本文研究了乌克兰腐败和影子经济的成因、本质和特点,以及它们之间的关系,并与中欧和东欧其他国家进行比较。通过对统计数据的相关回归分析,我们发现,在所有中欧和东欧国家中,腐败程度和影子经济之间存在直接的相关性,但相关性的强度和统计显著性各不相同。然而,腐败对影子经济水平变化的影响程度在该地区各国之间存在显著差异。主要结论是,在腐败和影子经济水平相对较高的国家,腐败造成的影子经济份额小于这些现象水平相对较低的国家。本文找出了乌克兰腐败程度和影子经济之间相关性较弱的原因。本文确定了乌克兰经济影子经济的主要腐败和非腐败因素。本文得出结论,乌克兰打击腐败和影子经济的政策和措施应旨在消除其根源,而不是表面现象。
本研究调查了中欧和东欧在过去 25 年的经济增长情况。经济在任何国家都是一个重要的话题,但在发展中国家则更为有趣。欧盟的基本思想之一是成员国之间的趋同,即缩小发展差距,这可以通过较不发达国家的更快经济增长来实现。增长理论是经济学的主要主题之一。它的重要性在于发展欲望是人类的主要驱动力之一。本研究旨在揭示欧盟 11 个中欧和东欧成员国的增长路径之间的关键差异和共同点。在介绍增长理论之后,研究对象中欧和东欧成员国的增长表现被明确。研究期间,考虑了人均 GDP、人口、移民、活动率、就业率、失业率、外国直接投资和对外贸易开放度。
正在开发其他方案(包括纳入了调查的结果),将包括在精制方法中。应该建立更现实的方案,因为数字欧元的采用率不可能为100%,而且不可能100%的消费者存储最大允许的数量。
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如分子生物学的中心教条所示,DNA,RNA和蛋白之间的相互作用是生物过程的基础。现代生物学预训练的模型在分析这些大分子方面取得了巨大的成功,但它们的感染性质仍未得到探索。在本文中,我们遵循Central Dogma的指导来重新设计数据和模型管道,并提供一个全面的框架,即生命代码,这些框架涵盖了不同的生物功能。至于数据流,我们提出了一条统一的管道来通过将RNA转录并反向翻译为基于核苷酸的序列来整合多词数据。至于模型,我们设计了一个密码子令牌和混合长期架构,以用遮罩的建模预训练编码编码和非编码区域的相互作用。通过编码序列对翻译和折叠过程进行建模,生命代码通过从现成的蛋白质语言模型中的知识分离来学习相应的氨基酸的蛋白质结构。这样的设计使生命代码能够在遗传序列中捕获复杂的相互作用,从而更全面地了解了与中央教条的多摩学。广泛的实验表明,生命代码在三个OMIC的各种任务上实现了状态绩效,突出了其进步多摩学分析和解释的潜力。
问责制斗争,即使在具有民主表现的州,选举程序也越来越受到破坏,而统治方利用不透明的融资和操纵规则来确保他们对权力的控制。投票购买,恐吓和在竞选活动中滥用国家资源,削弱了公众对民主进程的信任,并突出了各个国家领导人如何依靠腐败的。在佐治亚州(53),最近的大规模抗议活动爆发了政府决定停止欧盟融合进程的决定。还为他们的指控促成了选举欺诈,侵犯人权,国家俘虏和未能遏制腐败的指控,并且表现出对系统性腐败的普遍不满,而这些腐败正在占据社会的许多地方。统治方也正在削弱监督,因为许多州介绍了针对独立媒体和民间社会的外国代理法律。在Türkiye(34)中,此类法案在广泛批评后被撤回,但有迹象表明它可以重新考虑 - 类似于波斯尼亚和赫泽格维纳(Bosnia)和赫泽戈维纳(Bosnia)(33)Republika srpska,最近被重新引入了先前使用的立法。在塞尔维亚(35)统治联盟的亲俄党在议会中提出了类似的立法提案。吉尔吉斯斯坦最近颁布的外国代理法通过限制性的监督和惩罚性措施,加剧了对公民空间的压力,针对记者,激进主义者和民间社会。许多州的法律不足以控制政治融资,游说披露或实益所有权透明度 - 有些根本没有。由于政府甚至没有实施最基本的反对腐败措施,该地区十九个国家中十五个国家中缺乏有效的反腐败控制。政府在很大程度上忽略了公共利益,使用特殊立法避免控制高价值战略投资。阿尔巴尼亚政府(42)已签订了价值数十亿美元的不透明外国投资协议,冒着破坏珍贵的Vjosa河三角洲的风险。要观看的国家:塞尔维亚塞尔维亚(35)继续在CPI上下降,因为在亚历山大总统的严格控制下,行政统治和腐败的机构脆弱性增长。
大脑区域 1:大脑 - 大脑叶皮质及其功能(额叶、顶叶、颞叶、枕叶和岛叶) - 大脑对身体运动和感觉知觉的划分(中央前回和中央后回)。 - 大脑与语言(布罗卡区和韦尼克区以及失语症 - 大脑与睡眠 - 大脑与记忆 - 大脑核与运动功能 - 大脑核与情绪(边缘系统)
中央教条是理解生物体中流量15和遗传信息表达的基本框架,从而促进了分子类型中不同生物学序列的16个连接。在这项研究中,我们17个CD-GPT(中央教条生成预处理的变压器),这是一个具有10亿参数的属生物基础模型,旨在捕获DNA,RNA和蛋白质之间的19个序列关系。我们在20个统一的代表空间中对序列进行建模,并采用共享的,多分子的词汇21来有效地缩小其在嵌入空间中的距离。通过扩展22在核苷酸和氨基酸序列数据上进行预处理,CD-GPT在广泛的预测性和生成性下降24个流中表现出23个出色的性能,包括单分子和多分子分析。值得注意的是,在基因组元素检测,蛋白质26预测,RNA-蛋白相互作用鉴定以及生成性任务等任务中,有25个CD-GPT在诸如27蛋白产生和反向翻译之类的生成任务中出色。CD-GPT的多功能性开辟了28种有希望的途径,用于高级多摩变分析。29