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增加未来住房供应：对爱尔兰经济有何影响？
鉴于爱尔兰住宅市场住房供需不平衡的现象已得到广泛认可，政策措施尤其侧重于在中期内大幅增加住房供应。本文旨在确定住房活动持续增长对爱尔兰经济的影响。特别是，我们力求确定实体经济和金融经济不同方面的潜在产能限制，这些限制可能是住房供应水平提高的结果。本文研究了为实现政府住房供应目标所需的建筑业就业人数可能增加的情况，并评估了增加建筑活动所需的额外工人可能来自何处。本文使用 COSMO（爱尔兰经济的总体模型）中最近开发的爱尔兰建筑业模型来评估住房供应增加对宏观经济的总体影响。这对于评估建筑业在更广泛经济中的表现特别有益。本文还关注金融业和为增加住房供应提供资金的问题。也就是说，传统金融业是否能够提供所需的资金，还是需要其他来源，包括国家本身的更多参与？最后，本文提出了一些可能有助于解决一些潜在限制的进一步政策选择。
集成报告2024
虽然我们在2023财年的净销售额下降，包括多种原因，包括LPG进口价格低于上一年，销售价格较低，可充电电池材料的销售下降，用于下一代车辆的可充电电池材料的销售额，但自上一年以来的生产成本以来，营业利润在上一年的努力中取得了高度的努力。其他因素包括记录为负性善意的非运营费用（收入），这使Cosmo Energy Holdings Co.，Ltd.股权方法分支机构。普通利润和净收入连续第九年达到了创纪录的高潮。根据2023年6月宣布的中期管理计划的计划27，我们目前针对以下财务目标：ROE 10％或更多； ROIC为6％以上； 2027财年的营业利润为650亿日元。在2023财年，ROE为14.3％，ROIC为6.7％，都超过了资本成本。当年的营业利润为506亿日元，因为我们朝着中期管理计划的目标开始有前途的开端。我们在PLAN27的五年期间的政策是提高对氢业务和其他领域的长期增长的投资，同时积极投资于即时收入的业务。，我们将在投资未来收益时继续增强Plan27中要求的倡议。
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。
季度经济评论，2021 年夏季
在本框中，我们将爱尔兰经济在新冠疫情下的实际和未来表现与如果没有发生新冠疫情，经济可能的表现进行了比较。这使我们能够研究新冠疫情对爱尔兰经济的影响，并使我们能够回答以下问题：“如果没有发生新冠疫情，经济现在会怎样？”这很重要，因为它使我们能够估算疫情在短期内给爱尔兰经济造成的损失。为了解决这个问题，我们借鉴了 Bergin 等人 (2021) 的研究，他们生成了一个无疫情基线，以研究爱尔兰经济在新冠疫情后的复苏路径。Bergin 等人 (2021) 使用 COSMO（爱尔兰经济的大规模宏观计量经济模型）在没有疫情的情况下生成了一条替代增长路径。这一基准包括英国与欧盟之间的自由贸易协定 (FTA)，该协定将于 2021 年初生效，并反映了爱尔兰经济的历史和近期发展，中期 GDP 增长率接近 3.5%。在表 A.1 中，我们总结了根据这一基准预测的 2020-2022 年期间爱尔兰经济主要总量的增长率。表中还包括 2020 年的实际增长率和《季度经济评论》的最新预测。表 A.1 爱尔兰经济的替代增长率（%）
降低了区域气候中的浮点精度...
摘要。使用单个精度的渗透点反应在操作天气预测中变得越来越普遍。同时，气候模拟通常仍以双重精度运行。这样做的原因可能是多种多样的，范围从对依从性和保护法的关注到对缓慢过程的未知效果，或者仅仅是较不频繁的机会和较高的验证计算成本。使用基于合奏的统计方法，Zeman和Schär（2022）可以检测区域天气和气候模型Cosmo的双重和单位仿真之间的差异。但是，这些差异是最小的，通常只能在模拟的第一个小时或几天内检测到。为了评估这些差异是否与区域气候模拟相关，我们已经对100年的区域气候下限实验（Euro-Cordex）进行了为期10年的集合模拟，并与100个合奏成员进行了单一和双重精度。通过基于所有测试变量的分布差异，我们仅在每12或24小时以47个输出变量应用47个输出变量的统计测试每12或24 h，每12或24 h都会发现单精度气候模拟的排斥率略有增加。拒绝率的增加远小于模型中水平差异系数的较小变化而产生的。因此，我们认为它可以被模型不确定性掩盖，因为它被忽略了。据我们所知，这项研究代表了迄今为止对
物理热力学模型中的机器学习方法
对混合物的热力学特性的了解对于化学工程至关重要。然而，混合物的纯粹组合多样性使得无法实验研究每种相关混合物，从而使可靠的词典方法是必不可少的。组分组方法（GCM）被广泛用于此目的。最完善的GCM是预测液体混合物中的效率系数的UNIFAC。自1975年引入[3]以来，它已不断修订和改进[15、4、12、16、5、17]，并在基本上所有过程模拟器中实施，强调了其持久的相关性和成功。我们使用最新发布的UNIFAC [17]，在此标记为Unifac 1.0，作为参考。uniFAC 1.0将组件分解为结构组，将其应用于给定的混合物需要成对相互作用参数（a），对于发生的主组M和N的每个二元组合。ever，由于缺乏直接拟合的实验数据，在某些情况下，所有组对组的相互作用参数缺少56％的组，在某些情况下，由于有挑战性的拟合过程，这会严重阻碍unifac 1.0的适用性（单个丢失的相关参数会阻止使用该模型）。未知的MN可以使用基于COSMO的预测方法或原子相互作用参数的人工训练数据来估算MN。然而，两种方法都产生不可靠的结果，并且无法与实验蒸气液平衡（VLE）数据相匹配[13]。在这项工作中，我们介绍了一种基于机器学习的GCM相互作用参数的新方法。该方法基于以下想法：配对参数可以视为方形矩阵的元素和
大规模谋杀、针对个人和团伙跟踪
简介 全球各地都有人声称自己是某些有组织团体活动的目标，而这些活动的目的是对他们造成身心伤害。他们称自己为“目标个人”或“TI”。他们将有组织的团体伤害他们的行为称为“团伙跟踪”。《纽约时报》估计，至少有 10,000 人声称自己是团伙跟踪的受害者（McPhate 2016）。为了报复所谓的有组织的跟踪，一些人诉诸于大规模谋杀或企图大规模谋杀的极端暴力行为。《纽约时报》的 Mike McPhate 发现了三起此类团伙跟踪案件。其中一起案件涉及 Gavin Eugene Long（又名 Cosmo Ausar Setepenra）。2016 年 7 月，他枪杀了三名路易斯安那州巴吞鲁日的警察，并打伤三人。另外两起案件包括 2013 年在华盛顿海军造船厂杀害 12 人的亚伦·亚历克西斯（Aaron Alexis），又名“海军造船厂枪手”，以及 2014 年 11 月在母校佛罗里达州立大学图书馆枪杀三人的迈伦·梅（Myron May）（McPhate，2016）。第四起与团伙跟踪大规模谋杀有关的案件可能是越南移民吉弗利·黄（Jiverly Wong）的案件，他于 2009 年 4 月 3 日在纽约州宾厄姆顿的美国公民协会杀死了 13 人（Knoll，2010）。这些案件表明，至少一些认为自己是团伙跟踪受害者的人有能力实施极端暴力。他们也可能患有精神疾病。2016 年对该现象的一项研究发现，在他们的样本中，100% 的人
2025 年 5 月 7 日至 9 日 - 印度新德里
Adnan AL RAIS 阿联酋穆罕默德·本·拉希德航天中心（MBRSC）空间运营与探索部门助理总干事 Márcia ALVARENGA DOS SANTOS 巴西空间局（AEB）国际合作办公室主任 GK ANANTHASURESH 印度科学研究所机械工程系，班加罗尔，印度 Pakorn APAPHANT 泰国地理信息和空间技术发展局（GISTDA）执行董事 Dunay BADIRKHANOV Azercosmos 副主席，阿塞拜疆 Stephanie BEDNAREK SpaceX 商业销售副总裁，美国 Pierre W. BOUSQUET 法国国家空间研究中心（CNES）行星学和微重力项目办公室主任 Marco BRANCATI 意大利 Telespazio 首席技术官 Michal BRICHTA 斯洛伐克投资贸易发展署斯洛伐克空间办公室工业分部主任，斯洛伐克 David CAPONIO VAST 产品和业务开发高级副总裁，美国 Bruce CHESLEY 教学科学与技术公司高级助理，美国 Mario COSMO 意大利航天局（ASI）科学与创新总监，意大利 Rebekah DAVIS REED 美国国家航空航天局（NASA）探索系统发展任务理事会（ESDMD）国际一体化负责人，美国 Rosa Ma DEL REFUGIO RAMÍREZ DE ARELLANO Y HARO 墨西哥航天局（AEM）国际事务和空间安全事务总协调员，墨西哥 Steve DURST 国际月球观测协会（ILOA）主任，美国 Reinhold EWALD 斯图加特大学宇航员和宇航学教授，太空探索者协会（ASE）主席，德国
O2 可再生能源 XV 私人有限公司
设施/工具金额（₹ 千万卢比）评级 1 评级行动长期银行融资 158.09 CARE A-；稳定已分配工具/设施详情见附件 1。理由和关键评级驱动因素 O2 Renewable Energy XV Private Limited (O2REXVPL) 的银行融资评级源于其与 Cosmo First Limited 签订的 36.40 MW AC 太阳能发电厂的固定电价长期购电协议 (PPA)，因此收入可见性令人安心。此外，PPA 中存在与最低承购保证和承购方违约时终止合同有关的授权条款，从信用角度提供了安心。项目及时调试并获得必要的批准也为评级增添了安心。贷款条件优惠，期限较长，规定了有限期的缺口承诺以偿还 O2 Power SG Pte Limited (O2PSPL) 的债务，并维持四分之一的债务服务准备金账户 (DSRA)，这些都为评级提供了保障。贷款期限的宽松覆盖指标也增强了评级。评级还考虑了 O2PSPL（O2 Power 集团的控股公司）强大的背景和经验丰富的管理团队，该公司由知名私募股权投资者淡马锡控股有限公司和 EQT Partners 支持，对印度可再生能源项目的投资有着坚定的承诺。虽然评级考虑了有利的机器属性，但项目有限的业绩记录和稳定风险限制了评级。此外，由于项目的债务与浮动利率挂钩，评级对利率波动风险很敏感。评级敏感性：可能导致评级行动的因素积极因素
物理
介绍物理学是一门基础科学，旨在发现从宇宙到基本粒子在所有长度和时间尺度上表现出的自然现象背后的规律。物理学的特点是建立在理论和实验的辩证关系基础上的研究方法。除了为在大学或研究机构进行科学研究做准备之外，物理学的学习还提供了坚实的理论和实验基础，并结合了分析、建模和解决问题的技能。这种类型的培训完美地满足了人们对工作生涯中灵活性和学习能力日益增长的需求。经合组织指标和分析部负责人安德烈亚斯·施莱歇尔表示，“……教育系统必须为尚未创造的工作、尚未发明的技术、以及我们尚不知道会出现的问题做好准备。”从这个角度来看，物理学毕业生是从事高科技、创新含量高的专业活动的理想人选。学习物理意味着站在知识的前沿，成为一个国际社区的一部分，在世界各地分享项目、交流想法和发现、旅行、工作和教学。也正是因为这个原因，所有的课程都以英语授课。