在众多亚洲国家中，日本房地产税制发展较早，从1950年开始征收房产税，其制度体系几经变迁，目前已形成了一套比较成熟的征收体系和较为完善的减免制度。 日本是土地私有制国家，房产买到手后就要世世代代缴纳税了。日本经历过两次重大的房地产税收制度改革。二战后，日本政府为了增加财政收入，开始征收房地产税，主要包括固定资产税、城市规划税和营业场所税，确立了日本现代房地产税制的基本架构。80年代末日本的房地产泡沫严重。1991年，日本针对土地保有环节征收“地价税”，要求土地持有人须向国库缴纳土地保有税，此后，…

5月18日，中共中央国务院发布《中共中央国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》（下称《意见》），《意见》中指出稳妥推进房地产税立法。5月14日，人大常委会法工委相关负责人在谈及“落实税收法定原则”进度时表示，按照安排，相关工作正在稳步推进，有关方面正在研究起草房地产税法草案。早在2015年11月，房地产税被列入五年立法规划，这意味着2020年是全面落实税收法定原则的关键一年。 让我们来看一下国外是如何对房产收税的，以美国为例。 房产税是美国地方政府的第一大税源。美国Tax foun…

围绕人工智能（AI）的作用以及我们可以从多元化集成中获得的网络安全好处，商业界有很多期待和期望。 从提供改进客户服务的网站聊天机器人，到生物识别尖端的客户数据分析，AI将改变我们所知道的世界。这个话题既被神秘所笼罩，也被热议，因为AI引领着一个勇敢的新未来的梦想，与描绘超级智能机器主导的人类的反乌托邦科幻小说的幻想相撞。 现在可能是一个迫切需要现实剂量的时候了，特别是关于AI对我们未来的信息安全及其影响主要行业的作用方面。 最疯狂的梦境还是最糟糕的噩梦都不可能在短期内实现，但是AI已经为应用程序…

人工智能（AI）的使用是基于优化、精简和扩大最多样化的业务覆盖范围的思想。他们的系统经过编程，可以识别模式并执行预测、决策，并最终以快速、准确的方式执行和操作。模型的效率取决于数据的数量和质量，可以通过应用程序、相机和传感器获得数据。在城市环境中，基于人工智能的技术已被视为改善城市管理的一种方法，尤其是那些人口密度较大且占地面积较大的城市。 人工智能通常与智慧城市的概念联系在一起。尽管它们的定义不统一，但它们在理论和实践上都有共同的特征，例如使用旨在提高市民生活质量并提高资源和服务效率的管理策略…

近年来，由于许多充分的理由，学术界和企业界专业人士要求提高人工智能（AI）模型内部工作的透明度。在《哈佛商业评论》的一篇文章中，Immuta的首席法律官安德鲁·伯特指出，透明性可以帮助缓解某些问题，例如公平、歧视和信任，例如，新的Apple信用卡被指控存在性别歧视贷款模式，而亚马逊则在发现AI工具歧视女性后，取消了它的雇佣。同时，越来越明显的是，AI信息的披露具有自身的风险：信息披露越大，人工智能就越容易受到攻击，而信息披露越多，企业就越容易受到诉讼或监管行动的影响。“我们称它为AI透明悖论：虽…

目前，大多数司法管辖区都在谨慎应对人工智能的发展和进步。人们强烈希望降低风险，但同样希望不扼杀创新。随着欧盟的立法即将出台，人工智能技术本身的发展速度也在加快，司法管辖区可能不久就会就监管问题做出决定，很可能出现多种方法。 2020年2月19日，欧盟委员会发布了一个关于人工智能（AI）的白皮书，阐述了该委员会在这项新技术发展中拟采取的方法。这为反思新西兰和其他司法管辖区可能采取的方法提供了机会。 人工智能的广义与狭义 新西兰的AI论坛将AI定义为“先进的数字技术，可使机器重现或超越人类要执行的功…

1970年代初期，刚起步的信用卡行业经常要求持卡人对欺诈性交易承担责任，即使他们的卡丢失或被盗也是如此。因此1974年国会通过了《公平信用计费法案》，以限制持卡人的责任。这种保护增加了公众对新支付系统的信任，并刺激了增长和创新。法案通过后不再只是将欺诈损失转移给持卡人，因此支付网络设计了一个应用程序，以检测不正常的卡使用情况并减少其欺诈损失。 如上例所示，在新兴技术面前脱颖而出的智能监管可以保护消费者并推动创新。然而，在过去的几十年中，政策制定者已经忘记了监管的这种有益的副作用，而是宁愿让行业参…

在1933年的几个月中，美国的失业率徘徊在25％，在大萧条中创下了历史最高峰，大多数美国人认为这在现代的美国经济中是难以想象的。在第二次世界大战后的时期，在1982年的经济衰退期间以及2009年的一个月中，失业率仅两次达到10％。 但是，COVID-19的经济后果已经创造了历史，许多人担心美国可能会经历大萧条时代的失业率。明天，劳工统计局将在发布其统计的4月份失业率，这是针对COVID-19对劳动力市场影响的首次调查。（译者注：劳工统计局发布的4月失业率为14.7%） 惨淡的预计：失业保险索赔 …

COVID-19大流行迫使全世界的领导人陷入一种局面，即他们必须根据不完整的信息做出公共卫生决策。同时，技术发展增强了数据实时和共享的能力。同时正在创建过多的信息，从而更容易得出虚假结论。 我们中的六个的研究中心位于非营利性、无党派的RAND公司，一个开发统计方法和模型以使用大规模数据，并将不确定性纳入使用此类数据的决策过程中的公司。从这样的工作中我们知道，这样的情况到处都是统计上的陷阱。那些分析COVID-19数据以提出政策建议的人，以及向公众报告研究结果的记者，必须辨别分析何时落入这些陷阱。…

清研智库研究员 曹兰天 “清研智库”以“Garbage Classification“为主题进行检索，Databases选择”Web of Science Core Collection”，Document Types选择“Article”，共搜索到201篇论文，近五年68篇，分别为2020(1)、2019(23)、2018(17)、2017(16)、2016(11)。通过专家组筛选与垃圾分类密切相关的部分论文，题目与主要成果内容如下（按时间降序排列）：   标题：China is implem…