LuisBouzaGarcía(UAM),ÁlvaroOleart(Ulb),RocíoSánchezdel Vas(UC3M)和Juan Roch(UNED)1。WP 7的目的是分析民主公开辩论的规范概念如何与不同的政策替代方案和政治策略相关联,通过利用政治理论来概念化有关邮政真实性的法规和公共政策的辩论(与WP2合作);分析公共政策努力定义在欧洲一级打击虚假信息的最佳方法,并分析欧盟通过的新兴法规(与WP4合作)2的交流专业人士和新闻实践的影响。本文介绍了WP将用来开发这些目标的分析和方法论设计。本文基于两个理由。第一个是通过促进其余学术界对研究团队决定的透明度和可重复性来满足开放科学的期望。第二个是促进学术界利益相关者社区对数据的使用。目的:解释采用欧盟法规,以应对对民主和欧盟融合的确定威胁
从图中可以明显看出6(a),极化随温度升高而降低。对于在可耐受范围内的输出,电路的运行温度为1至9K。在该温度框架内,记录的最低能量为0.0237 eV,如图6(b)。扭结能量的计算在基于QCA的设计电路中很重要。扭结能量是两个相邻或相邻细胞之间的能量差。两个细胞之间的扭结能取决于QCA细胞的维度以及相邻细胞之间的间距。它与温度无关。它是设计稳定性的最显着参数之一。具有最低扭结能量的状态是最稳定的状态。使用公式:
•董事会审查并批准公司战略和相关年度预算。•生产每月的管理信息包,向董事会和管理团队报告绩效。这些包括损益表,资产负债表和现金流量。实际结果是根据预算,最新预测和上一年报告的,对预期的全年结果进行了更新的预测。•任何新业务都将通过交易审查会议,以确定预期的盈利能力并确定任何风险以及如何在合同中减轻它们。新合同必须由董事会成员签署,以及公司顾问对其进行审查的材料。•公司广泛的时间表系统已适当,使管理层能够有效地监视内部和外部的项目,并在整个工作期间报告盈利能力。•具有定义的权威和批准水平的明确组织结构。•执行董事和管理团队对日常运营的密切监督。•对具有定义权限限制的银行设施的中央控制。•审计委员会每年审查独立审计调查结果报告,以确保遵守财务报告法规,并确保其内部控制程序遵守并保持有效。
细胞内的电子,这样每个细胞就可以保持其当前状态,而不会对其相邻细胞的状态变化作出反应 [19]。时钟在 QCA 中用于控制、同步电路的各个部分,以及
区域物流与经济的协调发展是区域经济发展、缩小区域发展差距的重要保障。本研究运用区域协调发展理论和耦合理论,利用耦合协调度模型(CCDM)对2021年中国31个省市的数据进行分析,以分析结果作为结果变量。此外,我们以基础设施投资(II)、技术创新(TI)、产业结构(IS)和人力资本(HC)四个维度的数据作为条件变量,使用fsQCA进行多因素配置分析。识别出3条耦合协调性较高的路径和1条耦合协调性不高的路径,并分析每条路径的原因。研究结果表明:1)中国区域间经济发展与物流发展耦合协调程度存在明显差异,东部地区耦合协调程度较高,西部地区及其他边远地区耦合协调程度较低。2)耦合协调程度较高的三条路径为“基础设施投入—技术创新”、“技术创新—产业结构—人力资本”和“基础设施投入—基础性创新—产业结构”。这三类路径有利于区域物流与经济协调发展。最后,文章提出了加强物流业与经济联系、大力提升区域物流水平的政策建议。这将形成相互促进、共同发展的局面,进一步促进区域协调发展,实现区域高质量发展,减少区域间物流和经济发展不平衡现象。
本文采用模糊集定性比较分析法(fsQCA)研究了各类环境规制工具(ERI)与农业企业技术创新之间的复杂因果关系。研究发现,一套设计良好的ERI可以促进农业企业的技术创新;控制指令型ERI不能单独促进农业企业的技术创新,市场激励型ERI对促进企业创新绩效必不可少,隐性ERI在促进企业创新方面发挥着重要作用,自愿性ERI在促进企业技术创新方面的作用不显著。政府应协调不同类型的ERI,改进ERI的设计,以实现农业部门经济和环境绩效的双赢。
随着人工智能(AI)和物联网(IoT)的发展,智能服装具有巨大的增长潜力,以满足各个领域消费者的个性化需求。本文旨在构建一个集成技术接受模型(TAM)和功能-表现力-美学(FEA)模型的模型,以探讨影响消费者智能服装购买意愿(PI)的关键因素。采用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)分析数据,并辅以模糊集定性比较分析(fsQCA)。PLS-SEM 结果表明,功能性(FUN)、表现力(EXP)和美学(AES)特征对感知易用性(PEOU)有显着的正向影响,并且只有 EXP 会影响感知有用性(PU)。PU 和 PEOU 对消费者态度(ATT)有正向影响。随后,PU 和消费者的 ATT 对 PI 产生正向影响。 fsQCA 揭示了影响消费者智能服装购买行为的因素之间的非线性复杂相互作用,并揭示了消费者智能服装购买意愿的五个必要条件和六个充分条件。本文通过将 FEA 模型整合到 TAM 中,进一步加深了理论理解。此外,在实践层面,它为消费者购买智能服装的意图提供了重要的见解。这些发现可为企业和设计师制定智能服装设计和推广策略提供宝贵工具。结果验证了有关智能服装智能服装购买意愿的理论概念,并为智能服装的实施和发展提供了有用的见解和营销建议。此外,本研究首次使用对称(PLS-SEM)和非对称(fsQCA)方法来解释智能服装智能服装购买意愿。
而列数是垂直方向上的最大单元数。QCA Designer-E 会估算所有可能的坐标组合的总能量耗散。有各种能量耗散分量,如 E_bath、E_clk、E_io、E_in 和 E_out,用于计算所有坐标的总能量耗散。QCA 单元在时钟周期内会损失能量。该能量耗散显示为 E_bath [13]。需要注意的是,E_in 和 E_out 是 QCA 单元的输入和输出能量耗散,而 E_io 是 E_out 和 E_in 之间的能量耗散差。能量耗散为正值表示能量转移到 E_clk、E_io 和 E_env,其中 E_env 是转移到环境中的能量。能量耗散误差 (E_Error) 计算为 EError = Eenv-
抽象目的是评估三维三维(3D)定量冠状动脉造影(QCA)的可行性的基于分数流量储备(FFR)计算的心脏团队中讨论的患者中的基于分数流量储备(FFR)计算,在该团队中,治疗决策仅基于血管造影基于血管造影,并评估3D QCA基于QCA基于QCA的CONSERITION FFRESITION and fres and fffer(VffFFRESINE) - 由心脏团队。设计回顾性,队列。设置基于3D QCA的FFR指数尚未在心脏团队决策的背景下进行评估;筛选了来自六个机构的连续患者的资格,并由盲目的分析师计算了三个船尾VFFR。参与者连续患有慢性冠状动脉综合征或不稳定的心绞痛患者进行心脏团队咨询。涉及排除标准:呈现急性心肌梗死(MI),严重的瓣膜疾病,左心室射血分数<30%<30%,血管造影质量排除在所有三个表心冠状动脉动脉中的VFFR计算不足(即,对于两种较低的血管造影/至少30次均匀的动脉构造的差异,均不差异30张,至少差异30张。对比介质注射,骨病变,慢性全部闭塞)。一级和次要结果度量指标在VFFR确认的病变意义与血运重建之间的不一致被评估为主要结果指标。报道称为心脏死亡,MI和临床驱动的血运重建率的重大不良心脏事件(MACE)的发生率。 筛查失败的最重要原因是血管造影质量不足(43%)。报道称为心脏死亡,MI和临床驱动的血运重建率的重大不良心脏事件(MACE)的发生率。筛查失败的最重要原因是血管造影质量不足(43%)。筛查了1003例患者的资格,包括416例患者(65.6±10.6,71.2%男性,53%稳定的心绞痛)。在124/416例患者(29.8%)中发现了VFFR确认的病变显着性和血运重建之间的不一致,对应于149艘血管(46/149血管(30.9%)(30.9%),重新分类为显着分类,103/149血管(69.1%)(69.1%)(69.1%)是不重要的。在962天的中位数中,MACE的累积发生率为29.7%,而不一致的患者与一致患者的累积发生率为18.5%(p = 0.031)。