西欧“现代经济增长”究竟何时开始,仍是一个悬而未决的问题。1 人们通常认为,这一发展与 18 世纪下半叶的工业革命密切相关,但对英国经济长期发展的研究表明,早在 18 世纪上半叶,实际收入水平就在增长,尽管速度缓慢。Craft s 和 Harley 在 20 世纪 70 年代和 80 年代的研究未能发现 18 世纪本身的增长率有任何加速,当时人均收入平均每年增长约 0.3%。虽然 1780 年以后产出增长可能稍快一些,但人口增长也同时加速,人均增长率与 18 世纪上半叶大致相同(Craft s,1985 年,第 45 页;Craft s 和 Harley,1992 年)。此外,这些研究的出发点大多是格雷戈里·金 (Gregory King) 著名的“政治算术”,该算术表明经济发展具有高度的结构转型(46% 的 GDP 来自农业以外的收入),表明即使在 17 世纪 90 年代之前,增长也可能相当可观。那么,这种增长是从什么时候开始的——为什么开始的?或者,也许我们找错了地方,我们应该研究荷兰共和国;它是否真的是“第一个现代经济体”,正如德弗里斯和范德沃德 (Van der Woude) (1997) 所说的那样,在 1580 年代到 1770 年代之间掀起了一波现代经济增长?这个问题对于将西欧的经验置于全球视角中也很重要。例如,波默兰 (Pomeranz) (2000) 声称,1750 年后英国的经济增长是一系列偶然因素和发展的结果,与英国能够获得廉价煤炭和庞大的海外帝国有关。从
人工生物分子纳米管是一种有前途的方法,可以建立模仿细胞细胞骨架能力生长和自我组织动态的材料。核酸纳米技术已经证明了各种自组装纳米管具有与实际细胞骨架成分的可编程,可靠的特征和形态学相似性。他们的产量通常需要热退火,这不仅与生理条件不相容,而且还阻碍了持续生长和动态自组织的可能性。在这里,我们报告了DNA纳米管,这些纳米管从恒定的室温下的五个短DNA链的简单混合物中进行自组装,并且在延长时间内可持续生长的能力显着。The assembly, done in a monovalent salt buffer (here, 100 mM NaCl), ensures that the nanoscale features of the nanotubes are preserved under these isothermal conditions, enabling continuous growth up to 20 days and the formation of individual nanotubes with near flawless arrangement, a diameter of 22 ± 4 nm, and length of several tens of micrometers.我们证明了单价阳离子以实现此类特性的关键作用。我们最终将链封装在微型隔室中,例如油中的微粒和巨型Unilamellar囊泡,它们用作简单的细胞模型。值得注意的是,纳米管不仅在这些条件下等温管生长,而且还会自组织为动态的高阶结构,例如环和动态网络,表明可以从持续生长和限制的结合中出现类似细胞骨架的特性。我们的研究提出了一种工程生物分子支架和材料的方法,以表现出持续的动态和栩栩如生的特性。
根结线虫(Meloidogyne spp。,rkn)是全球最具破坏性的内寄生虫线虫之一,通常导致作物生长和产量的降低。洞悉宿主-RKN相互作用的动力学,尤其是在不同的生物和非生物环境中,对于设计新型的RKN缓解措施可能是关键的。植物促进生长细菌(PGPB)涉及不同的植物生长增强活动,例如生物铜质化,病原体抑制和全身耐药性的诱导。我们总结了有关PGPB和非生物因素(例如土壤pH,质地,结构,水分等)作用的最新知识。在调节RKN-host相互作用中。rkn直接或间接地受到不同PGPB的影响,相互作用中的非生物因子相互作用以及对RKN感染的宿主反应。我们强调了(i)PGPB直接和间接影响RKN-宿主相互作用的三方(host-rkn-pgpb)现象; (ii)宿主对根际PGPB的选择和富集的影响; (iii)土壤微生物如何增强RKN寄生虫; (iv)宿主在RKN-PGPB相互作用中的影响,以及(v)非生物因子在调节三方相互作用中的作用。此外,我们讨论了不同的农业实践如何改变相互作用。最后,我们强调将三方互动知识纳入集成的RKN管理策略的重要性。
MACl 在化学计量钙钛矿 (FA 0.88 Cs 0.12 PbI 3 ) 前体溶液中的溶解度也可以是 192
牙买加继续在建立经济韧性方面取得进展,以通过宏观经济和商业环境改革实现持续的包容性经济增长和创造就业机会。但是,作为一个小型,面向服务的(大约GDP的76%),开放经济(总贸易大约在2019年的GDP占90.0%),这是高度债务的,即19020年的GDP和劳动力市场指标的恶化,这是为了阻止其在全球范围内和国内实施的COVID-19大流行以及相关的公共卫生与社会措施(PHSM)。由于劳动力中每五分之三的人中,大约有三分之三从未接受过任何正规培训,93妨碍了他们枢纽的能力和缺乏经济多样化的能力,尤其是在牙买加的出口篮中(尤其是在旅游业和铝菌)中,因此下降的程度加剧了。多年来,劳动力市场每年增加0.2%的时候,劳动力市场与失业率,就业不足和高度非正式性斗争。94该国已经实施了几项策略来解决这些问题,以促进持续的,包容的增长和体面的工作。
本文分析了 1998-2019 年西班牙经济增长的需求主导决定因素。我们采用了 Freitas/Dweck (2013) 提出的超乘数需求主导增长核算方法,并做了两点修改:首先,我们将消费纳入公共转移支付,遵循 Haluska 等人 (2021) 和 Haluska (2021) 的研究。其次,我们将公共工资中的消费纳入自主需求的来源,这是 Serrano/Pimentel (2019) 在理论上提出的。我们的需求主导增长分解突出了 (i) 公共需求和出口是重要的稳定增长动力,而超乘数的下降会降低增长率;(ii) 房地产繁荣对 1998-2008 年经济扩张的间接影响,这是由于公共收入增加并为公共需求扩张打开了空间;(iii) 出口无法单独引领复苏,因为复苏只有在公共和私人需求恢复后才开始。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
该报告敦促,特朗普政府应与国会合作,帮助建立华盛顿 - 比扬热线通信,制定太空交通管理计划并加强为遇险空间派员的救援工作。作为这项工作的一部分,该报告指出,要开发和概述一套相互同意的规则,以“消除太空活动,避免碰撞和其他事故,并减轻空间碎片的风险”很重要。
Aristilde是环境过程中有机物动力学的专家,是西北麦考密克工程学院的环境工程副教授。她还是国际纳米技术研究所和Paula M. Trienens可持续性与能源研究所合成生物学中心的成员。Jade Basinski,博士学位该论文的第一位作者是亚里斯特实验室的学生。 其他博士学位的学生和博士后研究人员Jade Basinski,博士学位该论文的第一位作者是亚里斯特实验室的学生。其他博士学位
由于一系列的冲击,包括COVID-19的大流行,能源危机和地缘政治紧张局势升高,近年来,近年来抽象的生产力发展变得越来越不确定。尽管如此,试图将最新生产率增长趋势的尝试受到限制,通常集中在特定职业或行业内的微观生产率上。迄今为止,尚未努力为广泛国家的劳动生产率增长的宏观经济衡量 - 本文寻求解决的差距。本文介绍了40个经合组织和加入国家的小组的劳动生产率增长。本文的主要新颖性是在面板框架内将机器学习技术与混合频率模型的集成在一起,从而可以最佳地利用更高的频率数据。该方法将混合频率设置与各种模型相结合,包括动态因子模型,惩罚回归(Lasso,Ridge,Elasticnet)和基于树的模型(梯度增强的树木,随机森林)以及出版物滞后的解释。性能提高与40个国家 /地区的自回归基准平均值约35%。机器学习模型,特别是梯度增强的树木,在大多数国家 /地区都优于替代品。与40个国家 /地区的30个国家强加的权重相比,发现具有估计重量的MIDAS规格带来了其他信息。关键字:现觉,机器学习,面板,劳动生产力。JEL代码:C4,C53,C23,E24。