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Recuperação Judicial e Falência
Sobre a obra Recuperação Judicial e Falência – Evidências Empíricas – 1a Ed - 2022 A presente obra, intitulada "Recuperação judicial e falência: evidências empíricas", pode ser classificada como uma inovadora coletânea que trata de assuntos polêmicos do sistema de insolvência. Inovadora, uma vez que o principal ponto de referência, dos artigos colecionados, consiste na pesquisa empírica realizada pelos autores, sem se descuidar do que é defendido pela doutrina, e daquilo que é aplicado pelos tribunais pátrios. Nessa proposta, o leitor poderá verificar, de maneira mais concreta, a prática, em números, dos processos de recuperação judicial e de falência.
Crimes Contra o Sistema Financeiro Nacional e o Mercado de Capitais
A obra é resultado de uma pesquisa aprofundada e abrangente que trata do tema de forma precisa e científica. O autor apresenta um panorama detalhado sobre a legislação que trata dos crimes financeiros, oferecendo uma análise completa e equilibrada de seus aspectos legais e práticos. O livro contém dados importantes para aqueles que buscam compreender a importância da legislação dos crimes financeiros, bem como seus impactos sobre o sistema financeiro nacional e o mercado de capitais. Além disso, a obra apresenta um estudo sólido do Princípio da Legalidade Penal, contemplando uma perspectiva essencial para a correta compreensão do tema. Texto de contracapa: Es un verdadero privilegio ser convocado a prologar una nueva obra del reconocido especialista en Derecho Penal Económico Bruno Queiroz Oliveira, polifacético nativo del Estado de Maranhao que en su condición de Doctor en Derecho, Mestre, Professor (Unichristus), Académico de la Academia de Derecho de Ceará, publicista, Procurador de la Caixa Económica Federal y Abogado criminalista, encarna con las mejores virtudes de la nueva generación de destacados penalistas brasileños.
Estudos Sobre a Reforma da Lei 11.101/2005
Tem sabor de lugar comum dizer que a pandemia que nos assolou a partir de 2020 deixou – e, sabe-se lá por quanto tempo, ainda deixará – lições importantes. Menos evidente ou fácil será determinar o que efetivamente teremos aprendido e quão profundo e persistente poderá ser o legado dessa amarga experiência mundial. Dentre os aspectos positivos, como se tem destacado em diferentes foros, está o da evolução tecnológica: em muitas áreas – aí incluída a jurídica – talvez tenhamos avançado décadas em apenas um ano. Técnicas até então empregadas de forma tímida ou incipiente ganharam corpo e outras novas foram concebidas, como forma de preservar atividades profission...
National Union Catalog
Includes entries for maps and atlases.
Almanaque
None
Doing Business 2011
Eighth in a series of annual reports comparing business regulations in 183 economies, Doing Business 2011 measures regulations affecting 10 areas of everyday business activity: starting a business, dealing with construction permits, employing workers, registering property, getting credit, protecting investors, paying taxes, trading across borders, enforcing contracts, and closing a business. The report updates all 10 sets of indicators, ranks countries on their overall ease of doing business and analyzes reforms to business regulation- identifying which countries are improving strengthening their business environment the most and which ones slipped. Doing Business 2011 includes results on the ongoing research in the area of "getting electricity" and illustrates how reforms in business regulations can translate into better outcomes for domestic entrepreneurs and the wider economy. It also focuses on how women in particular are affected by complex business regulations.
Pattern Recognition and Machine Learning
This is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. The book presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers are not feasible. It uses graphical models to describe probability distributions when no other books apply graphical models to machine learning. No previous knowledge of pattern recognition or machine learning concepts is assumed. Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some experience in the use of probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory.
