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As ações da China fecharam em alta nesta quarta-feira, impulsionadas pelas ações de consumo e tecnologia depois que dados comerciais domésticos melhores do que o esperado diminuíram temores de desaceleração econômica alimentados por uma crise de energia e pelo endividamento da Evergrande.
Porém, especialistas na indústria de capital de risco avaliam que fatores que motivaram esse movimento podem estar prestes a sair de cena. Um deles é a perda de ímpeto do crescimento da base de clientes. O outro é o fim do dinheiro barato, a ser precipitado por um ciclo de alta de juros nos Estados Unidos e na Europa. Juntos, podem indicar que chegou a hora de virar a chave.
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“Os detalhes mostraram queda generalizada em todos os tipos de bens, embora tenha sido particularmente pronunciada em semicondutores”, destacou Julian Evans-Pritchard, economista sênior da Capital Economics.
No novo cálculo, as alíquotas serão definidas pelos estados e Distrito Federal para cada produto a partir da unidade de medida adotada, no caso o litro para os combustíveis. As alíquotas específicas serão fixadas anualmente e vigorarão por 12 meses a partir da data de sua publicação, mas não poderão exceder, em reais por litro, o valor da média dos preços ao consumidor final usualmente praticados no mercado considerado ao longo dos dois exercícios imediatamente anteriores, multiplicada pela alíquota ad valorem (percentual fixado em lei que será aplicado sobre a base de cálculo do tributo ) aplicável ao combustível em 31 de dezembro do exercício imediatamente anterior.
Apenas o Japão, que vem tentando sem sucesso aquecer os preços desde os anos 1990, permanece na estagnação da inflação.
“Nossos clientes são adultos. Eles discordam. Se eles querem ter acesso à compra ou venda de bitcoins – não podemos custodiar – mas podemos dar-lhes acesso legítimo, o mais limpo possível.”
Na terça-feira, o Fundo Monetário Internacional cortou sua projeção de crescimento para a Alemanha em 2021 em 0,5 ponto percentual, a 3,1%.
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Os fundadores da startup disseram que os modelos de inteligência artificial, que devem ser “treinados” usando enormes quantidades de dados, aumentaram de complexidade desde 2018. Treinar um modelo agora pode exigir milhões de dólares em computação, colocando-o fora do alcance de todos, exceto grandes empresas.
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