2是导致COVID-19的病毒。难民和移民可能必须在近距离生活或在没有保护的条件下工作（例如，在过度拥挤的非正式定居点，工人的宿舍，接待处和拘留中心或拘留所中心或污点住房安排）（2-5）（2-5），具有物理距离或自隔离的能力有限（6,7）。许多难民和移民在基本部门工作，更多地暴露于该病毒，因此更容易受到感染的影响（8）。，由于种族，文化，语言或种族等因素，他们可能会更加脆弱，因为在占主导地位的人群群体之外。他们可能会经历优质医疗保健的机会，或者在寻求医疗保健（寻求医疗保健的情况下，对政府的不信任或害怕拘留和驱逐出境）可能会遭受优质的医疗保健。
15年以上的难民和地理的财政影响
是人道主义者，它们确实在经济上影响美国。，联邦，州和地方政府花费大量资源来支持这些人口在美国的重新安置和融合。本摘要总结了第一项联邦研究的结果，以估算难民和地狱对政府的净财政影响（有关包括人口的详细信息，请参见框）。该研究重点是2005年至2019年的15年。在此期间，约有300万难民和阿斯利人居住在美国，占美国总人口的近1％。这些估计旨在为联邦关于安置服务的决策提供信息，以及关于难民和地产东部如何在经济上为社会做出贡献的更广泛的政策和研究格局。
数据中心人工智能与机器学习三难困境
输出 • 适用的混合系统配置 • 多年期预测，包括 LCOE、NPV、IRR • 削减分析 • 针对当地激励措施的电池容量增加策略 • 要点摘要 • 混合资产性能的建模计算为混合运营提供了初步的可行性评估
难加工材料的高性能制造方面
本文介绍了一种简单的起重过程模拟模型，该模型可用于根据负载的各种参数和工人的健康状况预测基本手动装配任务序列所需的总时间。研究的目的是确定使用模拟工具（重新）设置手动装配任务时间标准的适当性。模拟模型中的化身执行处理质量高达 20.5 公斤的任务序列。分析了从模拟模型中获得的单个时间，并与几种时间预测方法进行了比较，并在实验室环境中进行了验证。还分析了不同负载参数对总时间的影响。依赖性大多是线性的，因此从实践者的角度来看，我们可以合理地确定任何尺寸和质量的箱子的任何手动装配任务序列的总时间。根据结果，我们可以确认模拟工具 JACK 不仅适用于人体工程学分析，还适用于为工人设定时间标准。此外，与其他方法相比，我们利用模拟工具分析流程并在更短的时间内获得准确的结果。