能源商品价格在2024年继续降低。在截至2024年7月的七个月中,能源商品价格指数(ECPI)1下降了2.4%(年度),指数注册的大多数商品都在下降。在此期间,美国亨利枢纽天然气价格平均为每百万英国热量单位(MMBTU)2.10美元,占13.6%(同比)下降。这个值得注意的跌幅部分是由于非常温暖的冬季时期以及美国健康的生产和库存水平。但是,需求增加和地缘政治紧张局势提高了原油价格上涨。西德克萨斯中级(WTI)价格从2024年1月至7月平均每桶79.13美元,比2023年相应时期提高了5.3%。
读出量子位,如图 1a 所示。图 1b-d 表示量子计算机从传统方法演变为可扩展架构。量子位是量子计算机中的基本计算块,由于其叠加和纠缠特性,可实现指数级更快的计算。量子位是一个两级系统,可以处于量子态 j ψ i ,可以表示为其两个计算基态 j 0 i 和 j 1 i 的叠加。这两个状态占据不同的层次,与经典数字逻辑零和一完全类似。量子位的状态有一个独特的注释,即布洛赫球面单位球表面上的一个点。如图 1e 所示,布洛赫球的北极和南极分别代表 j 0 i 和 j 1 i 状态,而布洛赫球表面的所有其他点则对应于不同的叠加态 j ψ i = α j 0 i + β j 1 i 。量子叠加态的振幅与平均占空比信号的经典模拟之间可以进行类比。两个电压电平 VDD 和 GND 在进行占空比和平均后,提供 VDD 和 GND 之间的所有电平,S avg = α VDD + β GND,如图 1f 所示。此外,在读出量子态时,输出要么处于 j 0 i 状态,要么处于 j 1 i 状态。同样,在读出经典模拟中的占空比平均信号时,输出要么为 VDD 要么为 GND。
自本世纪初以来,发达经济体的劳动生产率和多要素生产率 (MFP) 增长一直在放缓,而自全球金融危机 (GFC) 以来,新兴市场和发展中经济体的劳动生产率和多要素生产率 (MFP) 增长也在放缓。例如,经济合作与发展组织 (OECD) 国家的平均劳动生产率增长率在 1990 年代仍接近 2% 的年均增长率,而从 2000 年代开始急剧下降至 0.8% 的年均增长率。与其他国家一样,新西兰的生产率表现也在放缓。1993 年至 2013 年间,整个经济的生产率平均为 1.4% 的年均增长率,但在过去十年中平均仅为 0.2% 的年均增长率。虽然新西兰的生产率增长长期以来一直低于预期,但其他影响 GDP 的因素却强于预期,这在很大程度上抵消了生产率下降对新西兰人收入的影响。
随着全球石油需求复苏快于供应,去年全球油价飙升至多年高位。2021 年西德克萨斯中质原油 (WTI) 均价为每桶 68 美元,为 2014 年油价暴跌以来的最高年均价。10 月份,该价格达到每桶 81 美元的峰值,然后在 12 月份稳定在略高于每桶 70 美元的水平。与此同时,WTI 和西加拿大精选原油 (WCS) 之间的差价仍在管道运输成本之内。2021 年,平均为每桶 13 美元,高于实施强制减产的 2019 年。Enbridge 的 93 号线(以前的 3 号线替代管道项目)的完工增强了出口管道的运力。充足的管道运力导致 2021 年铁路运输的原油量下降至平均超过 14.5 万桶/日,为 2017 年以来的最低水平。
注意:R 2,RMSE,MAE以格式平均值(标准偏差)显示,Pearson的相关性以格式相关评分为95%置信区间(下限,上限)。平均多模式是指所有六种扩散方法在骨骼上平均的扩散指标。完整的多模式是指从六种扩散方法中的所有扩散数据,即,除了在JHU地图集区域平均的指标外,平均多模式数据。缩写:Bria,贝叶斯旋转不变的方法; MAE =平均绝对错误; r 2 =解释的方差; rmse =根平方错误。a对于每种扩散方法中包含的指标的概述,请参见表S10。b关于最小相关的详细信息:BRIA校正了预测年龄相关性r = 0.89173,MCSMT校正了预测时代相关性r = 0.89176。*所有相关性在p <.001时都显着。
目录 表格和图表 iv 摘要 v I.介绍 1 II.文献综述 2 III.数据和方法 3 A.参考期 3 B. 白天卫星图像 3 C. 夜间卫星图像 4 D. 用作输入的贫困数据来源 4 E. Shapefile 5 F. 使用人工智能预测贫困 5 IV.主要发现 7 A. 卷积神经网络验证 7 B. 岭回归 8 V. 稳健性评估 12 A.平均特征与平均输出 12 B.探索数据分割策略 12 C. 针对城市和农村地区的单独模型是否可以提高预测准确性?13 D. 岭回归与随机森林估计 13 E. 将结果与更简单的模型进行比较 14 F. 将基于人工智能的预测与已发布的贫困率相协调 15 VI.讨论和总结 17 参考文献 19
图1显示了在灰色地图(右上角)上显示的昆士兰州地区的12个月降雨。该地区占该州牛和绵羊群的80%以上,仅占昆士兰州土地面积的60%。在每个图中,降雨表示为与长期(1890年至2020年)平均值的百分比差异。上图显示了自1890年以来运行的12个月降雨异常,表明该地区的潮湿和干燥时期的长期历史。较低的图表着重于自2010年以来的变化,并在选定的时间显示了昆士兰州干旱的那些部分在州政府的程序下宣布的。到11月底的十二个月降雨量,在昆士兰州的主要放牧土地上平均比长期平均水平(1890年至2020年)高出8%。昆士兰州目前没有正式干旱的地方政府地区。
•同时,增长加速是通过增加财政失衡来维持的,这促进了债务的积累。在2008年至2019年之间,财政赤字平均约为GDP的4%,是2000 - 2007年的两倍以上。公共债务从2006年的GDP的20%增加到2022年的93%。
