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这项研究的目标是查看地方政府的收入(包括当地的源收入,一般分配基金和特殊分配基金)是否对使用经济增长作为调节变量的资本支出有影响。通过使用文档研究方法收集数据,根据地区和城市的标准形成样本,并在2018 - 2021年与地方政府预算报告。数据分析技术包括多个线性回归和调节回归分析。该研究的结果发现,本地资源收入,一般分配资金对资本支出有影响,而特殊的分配资金和经济增长对资本支出没有影响。经济增长不能减轻本地源收入和资本支出之间的关系,但可以调节一般分配资金与特殊分配资金与资本支出之间的关系。关键字:资本支出,一般分配基金,本地源收入,经济增长。doi:10.20885/incaf.vol1.art10简介
基于模型的系统工程 (MBSE) 的核心是“从概念设计阶段开始并贯穿整个开发和后续生命周期阶段的建模形式化应用,以支持系统需求、设计、分析、验证和确认活动”(INCOSE,2007)。因此,MBSE 提倡“使用模型来执行传统上使用文档执行的系统工程活动”(Mann,2009)。这促进了对复杂系统工程过程的理解,包括人工智能 (AI) 系统工程作为一个多工程过程 (Mattioli 等人,2023d)。然而,MBSE 的成功应用需要对 ISO/IEC DIS 30145-2 标准定义的 AI 可信度进行评估,即“以可验证的方式满足利益相关者期望的能力”。事实上,如果在开发早期阶段没有对可信度进行评估,那么在航空电子、移动、医疗保健和国防等安全关键系统中部署人工智能组件就会变得有风险 (Mattioli 等人,2023b)。鉴于此,量化基于人工智能的系统可信度成为热门话题也就不足为奇了 (Braunschweig 等人,2022)。人工智能
摘要Koperasi Tempe Tahu印度尼西亚Kopti Handayani在有助于发展经济弱社区的社区中的作用,这些社区需要赋予和发展。Kopti Handayani Salatiga成为研究地点,目的是描述和解释Kopti Handayani Salatiga在帮助建立社区薄弱经济方面的作用,以及Kopti Handayani Salatiga的策略,以增强和发展Tahu tahu tempe工匠,以提高经济生活。这项研究使用了描述性定性方法。使用文档研究和文献认为相关的文献收集数据,然后对与相关方进行直接深入访谈的结果进行了描述分析。获得的研究结果是:首先,Kopti Handayani Salatiga在促进者,调解人和动机方面所扮演的角色可以很好地运行。第二,从SWOT分析的结果来看,建议Kopti Handayani的作用和策略是非常观点,并且对发展有很高的希望,并可以提高人们在Salatiga关键字角色中人民的经济疲软;战略;经济弱
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第一版前言 iii 1 简介 1 1.1 背景 1 1.1.1 范围 1 1.1.2 愿景 1 1.1.3 目标 2 1.1.4 限制/注意事项 2 1.1.5 目标受众 4 1.2 使用文档 5 2 分类法 7 2.1 概述和目的 7 2.1.1 通用分类法结构 7 2.1.2 使用分类法 8 2.2 应用分类法 9 2.2.1 简介 9 2.2.2 图形表示 10 2.2.3 文本表示 16 2.2.4 基于分类法的技术描述目录 19 2.3 质量衡量分类法 29 2.3.1 简介 29 2.3.2 图形表示 30 2.3.3 文本表示34 2.3.4 基于分类法的技术描述目录 36 3 技术描述 43 3.1 定义软件技术 43 3.2 技术类别 44 3.3 技术描述模板 45 3.4 技术采用挑战 51 3.5 技术描述的字母顺序列表 59 参考文献 391 词汇表 393 附录 A 后续版本提交信息 407 附录 B 用户反馈 409 附录 C 使用场景 411 关键字索引 417
摘要该研究调查了肯尼亚气候变化政策的民间社会组织(CSO)的作用。在发展中国家中,肯尼亚被认为是气候变化政策的阵营。遵循公民社会组织可能在使政府行为者对国际协议负责的概念中发挥作用,该研究使用了一个理论框架,概念化了公众问责制,公民社会组织的作用,与其他参与者的关系以及使用国际协议来探索CSO与各种背景的CSO如何从事各种背景,从而在国家和国家(县)级别从事气候变化政策。该研究使用文档审查和半结构化访谈采用定性方法论。这项研究的结果表明,尽管CSO在肯尼亚的气候变化政策上发挥了重要作用,但他们的参与必须被理解为非常复杂。他们不仅可以参与与气候变化政策相互联系的角色(监视,倡导,服务提供和帐户持有),而且这些角色也受到CSO与其他参与者的关系的影响。因此,在我们建议公民社会组织可能使政府行为者对国家一级的国际气候变化协议负责之前,我们必须首先承认CSO在国家一级参与气候变化政策的复杂性。
摘要 动机 在序列中寻找概率基序是注释假定转录因子结合位点 (TFBS) 的常见任务。有用的基序表示包括位置权重矩阵 (PWM)、双核苷酸 PWM (di-PWM) 和隐马尔可夫模型 (HMM)。双核苷酸 PWM 结合了 PWM 的简单性(矩阵形式和累积评分函数),但也加入了基序中相邻位置之间的依赖关系(不同于忽略任何依赖关系的 PWM)。例如,为了表示结合位点,HOCOMOCO 数据库提供了来自实验数据的 di-PWM 基序。目前,两个程序 SPRy-SARUS 和 MOODS 可以在序列中搜索 di-PWM。结果 我们提出了一个 Python 包 dipwmsearch,它为这项任务提供了一种原创且高效的算法(它首先枚举 di-PWM 的匹配词,然后立即在序列中搜索它们,即使它包含 IUPAC 代码)。用户可以通过 Pypi 或 conda 轻松安装,使用文档化的 Python 界面和可重复使用的示例脚本,从而顺利使用 di-PWM。可用性和实施:dipwmsearch 可在 https://pypi.org/project/dipwmsearch/ 和 https://gite.lirmm.fr/rivals/dipwmsearch/ 下根据 Cecill 许可获得。