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World File Search System互补性
菜单成本经济中的非线性通货膨胀动态
典型菜单成本模型在参数化以匹配微观价格数据时，无法再现价格变化比例随通货膨胀而增加的程度。它们还预测在存在战略互补性的情况下，菜单成本会大得难以置信，并且分配不当。我们通过沿两个维度扩展多产品菜单成本模型来解决这些缺陷。首先，公司销售的产品是不完全替代品。其次，战略互补性存在于公司层面，而不是产品层面。与标准模型相比，价格变化比例会随着货币冲击的规模而迅速增加，因此我们的模型意味着非线性菲利普斯曲线。
“人工智能改变法律和社会——深入思考不久的将来”
自治作为受到平等对待和尊重的成员身份 / 自治作为“自己生活的作者”应享有的能力的目标 / 两种自治的互补性 / 自治作为集体自律 < /div>
迅速发展的单克抗体和蛋白质 -
vrc01 bnabs定义为： - 重链（HC）V基因等位基因VH1-2 *02或 *04; - 任何轻链（LC）互补性决定区域3（LCDR3）的长度为五个氨基酸。
量子干涉测量中的路径信息
自从著名的玻尔-爱因斯坦对话以来，人们就知道，在干涉实验中，不可能同时获得最大可见度的干涉图样和路径信息。量子力学的这一特性是其一致性所必需的，费曼 2 将这一特性提升为一个原则：每当不可能（甚至在原则上）获得路径信息时，就必须叠加概率幅度，而不是将概率相加，以进行实验预测。玻尔引入了互补性的概念来描述两个可观测量不能同时精确知道的情况，海森堡不确定性原理就是其中的一个特例。对于玻尔来说，互补性是由于测量一个量（例如位置）的仪器的设计本身就排除了对互补量（这里是动量）的测量。在本文中，我们讨论了干涉和路径信息之间互补性的三个明确情况，并提出了一些有趣的结果。在第 2 节中，给出了双光子量子擦除器的实验实现；在第 3 节中，我们讨论了基于这些想法实现新的纠缠光子强源；在第 4 节中，我们介绍了与路径信息考虑密切相关的 Aharonov-Bohm 和 Einstein-Podolsky-Rosen 非局域性尖端之间的非平凡关系。
人工智能和机器人的宏观经济效应：基于调查的估计
该校对硕士生和博士生分别进行调查，但将两者合并为“研究生毕业生”。 13.劳动年收入从“50万日元以下”到“2000万日元以上”分为18个等级，为了避免复杂化，统一分为3个等级。 14 每周工作时间也被用作解释变量，通过对选项中值进行对数变换计算得出。 15 Morikawa (2017) 早期利用企业层面的调查数据，对人工智能与教育背景的关系进行了分析，其报告结果显示人工智能与工人教育背景之间存在互补性，本文的结果与该结果一致。 Draca 等人（2024）通过分析英国数据，证明了机器学习/人工智能与技能（大学毕业生和 STEM 职业）的互补性。
菜单成本经济中的非线性通货膨胀动态
我们表明，当将标准菜单成本模型参数化以匹配价格变化分布时，它存在三个重要缺陷：它们需要不切实际的大菜单成本、它们预测大量的错误分配，并且它们无法在数据中重现价格变化频率和通货膨胀之间的联动。在存在微观经济战略互补性的情况下，这些缺陷会被放大。我们通过沿两个维度扩展标准多产品菜单成本模型来解决这些问题。首先，我们假设战略互补性存在于公司层面，而不是产品层面。其次，我们假设公司销售的产品是不完全替代品。与标准模型相比，价格变化的频率随着货币冲击的规模而迅速增加，因此我们的模型意味着非线性的产出响应。即使对于较小的冲击，我们的模型也会预测更强的选择效应，因此价格响应更灵活，实际效应更小。
人工智能特设委员会 (CAHAI)
可行性研究第 9 章概述。本文件采用类似的结构。在第 I 部分，概述了与人工智能应用的人权 (HR)、民主 (D) 和法治 (R) 影响评估模型 (HRDRIA) 相关的方法论考虑。在这方面，该文件介绍了现有的影响评估工具和框架，这些工具和框架要么特别与人工智能有关，要么适用于一般人权影响评估。此外，它探讨了这些工具和框架最相关的特征，特别是人工智能系统的主要特征和评估变量，以及如何将法治和民主纳入人工智能系统的综合评估模型。在第 II 部分，该文件提出了 HRDRIA 的可能方法，以期在后期制定具体的评估模型。在第三部分中，我们将研究未来 HRDRIA 与第二部分中提到的现有影响评估的互补性，以及可行性研究第 9 章中概述的合规机制，以期增强附加值和互补性。
255 - 风能与太阳能互补指数... - JNS
本研究旨在确定阿尔巴尼亚发罗拉可再生能源的互补指数。该市的电力供应主要以水力发电为主。近年来，随着负荷需求的增加，利用可再生能源的需求也日益增加，而阿尔巴尼亚优越的地理位置也推动了这一需求。分析不同时间和空间尺度上的风能和太阳能数据对于优化这些能源的发电至关重要。这两种能源之间的互补性可以减少混合系统中对储能的需求。确定最佳互补性可确保持续的能源供应，同时防止生产过剩。通过检查每月平均风速和太阳辐射数据，我们可以预测使用适合该地区的光伏系统和涡轮机的每月发电量。根据太阳能和风能生产的预测图，我们确定了时间、能量和幅度的互补指数。结果表明，它们的生产在一段时间内具有中等程度的同步性，尽管它们并不总是完全互补。