估算影子经济绝非易事。这种现象的隐蔽性使其难以衡量。文献中,估算影子经济的方法多种多样,每种方法都有其优点和缺点。本文旨在对当前存在的不同类型的方法进行详细的文献综述。在衡量地下经济时,这篇综述可以作为一个很好的参考,帮助您决定哪种方法最适合自己的目的。分析每种方法的优缺点以及所使用的方法,可以对影子经济的估算做出合理的决定。回顾文献,我们确定了三类主要的影子经济估算方法:1)直接方法;2)间接方法;3)模型方法。多年来,人们对开发影子经济估算模型的兴趣日益浓厚,但迄今为止,这一概念还没有得到普遍接受的定义,也没有普遍接受的模型类型。然而,近年来,估算影子经济最常用的方法是模型方法 (MIMIC),尽管它有局限性。在决定使用哪种模型来估算影子经济时,必须考虑概念的定义(将包括哪些类型的活动)、所需数据的可用性以及所使用的方法。我们的论文不仅对学术目的有用,而且对政策制定者也有用,以便找到衡量世界各国影子经济的最佳工具。
– 根据 ERCOT 负荷预测、历史负荷以及 TSP 的住宅/商业负荷比率,研究基准案例中远西地区负荷水平缩减至夏季高峰负荷的 96%,以模拟非夏季高峰负荷情况
简单摘要:由于HER2细胞表面蛋白的高水平,大约三分之一的乳腺癌被分类为HER2阳性。靶向HER2的药物主要是成功的,但是一旦治疗完成,这种类型的癌症就会以高频回来。高水平的HER2还会导致雷帕霉素(MTOR)和增强葡萄糖代谢的机理靶标的激活升高,这两者都支持癌症的生长。基于此,已经开发出一种药物来阻止MTOR并在临床研究中或与针对HER2的药物结合进行测试。这些治疗方法是成功的,但具有更大的毒性作用,并且癌症恢复的可能性更高。使用在HER2阳性乳腺癌患者中模仿葡萄糖剥夺的药物尚未进行测试;然而,临床前研究表明,通过将模仿葡萄糖剥夺与MTOR抑制剂的药物相结合,可以减少HER2阳性乳腺肿瘤。
摘要:非本地平均值(NLM)可以显着提高信噪比(SNR),但不可避免地会降低分布式光学纤维传感器(DFOS)的空间分辨率,这阻碍了其实际应用和DFOS绩效的改善。在本文中,分析了相关光学时域回流仪(ϕ-OTDR)和NLM参数的信号扩展之间的定量关系,以识别空间分辨率降解的原因和程度。模拟周期性和ϕ -OTDR振动信号的降解结果表明,信号扩展主要是由于NLM的相似性窗口大小,并且信号振幅降低是由高斯平滑参数引起的。与参考信号相比,降解后模拟信号的信号扩展和ϕ -OTDR信号分别为2.56%和2.74%,远小于先前的结果。信号振幅分别降低了9.25%和13.62%。这项工作促进了NLM的应用并提高了DFO的性能。
人工智能 (AI) 代表一种计算领域,它创建旨在模仿人类智能的系统。机器学习是该领域的一个分支,它使用算法处理数据,随着系统通过反馈“学习”,算法能够逐步改进。机器学习主要用于检测模式并进行预测。
Techshot:“在地球上,当尝试使用柔软、易流动的生物材料进行打印时,这些材料可以更好地模拟人体的自然环境,组织会在自身重量的作用下塌陷,最终变成一滩泥浆。但如果在太空微重力环境下使用这些相同的材料,3D 打印的软组织将保持其形状。”
摘要 — 由于系统的复杂性以及工程过程中需要来自不同学科的信息,因此数字孪生及其具有明确流程的用户交互部分(即流程感知数字孪生驾驶舱 (PADTC))的工程具有挑战性。因此,研究如何通过使用现有数据(即事件日志)并减少工程中的手动步骤来促进其工程是很有趣的。尽管在流程挖掘和软件工程领域已经存在一些有用的技术,但当前的研究缺乏系统的自动化方法来推导流程感知的数字孪生驾驶舱。在本文中,我们提出了一种低代码开发方法,该方法减少了所需的手写代码量并使用流程挖掘技术来推导 PADTC。我们描述了可以从事件日志数据中推导出哪些模型,PADTC 的工程需要哪些生成步骤,以及如何将流程挖掘纳入到最终的应用程序中。使用 MIMIC III 数据集评估此过程,以创建自动化医院运输系统的 PADTC 原型。此方法可用于 PADTC 的早期原型设计,因为它首先不需要手写代码,但仍允许应用程序的迭代发展。这使领域专家能够创建他们的 PADTC 原型。索引术语 — 流程感知数字孪生驾驶舱、低代码开发方法、传感器数据、事件日志、流程挖掘、流程感知
业务流程任务(例如数据输入)并使其自动化。■ 利用业务流程中已经存在的系统、应用程序和工作流。■ RPA 机器人模仿并取代原本执行任务的人类活动。■ 任务或流程需要重复;RPA 被编程为执行相同的重复步骤。
通过将这些混合物的重复湿干循环(模仿地球早期的环境波动的条件)进行,这项研究确定了三个关键发现:化学系统可以在不达到平衡的情况下连续发展,避免通过选择性化学途径进行不受控制的复杂性,并表现出同步的人群在不同分子中的同步人群动态。
4。文本的生成模型训练了LSTM,并建立了一种生成模型,以模仿英国著名数学家,哲学家,多产作家和政治活动家伯特兰·罗素(Bertrand Russell)的写作风格。可用的软马克斯输出层,以产生每个字符的概率预测。模型学习的模式,语法并预测句子的下一个单词。