尽管公司的工作领域与经济学有关,并且其活动的结果已经在该领域表现出来,但搜索,引用和降低了对经济部门的影响范围很简单。从弗里德曼(Friedman)的角度来看,公司的社会责任是通过自由经济提供社会需求的总结,以及公司对公司施加成本的任何形式的慈善和人道主义活动都是不可接受的。通过忽略社会,文化,政治和生态方面,这些理论在社会中引起了不稳定和不平等。与经济和商业企业家精神相反,经济企业家精神的另一种方法是社会企业家精神,目标是获得利润和个人利益。社会企业家精神的目的是满足社会需求,解决公共问题并履行社会任务。社会目标和任务的实现需要采用投资和赚取策略,并且通过采取这种策略,我们可以期望创造和扩大社会价值和任务。
冰从[15]产生任何霜冻时产生键反照率。这些地图中的每个地图都经过汇总和划分平均,以创建一组查找表,使我们能够在每个时间步骤和位置(包括表面,地下和大气温度)计算所有相关的物理量;表面压力;和凝结的质量。通过首先忽略潜在热项来计算凝结的质量。如果发现表面温度降低到霜点以下,则该模型将根据沉积的潜在沉积热来计算从大气中凝结的数量,以将表面温度移回霜点。我们通过将单层,多散射气氛模型与我们的表面/地下模型耦合,来解释季节性沙尘暴对全球能量平衡的影响。该模型使用尘埃深度数据[14]来计算太阳辐射散布并被大气吸收后的入射表面通量。
纳米式设备为人类血液中的流动引导定位提供了引物。这种本地化允许将感知事件的位置分配给事件本身,从而沿着早期和精确的诊断方面提供益处,并降低了成本和侵入性。流引导的定位仍处于基本阶段,只有少数针对问题的作品。尽管如此,对解决方案的性能评估已经是以一种非标准化的方式进行的,通常是按单个性能指标进行的,并且忽略了在这样的规模(例如Nanodevices的Lim-Is-Ised Energy)中相关的各个方面,并且对于这种挑战性的环境(例如,在B-Body Thz peragation In-Body Thz Propagation中极端衰减)。因此,这些评估的现实主义水平较低,不能客观地进行比较。为了解决这个问题,我们说明了情景的环境和规模相关的特点,并评估了沿一系列异构性能指标(例如本地化的准确性和可靠性)沿着一组异构性能指标的两种最先进的流动定位方法的性能。
第159号法案(2018)授权制定自动校巴士执法计划或ASBE,以提高宾夕法尼亚州校车周围的安全性。 使徒行传38(2020)和19(2023)进一步修改了程序和要求。 该计划使学校实体能够安装摄像机,以捕获驾驶员忽略校车时,忽略了激活的“停止”桅杆/桨,并违反违规行为并根据法规进行管理。 ASBE计划是宾夕法尼亚州运输部(Penndot)和宾夕法尼亚州警察局(PSP)的联合安全计划。 第19号法案(2023)要求在每年12月31日之前向参议院和房屋运输委员会主席提交以下计划年度报告。 本报告提供了全州计划状态的摘要,并报告了操作单个计划的学校实体的2023个数据。 摘要和关键要点第19号法案(2023),修改了第159号法案(2018年)的几个要素,并澄清第159号法案(2018)授权制定自动校巴士执法计划或ASBE,以提高宾夕法尼亚州校车周围的安全性。使徒行传38(2020)和19(2023)进一步修改了程序和要求。该计划使学校实体能够安装摄像机,以捕获驾驶员忽略校车时,忽略了激活的“停止”桅杆/桨,并违反违规行为并根据法规进行管理。ASBE计划是宾夕法尼亚州运输部(Penndot)和宾夕法尼亚州警察局(PSP)的联合安全计划。第19号法案(2023)要求在每年12月31日之前向参议院和房屋运输委员会主席提交以下计划年度报告。本报告提供了全州计划状态的摘要,并报告了操作单个计划的学校实体的2023个数据。摘要和关键要点第19号法案(2023),修改了第159号法案(2018年)的几个要素,并澄清
摘要 - 深处增强学习(RL)已经获得了自动在现代芯片设计中生成位置的人口。但是,这些RL模型产生的平面图的视觉样式与手动布局的样式大不相同,因为RL垫片通常只采用诸如Wirelength和Routing Expestion之类的指标作为增强学习的奖励,而忽略了人类专家的复杂且细腻的布局经验。在本文中,我们提出了一个安置得分手,以评估布局的质量,并将异常检测应用于地板计划。此外,我们将该得分手的输出添加为加强安置过程的奖励的一部分。ISPD 2005基准的实验结果表明,我们提出的放置质量得分手可以根据人类工艺风格有效地评估布局,并且将此得分手添加到增强式学习奖励中,有助于与以前的电路设计相比,用更短的线长度生成较短的线长度。索引术语 - 地板,加固倾斜,异常检测,放置得分手
我们研究市场整合对可再生能源扩展的投资影响。我们的理论强调,市场整合不仅可以通过贸易获得的收益提高分配效率,而且还激励了对可再生电厂的新投资。为了测试我们的理论预测,我们研究了智利电力市场最近的电网扩张如何改变了电力生产,批发价格,一代成本和可再生投资。然后,我们建立了一个发电厂进入的结构模型,以量化有或没有投资效应的市场整合的影响。我们发现,智利的市场整合太阳能发电量增加了约180%,使发电成本降低了8%,并将碳排放量降低了5%。在没有市场整合的情况下,不会发生大量可再生条目。我们的发现表明,忽略这些投资效应将大大低估市场整合的好处及其在扩大可再生能源中的重要作用。
我们研究了市场整合对可再生能源扩张的静态和动态影响。我们的理论强调,从静态上讲,市场整合通过贸易收益提高了配置效率,从动态上讲,它激励了可再生能源发电厂的新进入。利用智利电力市场最近的两次电网扩张,我们对我们的理论预测进行了实证检验,并表明,如果可再生能源投资是在市场整合的预期下进行的,那么常用的事件研究估计会低估动态效益。我们建立了一个发电厂进入的结构模型,并展示了如何纠正这种偏差。我们发现,市场整合导致各地区价格趋同、可再生能源发电增加、发电成本和污染排放减少。此外,如果没有市场整合,就不会出现大量可再生能源进入的情况。我们表明,忽略这种动态效应将大大低估输电投资的效益。
时钟使能 (CKE) 将时钟门控到 SDRAM。如果 CKE 与时钟同步变为低电平(设置和保持时间与其他输入相同),则内部时钟从下一个时钟周期开始暂停,只要 CKE 保持低电平,输出和突发地址的状态就会冻结。CKE 变为低电平后,从下一个时钟周期开始,所有其他输入都将被忽略。当所有存储体处于空闲状态且 CKE 与时钟同步变为低电平时,SDRAM 从下一个时钟周期开始进入断电模式。只要 CKE 保持低电平,SDRAM 就会保持断电模式,忽略其他输入。断电退出是同步的,因为内部时钟被暂停。当 CKE 在时钟高电平沿之前至少“1CLK + t SS ”变为高电平时,SDRAM 将从同一时钟沿变为活动状态,接受所有输入命令。存储体地址 (BA0、BA1)
社会科学家使用自动注释方法,例如有监督的机器学习以及最近的大型语言模型(LLM),可以预测标签和基于文本的变量。虽然经常对这种预测的基于文本的变量进行分析,就像没有错误观察到它们,但我们表明,即使自动化注释的准确性高于90%,忽略自动注释步骤中的预测错误也会导致下游分析中的实质性偏见和无效的置信区间。我们提出了一个基于设计的监督学习框架(DSL),该框架即使预测的变量包含非随机词语前字典错误,也可以提供有效的统计估计。DSL采用双重强大的程序来组合预测的标签和少量的专家注释。DSL允许学者在保持统计有效性的同时,将LLM中的进步应用于社会科学研究。我们使用两个应用程序和自变量基于文本的应用程序说明了其一般适用性。