Tihomir Varbanov 5 Evgeni Ovchinnikov 6 摘要 目的:本研究旨在研究保加利亚和欧盟国家的循环经济的各个方面。 方法:本文通过应用不同的统计分析方法对循环经济进行评估:多元统计方法、收敛分析和互相关分析。 结果与结论:首先,通过对欧盟国家进行动态分类发现,德国、荷兰、比利时、西班牙、意大利和卢森堡的循环经济转型最为先进。其次,根据分析中涉及的每个指标,发现 2012 年至 2019 年期间欧盟 27 国之间不存在普遍收敛过程,存在俱乐部收敛。形成的四个俱乐部中的国家之间的收敛是相对的,而其他国家中则存在过渡发散和阶段逆转的过程。第三,基于互相关分析,我们发现保加利亚 2005 年至 2019 年产生的包装废弃物和回收的包装废弃物之间没有关系。有理由认为,欧盟同期的这些指标之间存在关系,并且这种关系在当年存在。第四,废物利用和废物无害化指标的值清楚地表明,在保加利亚,经济活动产生的废弃物主要被填埋,这会产生额外成本并导致环境污染。第五,分类分析表明,保加利亚各地区在城市固体废物管理方面差异很小。关键词:循环经济、收敛过程、互相关分析、动态分类、多元统计方法、分类分析。
目的:研究糖尿病前期患者的代谢特征,并将其与对照组的代谢特征进行比较。 div>MATERIAL AND METHODS: A total of 105 people, 57 with prediabets (Prediab), 27 women and 30 men, and 48 people without prediab, 27 women and 21 men, to whom the anthropometric measures were taken and in the blood were measured basal glucose (G0), at 60 and 120 minutes postprandial, basal insulin (i0) and postprandial (IPP), Total cholesterol (CT),通过常规方法,HDL胆固醇(HDL),甘油三酸酯(TG),转氨酶(TGO,TGP),维生素D(VD),副6种(PTH)通过常规方法;计算了HOMA指数,VLDL,LDL和NOHDL级分。 div>结论:患有预性的人的代谢风险要比没有预贝质更大。 div>
9。GDP汇编所使用的总税收收入包括非GST收入和GST收入。在2024 - 25年的年度财务报表中获得了2023 - 24年税收的修订估计,该网站上的最新可用信息(CGA)以及印度的审计长和审计长(CAG)已用于以当前价格估算产品的税收。为以恒定价格汇总产品税,使用税收商品和服务的数量增长进行批量外推。使用有关主要补贴的最新信息(即,总产品补贴)。在CGA网站上获得的食物,尿素,石油和基于营养的补贴以及大多数州对2023年12月至2023年12月的补贴的支出,以及CAG网站上可用的中心/州/州的RE,并提供2023 - 24年的中心。有关收入支出,利息支付,补贴等的信息从中心和2023 - 24年的各州用于估计政府最终消费支出(GFCE)。
多尺度统计和量子物理 (MSP) 小组 - 有关该小组的更多信息,请访问 https://qtf.fi/research MSP 小组是芬兰量子技术卓越中心的一部分,我们正在寻找有上进心和才华的学生加入我们,参加 2024 年的暑期研究。我们为学士和硕士生提供多个项目。我们希望学生对量子物理、统计力学和热力学有所了解。了解一种或多种数值工具(如 Mathematica、MATLAB/Python)是一种优势,但不是必需的。根据学生的背景、经验和兴趣,我们可以在物理学和应用数学的不同子领域提供几种类型的项目。开放量子系统的热力学(导师 Jishad Kumar 博士)量子物理学的最新技术进步可以轻松地在实验室中实现纳米机电系统、量子点(或量子阱)、纳米热机或冰箱。当系统尺寸相当小(例如纳米或中观系统)时,将它们与周围环境隔离是不可能的。这意味着小系统(或其中的一部分)与其环境有显著的耦合。经典开放系统的正则状态仍然是吉布斯状态,因为与系统相当大的热能相比,耦合能量很容易被忽略。然而,在极低的温度下,特别是当量子效应占主导地位时,这种耦合能量是不能被忽略的。这可能会引发人们对已知热力学定律的有效性以及如何在这种情况下定义热力学量的质疑。
神经发育障碍 神经多样性 神经发生 神经影像学 神经免疫系统 神经管理 神经调节 神经可塑性 神经技术 神经毒素。 情感神经科学 行为神经科学 时间生物学 分子细胞认知 运动控制 神经语言学 神经心理学 感觉神经科学 社会认知神经科学。 重定向自神经神学。 然而,也有人认为“神经神学应该在神学框架内构思和实践。 您想了解该产品的哪些信息? 他在 1997 年去世前获得了邓普顿奖 这是对神经心理学、认知心理学、
监督学习涉及从培训数据集中学习。训练中的每个点都是输入输出对,其中输入映射到输出。学习问题包括以预测方式推断输入和输出之间映射的功能,以便可以使用学习的功能来预测未来输入的输出。
软件可靠性增长模型 [1] 适用于与测试期间经历的故障相关的时间序列数据,以预测达到所需故障强度或故障间隔时间等指标。从历史上看,人们采用了牛顿法等数值算法,这些算法需要良好的初始参数估计,因此应用 SRGM 需要高水平的专业知识。最近克服传统数值方法不稳定性的方法包括群体智能 [2] 等技术,它表现出强大的全局搜索能力。然而,这些技术可能需要大量的计算资源和时间来收敛到精确的最优值,这对 SRGM 很重要,因为一些模型参数对其他参数的精确估计非常敏感。此外,过去大多数应用群体智能的研究
集合和函数的语言 - 可数集和不可数集。实数 - 最小上界和最大下界。序列 - 序列的极限点、收敛序列;有界和单调序列、序列的上极限和下极限。柯西序列和 R 的完备性。级数 - 级数的收敛和发散、绝对收敛和条件收敛。黎曼重排定理。级数收敛的各种测试。(积分测试将推迟到分析 II 中引入黎曼积分之后。)无穷级数与实数的十进制展开、三进制、二进制展开之间的联系。柯西积、无限积。