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形态控制的 J 聚集体中室温光致发光量子产率的增强
已知由形成 J 聚集体的有机染料组成的超分子组装体表现出窄带光致发光，半峰全宽约为 ≈ 9 nm (260 cm − 1 )。然而，这些高色纯度发射体的应用受到菁 J 聚集体相当低的光致发光量子产率的阻碍，即使在溶液中形成也是如此。本文证明了菁 J 聚集体在室温下在水和烷基胺的混合溶液中可以达到高一个数量级的光致发光量子产率（从 5% 增加到 60%）。通过时间分辨的光致发光研究，显示了由于非辐射过程的抑制导致激子寿命的增加。小角度中子散射研究表明了这种高发射性 J 聚集体的形成必要条件：存在用于 J 聚集体组装的尖锐水/胺界面以及纳米级水和胺域共存以分别限制 J 聚集体尺寸和溶解单体。
机器学习筛查工具，用于预测废水中药物化合物的提取产率
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源，因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法，因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物，并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是，COSMO热模型无法解释关键过程参数，从而降低了这些计算模型的准确性。因此，需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器（测试MAE：4.510，测试R 2：0.884）和RF分类器（测试精度：0.938，测试召回：0.974）获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征：溶剂与喂养比，N - 辛烷 - 水分系数，氢键，氢键和范德华对多余的焓的贡献，以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具，以从废水中去除药物。
EM4（有效微生物4）对黄瓜生长和生产率的影响（Cucumis sativus L.）
de Vriese的Pinus merkusii Jung的抽象松香是由Pine Sap的蒸馏过程产生的。高的印尼总产量将主要的衍生策略带入了几种衍生策略，以满足市场需求。abibietic Acid（AA）是松树松香中的主要化合物，在本研究中用作观察的对象。报告的转化的一般方法涉及使用钯（PD）和铂（PT）的催化剂。两者都是珍贵金属催化剂，用于将松香的氧化脱氢 - 芳香质化进行。合成的产物可提供高产量的脱氢培养基（DHA）衍生物。本文报告说，使用碘（I 2）的铜（锌）或铜（cu）等非卓越金属的催化剂（I 2）通过无氮（N 2）和氧气（O 2）进行反应，以进行经济，高效，有效的催化剂。发现隔离了类似的产品，包括几种副产品。在高温下，通过FECL 3 -I 2和Cu（No 3）2 .3H 2 O和ZnCl 2催化剂，在反应产物中采用光谱方法鉴定出四种化合物：7-羟基 - 脱水酸酸（5），1,7-二二氧化二氧化物（6）， 。 7-异丙基-1-甲基苯乙烯-9-OL（7）和聚合物（8）。 这种修饰的松树松香主要用作合成橡胶工业，清漆，墨水，纸张尺寸等的乳化剂。 基于LC-MS/MS，UV-VIS和ATR-FTIR光谱法确定产品。 doi：10.15408/jkv.v8i1.22802 1。 简介。 7-异丙基-1-甲基苯乙烯-9-OL（7）和聚合物（8）。 这种修饰的松树松香主要用作合成橡胶工业，清漆，墨水，纸张尺寸等的乳化剂。 基于LC-MS/MS，UV-VIS和ATR-FTIR光谱法确定产品。 doi：10.15408/jkv.v8i1.22802 1。 简介。 7-异丙基-1-甲基苯乙烯-9-OL（7）和聚合物（8）。 这种修饰的松树松香主要用作合成橡胶工业，清漆，墨水，纸张尺寸等的乳化剂。 基于LC-MS/MS，UV-VIS和ATR-FTIR光谱法确定产品。 doi：10.15408/jkv.v8i1.22802 1。 简介。 7-异丙基-1-甲基苯乙烯-9-OL（7）和聚合物（8）。这种修饰的松树松香主要用作合成橡胶工业，清漆，墨水，纸张尺寸等的乳化剂。基于LC-MS/MS，UV-VIS和ATR-FTIR光谱法确定产品。doi：10.15408/jkv.v8i1.22802 1。简介关键词：阿比酸（AA），脱氢芳香化，脱氢饲料（DHA），氧化 - 脱氢，松木松香。
优化农作物管理策略，以提高产量，水生产率和藜麦的可持续性，在浅层玄武岩半干旱地区
结果和讨论：结果表明，随着温度与最佳生长条件紧密对齐，11月1日的播种产生了1446 kg ha -1的最高种子产量。藜麦的干旱耐受性意味着灌溉能够维持农作物的生长和产量。虽然农作物对更高的n剂量做出了积极反应，但研究发现，考虑到浅层底层土壤条件和潜在的住宿问题，使用100 kg n ha -1是最佳的。此外，水生产率，蛋白质和皂苷含量反映了与种子产量相似的趋势。结果表明，早期播种，40％ET C和100 kg N HA -1的灌溉产生的种子产量为1446 kg ha -1，表现出较高的碳效率和可持续性，同时最小化n 2 O发射。但是，这些策略应针对特定的生态条件量身定制。总体而言，该发现证实了印度2600万公顷浅层玄武岩穆拉姆土壤中藜麦的耕种潜力，在那里其他作物可能不会在经济上繁衍生息。
采取更及时的劳动生产率增长
由于一系列的冲击，包括COVID-19的大流行，能源危机和地缘政治紧张局势升高，近年来，近年来抽象的生产力发展变得越来越不确定。尽管如此，试图将最新生产率增长趋势的尝试受到限制，通常集中在特定职业或行业内的微观生产率上。迄今为止，尚未努力为广泛国家的劳动生产率增长的宏观经济衡量 - 本文寻求解决的差距。本文介绍了40个经合组织和加入国家的小组的劳动生产率增长。本文的主要新颖性是在面板框架内将机器学习技术与混合频率模型的集成在一起，从而可以最佳地利用更高的频率数据。该方法将混合频率设置与各种模型相结合，包括动态因子模型，惩罚回归（Lasso，Ridge，Elasticnet）和基于树的模型（梯度增强的树木，随机森林）以及出版物滞后的解释。性能提高与40个国家 /地区的自回归基准平均值约35％。机器学习模型，特别是梯度增强的树木，在大多数国家 /地区都优于替代品。与40个国家 /地区的30个国家强加的权重相比，发现具有估计重量的MIDAS规格带来了其他信息。关键字：现觉，机器学习，面板，劳动生产力。JEL代码：C4，C53，C23，E24。
EXA2PRO：异质计算系统上高发展生产率的框架
摘要 - 预计即将进行的Exascale计算系统将是一个主要挑战。需要将这些系统的复杂性隐藏在应用程序开发人员中，以提高可编程性。EXA2PRO编程框架旨在提高针对目标异质计算系统的应用程序的生产率。它基于封装低级平台特定优化的高级编程模型和抽象，并且由处理异质节点上的应用程序部署的运行时支持。它支持多种平台和加速器（CPU，GPU，基于FPGA的数据流引擎），从而使开发人员能够充分利用异质的计算系统，从而使更多的HPC应用程序可以达到Exascale Computing。使用来自不同域的四个HPC应用程序评估EXA2PRO框架。通过应用EXA2PRO框架，对应用程序进行了自动部署和评估，并在各种计算体系结构上进行了评估，使开发人员能够在加速器上获得性能结果，测试MPI群集上的可伸缩性，并有效地研究每个应用程序可以从该程度上使用不同类型的硬件重复源。
腐败和税收负担：对总要素生产率的联合影响是什么？
腐败通常被定义为滥用公共场所供私人利益。文献中有关腐败与经济发展之间关系的主要流方法是专注于腐败与投资或产出增长之间的联系。沿此行的早期评估包括Shleifer和Vishny（1993），Mauro（1995），Bardhan（1997）以及Ades和Di Tella（1999）。一个涵盖的结论是，腐败会阻碍经济表现。按定义，税收负担是一个人，公司或国家 /地区支付的税额，在该期间被认为是总收入的一部分的指定期限内。它包括对经济代理商和活动征收的各种税收和关税。McBride（2012）提供了有关分类影响的经济研究的全面摘要。结论是，扭曲税收对经济增长的总体影响是负面的。关于腐败对经济进步影响的特定渠道的证据是巨大的，但有些混杂（Cie'slik和Goczek 2018）。Mauro（1995）报告说，腐败与增长之间存在负相关，但还发现，当投资控制增长时，这种影响是微不足道的。MO（2001）补充说，当将人力资本用作解释变量时，腐败对生长的负面影响消失了。
利用人工智能减轻气候风险对企业供应链和劳动生产率的影响
近年来，人工智能 (AI) 已发展成为一种强大的工具，可以帮助创造应对气候变化的新解决方案并有效解决这一问题。人工智能有助于识别气候变化风险区域，为企业和社区制定适应计划，预测洪水和野火并确定地震位置 (Rutenberg 等人，2021 年：Jain 等人，2023 年)。此外，人工智能技术通过对大量数据集进行预测分析以匹配需求和供应模式，实现能源利用率优化并提高可再生能源效率 (Masterson，2024 年)。在本文中，我们重点关注气候变化对企业的两个重要影响以及如何使用人工智能来减轻这些气候风险。
ING Think | PDF | 2025 年荷兰经济的三大要求：消费、通胀和生产率增长
其次，即使没有出现增长奇迹，生产率增长也可能改善。原因之一是格罗宁根天然气田天然气产量减少（并最终于 2023 年停止）带来的经济拖累已不复存在。此外，公司活力也在增强。随着企业退出和破产的数量从疫情期间人为的低位增加，资本和劳动力等生产资源将更多地被其他（更有生存能力的）企业和其他部门使用。由此带来的配置效率提高也应该会促进生产率的发展。随着国内需求持续增长，这应该在 2025 年成为可能。此外，我们预计劳动力囤积的程度将下降，因为更高的劳动力成本让囤积的空间更小。
在先天性心脏缺陷中扩大了机器人识别途径的现象和变化：改善冠心病的基因检测产率
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。