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生产经济中的经常账户决定
面板 (a) 显示生产函数 AF ( I )。面板 (b) 显示资本边际产量与资本水平的关系。当 I 1 = 0 时，产量为零。产量随投资增加，但增长率不断下降。面板 (a) 和 (b) 之间的关联在于，给定投资水平下的生产函数斜率等于相同投资水平下资本边际产量的水平。例如，在图中，资本存量等于 I ∗ 1 时的生产函数斜率等于资本存量也等于 I ∗ 1 时资本边际产量的水平。资本边际产量曲线呈向下倾斜趋势，反映了资本边际产量递减的假设。
确定的环境影响评估记录
planer (e.g., around gullies), • Loader/excavator used to collect and move excess material, • Sweeper to collect loose material and provide clean laying surface, • Milled out/excavated materials all taken off site, • Tack/bond coat laid, • Binder material laid and compressed by paver (where required), • Material compacted using a heavy roller, • New bituminous surface course material laid by paver, • Material compacted using a heavy滚筒，•机械清扫器以收集松动的材料，•HGV以拆除和更换材料，•必要时使用路标和螺柱，•拆除TM和开放路。
评估和资格认定标准 (SEED)
第一部分：简介 评估和资格认定标准 (SEED) 文件旨在作为南卡罗来纳州教育委员会条例 43-243.1（残疾儿童特殊教育项目入学标准）的补充。SEED 包含旨在帮助评估团队实施该条例的标准。这是一份动态文件，将根据南卡罗来纳州收到美国教育部特殊教育项目办公室的进一步指导、法院判决结果、州法规变更和最新研究结果定期更新。有关南卡罗来纳州其他特殊教育条例，请参阅州教育委员会条例 43-243。请将此文件用作：
用SWOT和AHP
摘要本研究旨在通过SWOT-AHP混合方法在油漆行业中制定战略决策。SWOT因素的计算优先级可以为公司的主要决策形成管理方法。SWOT因素的计算优先级可以为公司的主要决策形成管理方法。从研究结果中，有望使用基于影响因素的混合SWOT-AHP方法概述战略分析的应用。使用专家选择软件的AHP分析。 SWOT分析和AHP方法结果产生策略优先级：（1）构建OMNI渠道，（2）与所有渠道建立密切的关系。 （3）与个人价值观建立密切的关系，尤其是对于帕累托商店。 （4）销售协作，（5）开始为数字业务建立基础架构，（6）制定建立协作关系的策略。使用专家选择软件的AHP分析。SWOT分析和AHP方法结果产生策略优先级：（1）构建OMNI渠道，（2）与所有渠道建立密切的关系。（3）与个人价值观建立密切的关系，尤其是对于帕累托商店。（4）销售协作，（5）开始为数字业务建立基础架构，（6）制定建立协作关系的策略。
确定的环境影响评估记录
该计划将仅限于行车道边界，在施工期间，TM，植物和车辆的存在将暂时影响道路的视图。预计这是当地的轻微暂时影响，在完成作品后，整个观点或文化遗产不会永久改变。因此，对文化遗产的影响已被评估为“没有变化”，并且已被范围划定了需要进一步评估。
确定计算出的脑电图指数的不准确性
由于测量值而获得的数据，与测量过程本身有关，以及消除记录的干扰（如果有）的必要性。这些数据可用于进一步的计算，其结果将受到此不准确性的影响。确定计算结果的不确定性水平可能会对结果解释产生重大影响。例如，如果根据计算结果确定的参数会随时间变化，则将其与不准确性的水平联系起来很重要。这些更改可能是由于数据记录不准确。如果计算需要从不同来源集成数据，则计算结果的不准确性将是由于来自这些来源的数据不准确。来自许多来源的数据计算的一种类型是向量空间中的转换。一个简单的例子是测量对象在二维空间中的位置和坐标系的变化。可以使用具有不同参数的两个测量设备进行此类测量。测量坐标系可能与目标坐标系不同。在这种情况下，坐标系进行了转换。让我们假设一种设备提供了非常准确的值，而另一个设备非常不准确。如果我们开始旋转坐标系，则各个轴上的不准确性水平将会改变。它们将成长和收缩，经过360度旋转后，它们将返回其原始值。在计算过程中不确定性值可能会下降的事实排除了使用方法来确定不确定性的不准确性，其中应从坐标系统转换的公式中确定不确定性。可以从以下文章的推论中可以看出，坐标不准确的变化与坐标的方式不变。这使他们可以减少，即使他们不承担负值。坐标系转换的公式非常广泛使用。它不仅限于旋转，更改对象的比例。转换确定对象的大小如何在特定相对论理论，转换为傅立叶，余弦，波浪等中如何变化。
疫苗给药的工作流确定工具
关键利益相关者将需要合作进行富有成效的重新设计会话。将2D条形码扫描到疫苗管理工作流程中将需要集思广益，并可能随着工作人员的投入而进行迭代。重要的是要有适当的利益相关者群体和决策者。邀请主要利益相关者将对重新设计的工作流的可行性进行公开讨论。
印度 Pratham 的态度确定和控制......
本文介绍了由印度理工学院孟买分校学生建造的微型卫星“Pratham”的姿态确定和控制子系统。学生卫星（如 Pratham）通常具有有限的传感、计算和通信能力，因此需要自主且计算效率高的算法。本文介绍了以最小计算负荷和无需任何地面支持即可实现所需指向精度的姿态确定和控制方法。三轴磁力计、六个 2-π 太阳传感器和一个单频 GPS 接收器用作机载传感器，使用单帧方法进行姿态确定。姿态控制器设计为使用三个正交磁力矩器实现 10 度的天底指向精度。通过涉及卫星环境、动力学、执行器和传感器模型的闭环仿真验证了算法的性能。最后，介绍了实时机载计算机在环仿真的初步结果。
评估颜色模型的定量确定...
近年来，用于数字图像分析（DIA）的智能手机已成为一种负担得起的，用户友好且可访问的化学和食品分析工具，尤其是在色彩法上。这项研究旨在比较各种颜色模型的性能，并证明它们在使用DIA中量化商业产品中的食品染料方面有用。使用Oppo F11智能手机捕获了500 lux的食物染料溶液的图像，而RGB值在数学上转换为多种颜色模型。结果表明，标准化的蓝色通道是使用DIA分析不同食物染料的最强大的颜色模型。所研究的九种食品染料的相应检测极限（LOD）和定量限（LOQ）如下：Carmoisine，3.7和11.3 mg/L；日落黄色，1.0和3.1 mg/l; Allura Red，2.0和6.0 mg/L； Ponceau 4R，1.3和4.0 mg/L; tartrazine，5.0和15.2 mg/l;快绿色，2.0和6.1 mg/l;明亮的蓝色，1.9和5.7 mg/l；喹啉黄色WS，3.3和9.9 mg/l和靛蓝胭脂红，1.2和3.8 mg/l。这些LOD和LOQ值与从UV-VIS光谱测量获得的LOD和LOQ值相当：Carmoisine，2.4和7.2 mg/L；日落黄色：0.9和2.6 mg/l； Allura Red，1.4和4.2 mg/L； Ponceau 4r，1.9和5.7 mg/L; tartrazine，0.9和2.7 mg/l;快绿色，1.5和4.4 mg/l;明亮的蓝色，3.6和10.9 mg/l；喹啉黄色WS，0.3和0.9 mg/l和靛蓝胭脂红，4.3和13.0 mg/l。成功应用了DIA方法，以确定分别含有碳蛋白，tarrazine和brirlin Blue的三个商业样品（样品S1-S3）中食品染料的浓度。测得的浓度为52.7±2.6 mg/l（S1），105.9±5.4 mg/L（S2）和7.9±0.5 mg/L（S3），与UV-VIS光谱镜检查结果非常吻合，而UV-VIS光谱均采用标准添加方法58.2±3.0 mg/l（S1），106.6.6.3 mg/l（S1），106.3 mg/l（S2） 8.3±0.5mg/L（S3）。总体而言，此颜色模型研究表明，DIA方法是一种可靠且负担得起的食品染料分析工具，可以可能用于公共卫生和安全监测。