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立体脑电图中事件相关因果关系区分名词短语和动词短语的句法处理
1 BioroBotics研究所和AI卓越，Sant'anna高级研究学院，Viale Rinaldo Piaggio 34，Pontedera 56025，意大利2 Iuss高级研究学院，Piazza della Vittoria Piazza della vittoria 15 ，米兰2016年，意大利4医学和外科部，帕尔马大学神经科学部门，通过乔瓦尼·巴蒂斯塔·格拉斯（Giovanni Battista Grassi）74，意大利帕尔马5人Humanitas临床研究所，Alessandro Manzoni 56神经病学研究所，通过Mondino 2，帕维亚 27100，意大利 8 贝尔塔雷利基金会转化神经工程主席，洛桑联邦理工学院工程学院和神经修复中心，生物技术校区，Chemin des Mines 9，日内瓦，GE CH 1202，瑞士 9 日内瓦大学基础神经科学系，生物技术校区，Chemin des Mines 9，日内瓦，GE CH 1202，瑞士 10 认知神经科学（ICoN）中心，Scuola Universitaria Superiore IUSS，Piazza Vittoria 15，帕维亚 27100，意大利 11 这些作者对这项工作做出了同等贡献。 ∗ 任何通信均应寄往作者。
使用因果关系，相关性和面板数据模型对蓝色经济部门的影响
结果：分析表明，人均收入与蓝色经济的其他因素有关，PCI（Granger）导致沿海旅游和人口密度，并且还有其他五个因素积极影响PCI的增长，即温室气体排放（GHG），海上运输，非生存资源和港口的活动。本文为理论增添了一些新的理解，并尤其是对社会的关注，尤其是蓝色经济学。例如，如果决策者想增加这些地区的人均收入，则应对某些变量采取行动，例如人类发展指标（HDI），温室气体（GHG）排放，生活资源，海上运输和海洋能源。结果表明，蓝色经济是促进经济增长和PCI的好选择。
金融发展与...
This paper uses panel Granger causality estimations with the approaches developed by Nair- Reichert and Weinhold (2001), and Bangake and Eggoh (2011) as well as the Dumitrescu and Hurlin (2012) test, with the algorithm developed by Lopez and Weber (2017), to analyse the causality relations between all the nine IMF financial development indices, and the real GDP growth considering a sample of 46各大洲在1990年至2017年间都传播的国家。获得的结果揭示了这些因果关系的动态特征，总体而言，将金融机构指数与金融市场指数的指数进行比较时，没有发现显着差异。结果证实了双向因果关系的存在，尽管对所有IMF指数没有相同的统计鲁棒性，从而解决了金融发展的相关方面：金融机构和市场的访问，深度和效率。