公众参与和机构互动 .................................. 3-1 长期控制计划方法 .................................. 3-3 3.2.1 示范与推定方法 ........................ 3-3 3.2.1.1 示范方法 ................................ 3-5 3.2.1.2 推定方法 ................................ 3-7 3.2.2 小型系统考虑事项 ........................ 3-18 开发 CSO 控制替代方案 ........................ 3-18 3.3.1 一般考虑事项 ................................ 3-19 3.3.1.1 与九项最低控制措施的相互作用 ................ 3-19 3.3.1.2 与其他收集和处理系统目标的相互作用 ................ 3-19 3.3.1.3 创造性思维 ................................ 3-20 3.3.2 水质和 CSO 控制目标的定义 ................ 3-21 3.3.3 构建 CSO 控制替代方案的方法 ...................... 3-24 3.3.3.1 所有替代方案的共同项目 ...................... 3-25 3.3.3.2 特定于排放口的解决方案 ........................ 3-25 3.3.3.3 排放口的局部合并 ........................ 3-25 3.3.3.4 区域合并 ...................................... 3-26 3.3.3.5 利用 POTW 容量和与 CSO 相关的旁路 ........................ 3-26 3.3.3.6 考虑敏感区域 ...................................... 3-28 3.3.4 初始替代方案开发的目标 ........................ 3-29
摘要 新冠疫情的爆发再次使结构性变化和生产力发展对于经济抵御经济冲击的至关重要性成为焦点。最近的几篇文章已经强调了生产力落后与新冠疫情社会经济危机强度之间可能存在的反常关系。在本文中,我们分析了在疫情爆发前四十多年可能阻碍生产力发展的因素。我们研究了(非外国直接投资)净资本流入作为过早去工业化潜在来源的作用。我们以 1980 年至 2017 年的 36 个发达国家和发展中国家为样本,重点关注金融一体化程度不断提高的新兴和发展中 (EDE) 经济体的情况。我们表明,资本流入充裕的时期可能导致制造业在就业和 GDP 中的份额大幅收缩,以及经济复杂性指数下降。我们还表明,“反常”结构变化现象在 EDE 国家比在发达国家更为常见。基于这些证据,我们最后提出了一些政策建议,强调资本管制和外部宏观审慎措施控制国际资本流动,作为在加强(短期)金融和宏观经济稳定的基础上促进长期生产发展的有用政策工具。 关键词:结构变化;过早去工业化;资本流入;宏观审慎政策 JEL 代码:O14;O30;F32;F38 1. 简介 新冠疫情给我们的经济和社会造成了沉重打击。这种负面影响表明,各国之间存在显著的异质性,不仅在发达国家和新兴和发展中经济体(下称 EDE)之间,而且在 EDE 内部也存在显著的异质性。一些亚洲国家,例如中国和越南,其增长速度显著放缓,但它们仍保持了实际 GDP 的正增长率,而其他经济体则经历了显著的负增长。新冠疫情对拉丁美洲和南亚的经济影响似乎最为严重(IMF,2020a;UN,2021)。发达经济体的复苏前景也比大多数新兴和发展中经济体光明得多(世界银行,2021)1。
抽象动机:在生物信息学的计算机实验中,涉及计算工具和信息回购的协调使用。以Web服务的形式提供了越来越多的这些资源,并提供了程序化访问。生物信息学科学家将需要在工作流中协调这些网络服务,作为其分析的一部分。结果:Taverna项目开发了一种工具,用于为生命科学社区的生物信息学工作构成和制定。该工具包括一个工作台应用程序,该应用程序提供了用于工作流量组成的图形用户界面。这些工作流是用一种新语言编写的,称为简单的概念统一流量语言(SCU lof),其中在工作流程中的每个步骤都遵循一个原子任务。使用两个示例来说明在计算机实验中可以使用工作台应用程序将其表示为SCU浮动流量的便捷性。可用性:Taverna Work流量系统可作为开源可用,可以从http://taverna.sourceforge.net contact:taverna-users@lists.sourceforge.sourceforge.net
在关于国际废物贸易的辩论中,对资源效率和回收利用的关注逐渐开始伴随着否定环境外部性的关注。在这种情况下,我们研究了扩展生产者责任(EPR)对废物蝙蝠出口(WB)的影响。EPR被认为是“废物市场化”的关键政策。另一方面,WB是一种危险废物,也含有高浓度的关键原材料。因此,它们对于恢复关键资源的战略重要性,同时需要适当的环境管理。因此,对于处理WB的情况以及如何影响相关策略的情况至关重要。我们的结果基于重力框架中的差异差异模型,在EPR实施与其他废物的趋势相结合后,WB出口显示出一致的增加。此结果可能是间接的
摘要:中东地区被观察家认可为全球政治上最不稳定的地区之一。由于在最近的政治动荡之前,外国直接投资在北欧北部地区的显着增长,这项研究经验测试了这些政治干扰者对整个阿拉伯春季国家的外国直接投资的影响。该研究使用面板技术来通过应用合并的OL,固定效果和随机效应来估计回归模型。此外,用于选择固定效应和随机效应之间的适当估计模型。样本涵盖了北非地区的五个国家,在该时期(2011- 2014年)经历了阿拉伯春季起义。整个年度数据集范围从1980年到2014年。数据描述了阿拉伯春季动荡之前和期间的时期(2011- 2014年)。根据适当的固定效应方法,结果表明,经济,社会和政治因素都是阿拉伯春季国家外国直接投资运动和数量的关键因素。有趣的是,阿拉伯春季时代在这些国家的外国直接投资恶化中起着非常重要的作用。FDI在阿拉伯春季地区的运动与政治不稳定的情节有关。这种政治动荡对外国投资造成了不利影响,这表明缺乏潜在的国际投资者的信任。这项研究还证实,其他经济和社会因素是MENA地区外国直接投资的重要贡献者。
目前介导过程无疑是由人工智能(AI)确定的阶段。媒体研究的AI时代提出了许多不容易回答的道德,本体论和方法论问题。人机关系问题是这方面最重要的问题之一。在这种关系中,创造力的问题,其本质和本质是许多公众和学术辩论的主题。帕特里克·P·彭纳法(Patrick P.这本书是一项全面的多学科研究,基于以下假设:创造力与AI的性质之间没有矛盾。作者可以使用AI,尤其是生成性AI来支持创作者的创造力,这样做的利弊,并将AI作为人为技术历史上的另一种有用的工具。同时,作者鼓励读者对与AI相关的思想,技巧,技能和应用进行反思性批评,这些思想,技巧,技能和应用在艺术过程中会引起创意人的共鸣。在此过程中,AI的主要作用被确定为“在产生,测试和迭代思想的方法的意义上,原型制作的催化剂”(p。xi)。在介绍本书的目的时,作者说:“在整本书中,您会发现大量的例子,案例研究,活动和外卖,以说明生成AI对原型新兴想法的潜力这些实用资源将帮助您加深对技术的理解,并激发您将其整合到自己的创作过程中”(p。XII)
抽象运动模型可以随着时间的推移预测玩家(或对象)的位置,因此对于分析时空数据是至关重要的,因为它经常在运动分析中使用。现有运动模型要么是根据物理原理设计的,要么完全由数据驱动。然而,前者遭受过多的简化,无法实现可行和可解释的模型,而从当前的角度来看,后者依赖于计算上的昂贵,非参数密度估计并需要多个估计器,每个估计值都负责不同类型的运动(例如,例如不同的速度)。在本文中,我们提出了一个基于归一化流量的统一上下文概率运动模型。我们的方法通过直接优化可能性来了解所需的密度,并仅维护一个可以在辅助变量上进行条件的单个模型。对所有观察到的运动类型同时进行训练,从而导致有效而有效的运动模型。我们对专业足球的时空数据进行经验评估我们的方法。我们的发现表明,我们的方法的表现超过了最高的状态,而相对于汇编时间和内存要求,数量级的效率更高。
用于生物图像分析的软件工具往往被视为解决问题的实用程序。这样的极端版本就像:“如果我知道在哪里单击,我可以获得好结果!”。如果使用游戏软件,则用户越来越习惯该软件,用户可以更快地实现最终阶段。在某种程度上,生物图像分析软件也可能是正确的,但是有很大的差异。作为生物图像分析是科学研究的一部分,要实现的目标不是要清除每个人都迈向的共同最后阶段,而是其他人尚未发现的原始阶段。使用生物图像分析软件的难度不仅存在于隐藏命令中,而且还存在于用户需要提出更多或不超级的原始分析的事实。那么,我们如何使用公共提供的工具来做一些原始的操作?在本简短的章节中,我们定义了描述生物图像分析软件世界的几个术语,这些术语是“工作流”,“组件”和“集合”,并解释其关系。我们认为,澄清这些术语的定义可以在很大程度上为那些想要学习生物形象分析的人以及需要设计生物图像分析教学的人。原因是这些术语将公开提供的软件包的通用性与一个人需要实现的分析的特殊性和独创性联系起来。
在数据密集型科学中,电子基础结构和软件工具链被大量用于帮助科学家管理,分析和共享越来越多的复杂数据[1]。数据处理任务(例如数据清理,归一化和知识提取)需要逐步自动化,以促进性能,标准化和可重复使用。越来越复杂的数据计算和参数驱动的模拟需要可靠的E基础结构和一致的报告,以实现对替代设置的系统比较[2,3]。作为对这些需求的响应,使用工作流执行计算过程的实践已在不同领域(例如生命科学[4,5,6],生物多样性[7],天文学[8],Geosciences [9]和社会科学[10] [10]。工作流程还支持采用新颖的计算方法,尤其是机器学习方法[11],因为可以交换或更新处理管道中的单个组件。