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相对湿度测量仪器比较...
相对湿度 (rh) 的测量对整个行业都有影响。准确测定 rh 的传统方法是使用干湿球湿度计或使用单独的温度测量进行露点测量，然后转换为 rho。用于测量 rh 的电子设备的发展现在已经达到了这样的水平，其不确定性与其他方法相比更为有利。随着最近英国湿度校准设施中相对湿度生成设施的投入使用，现在可以获得相对湿度测量的直接可追溯性来源，并且可以检查这些设备的声明。这项工作的目的是识别和检查市售的相对湿度测量仪器，以确定其中哪一种（如果有的话）适合用作最高精度的传递标准。该项目是作为 DTI 国家测量系统热计划（1998 年至 2001 年）项目 4.2（未来湿度标准）的一部分开展的。
系统集成能力的研究与测量...
本文旨在介绍 ITWL 用于激活和测试集成航空电子系统中实施的硬件和软件的研究工具。特别关注了研究台（根据科学和高等教育部研发项目建造），旨在优化集成了数字数据总线的航空电子系统（根据 MIL-1553B 和 ARINC-429 标准等）。还介绍了用于测试软件的专用研究设备/测试设备，除其他外，还包括测试模式生成器（在辅助平视显示器 (SHUD) 的显示能力范围内）和信息效率测试器（用于 SHUD 和其前部控制面板 (UFCP)）。本文介绍了 Sextant Avionique 的 STRATUS 型导航系统的架构、实验室支架的工程完成情况、在数字数据总线 MIL-STD-1553B 上优化综合航空电子系统的实验室设备、实验室支架的研究能力和优化综合航空电子系统的设备、集成过程中使用的实验室支架面板、用于优化综合航空电子系统的附加研究工具、用于优化综合航空电子系统软件的典型研究工具：SHUD/UFCP 测试仪）和多功能显示器 (MFD) 测试仪。
衡量中国数字经济
摘要：新冠肺炎疫情凸显了数字经济在恢复经济社会发展、创造更多就业岗位和改善民生方面的重要性。要让决策者了解数字战略的变化，衡量数字经济是前提。本研究旨在编制省级（直辖市、自治区，统称“省”）层面的数字经济指数，以准确、深入地描述中国数字经济的发展情况。样本覆盖中国31个省，时间跨度为2010-2020年。本文首先从数字用户、数字平台、数字产业和数字创新四个维度构建数字经济指标体系，然后采用熵权法和灰靶理论相结合的方法对数字经济指数进行测度。研究表明，中国数字经济在2010年至2019年呈上升趋势，2020年有所下降，数字创新是数字经济指数增长的重要驱动力。中国数字经济收敛性不断降低，表明省际数字经济发展差距不断扩大。本研究提出的指数可作为数字经济高质量发展的筛选工具、决策工具、标杆工具和指引。
测量投资的生物多样性足迹
截至今天，有有效地说明生物多样性的重大障碍，例如围绕数据测量的挑战和缺乏明确的报告标准。但是，这种复杂性不应该是无所作为的借口。关于该主题的工作正在快速发展：例如，指导由自然界相关财务披露（TNFD）4提供指导，全球报告计划（GRI）已发布其生物多样性标准，以支持组织披露其生物多样性的影响5。这为公司和金融参与者提供了一个具体的框架，以帮助他们遵守新的透明度要求，分别是公司可持续性报告指令（CSRD）和《可持续财务披露法规》（SFDR）。
衡量欧盟的蓝色经济
人们普遍认为，蓝色经济和蓝色增长在全球经济中发挥着重要作用；过去几年，它们在国家和国际层面都得到了广泛讨论。然而，对于如何衡量它们，人们缺乏共识，因为不同研究的核算方法不同，结果也大相径庭。本文通过比较蓝色经济核算方法并强调其优缺点，总结了以前的研究。在比较的基础上，提出了一种新方法，主要基于微观和国家特定的本地数据；这种新方法已被用于衡量波兰的蓝色经济规模。结果表明，尽管总体动态和部门结构随时间变化相似，但之前的分析略微低估了波兰蓝色经济的规模。研究得出结论，在使用现有的一刀切方法和针对特定国家的方法之间存在权衡，更精确、更有针对性的方法是以牺牲跨国比较的准确性为代价的。最后，研究强调，由于上述权衡问题没有明确的解决方案，因此应使用不同的方法，方法的选择取决于要执行的具体研究任务或要解决的政策问题。
衡量一个国家的收入
衡量一个国家的收入 微观经济学是研究单个家庭和企业如何做出决策以及他们如何在市场中相互作用的学科。宏观经济学是研究整个经济的学科。 •其目标是解释同时影响许多家庭、企业和市场的经济变化。 •宏观经济学回答以下问题： •为什么某些国家的平均收入高，而其他国家的收入低？ •为什么价格在某些时期上涨迅速，而在其他时期则比较稳定？ •为什么生产和就业在某些年份扩大，而在其他年份则收缩？ 经济的收入和支出 •在判断经济状况好坏时，很自然地要看经济中每个人的总收入。 •对于整个经济体而言，收入必须等于支出，因为： •每笔交易都有买方和卖方。 •某个买方花费的每一美元就是某个卖方的收入。国内生产总值的衡量标准 • 国内生产总值（GDP）是衡量一个经济体收入和支出的标准。 • 它是一国在一定时期内生产的所有最终商品和服务的总市场价值。 • 收入和支出的平衡可以用循环流程图来说明。 国内生产总值的衡量标准 • GDP 是一国在一定时期内生产的所有最终商品和服务的总市场价值。
测量经济模型的完整性
有更多理由寻找改善预测模型比预测良好的模型的方法。但是什么构成“良好”表现？我们的观点是，答案取决于指定的“功能”（即解释变量）。为了定义想法，假设我们有有关客户是否同意特定贷款的数据。贷款与诸如利率或贷款期限之类的特征不同。这些特征与需求相关的一种模型（“ NPV模型”）可能认为，客户在贷款期间通过预期资本成本的镜头查看贷款。资本的预期成本是可用功能的特定功能。我们可以通过在数据上评估该模型的预测，例如查看有效利率下降时需求是否增加。这些测试使我们能够拒绝错误的模型，但是它们没有告诉我们不同的模型可以做得更好。为了解决这个问题，我们建议将模型的准确性与使用我们具有描述每笔贷款的功能做出的最佳需求预测的准确性。将基准的预测精度与NPV模型的预测准确性进行比较，将告诉我们NPV模型捕获了结果中有多少可预测的信号（给定基线特征）。如果最佳预测比NPV模型的预测要好得多，则可能有另一个模型建立在相同的功能上，从而实质上提高了预测精度。例如，另一个模型可能会假设客户忽略未来的利率，而仅关注初始利率，或者将2.99％的人从2.95％差异。另一方面，如果最佳预测并不比NPV模型的预测好得多，则构建在相同功能上的替代模型在这些数据上可能无法做得更好。新模型可以提供帮助，但必须通过识别当前未测量的新变量来做到这一点。例如，强调框架和说服力的模型将指出将我们的数据集扩展到包括贷款描述中使用的词汇。超出了这个特定示例，任何模型的预测误差通常都可以分解为两个来源：（1）由于我们测量的功能的局限性，即结果>