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发展中经济体的集聚效应：来自土耳其的证据
6 数据涵盖了根据第 551 号法案第 4-1/a 和 4-1/c 条规定，私营和公共部门所有强制保险就业人员。2013 年，这相当于私营（1250 万）和公共（65 万）部门的 1310 万正式员工。不包括学徒（32.1 万）、在国外工作但隶属于土耳其社会保障体系的人员（3.5 万）、农业部门（6.4 万）和自愿保险部分就业人员（23 万）。它不包括根据第 5510 号法案第 4-1/b 条所涵盖的自雇人士（290 万）。7 针对土耳其劳动力市场的研究中使用的两个主要数据来源是家庭劳动力调查（Hanehalkı İşgücü Anketi）和年度工业和服务统计（Yıllık Sanayi ve Hizmet İstatistikleri），由土耳其统计局（Türkiye İstatistik Kurumu）提供。这两个数据集都允许在 NUTS-2 级别进行识别。8 我排除了公共部门的工作人员，因为他们的工资不是由市场机制决定的。
流感疫苗候选肾脏的毒性与...
研究方法是指WHO TRS 927附件I指南。在第1、15和29天给予测试动物。进行血液化学检查以在治疗后3天和14天内看到水平。与疫苗和对照组以及一组疫苗和对照组相比，数据及其可逆性期。获得的数据进行了正态分布测试。获得的数据不是正态分布的，因此之后是非参数统计测试Kruskal-Wallis，然后是Mann Whitney U检验测试。
2023 年印度尼西亚能源转型展望
ADB：亚洲开发银行 AIIB：亚洲基础设施投资银行 AMC：预先市场承诺 APBD：地方政府预算 (Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah) APROBI：印尼生物燃料生产商协会 B2B：企业对企业 bbl：桶 BESS：电池储能系统 BEV：电池电动汽车 BF：高炉 BGH：高炉 BOF：碱性氧气转炉 BPDPKS：炼钢厂的能源效率 BPS：最佳政策情景 BPS：印尼统计局 (Badan Pusat Statistik) CAPEX：资本支出 CCS：碳捕获与储存 CCUS：碳捕获利用与储存 CCGT：联合循环燃气轮机 CFPP：燃煤电厂 CMEA：经济事务协调部 CO 2：二氧化碳 CoP：绩效系数 COP : 缔约方大会 COVID-19 : 冠状病毒病 CPO : 毛棕榈油 CPS : 当前政策情景 CRF : 碳减排基金 DEN : Dewan Energi National (国家能源委员会) Ditjen EBTKE : Direktorat Jenderal Energi Baru Terbarukan dan Konservasi Energi DMO : 国内市场义务 DRI : 直接还原铁 E-bus : 电动巴士E-HAPI：电动和混合动力飞机创新平台 E2W：电动两轮车
未来数据政策、人工智能和……
芬兰在社会多个不同领域的各类国际统计方面都表现出色。芬兰的稳定性和安全性，加上技术的高度运用和高水平的教育，为我们提供了开发和生产数字业务运营的绝佳平台。这一切的中心是公民和公司以及信息和数据。考虑公民生活状况来制定信息政策和信息管理在全球范围内是一项相当独特的创新，我们认为这将成为芬兰在 2020 年代也有可能取得成功的一个重要因素。
印度尼西亚能源过渡前景2023
ADB : Asian Development Bank AIIB : Asian Infrastructure Investment Bank AMC : Advance Market Commitments APBD : Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (sub-national government budget) APROBI : Indonesia Biofuel Producer Association B2B : Business-to-business bbl : barrel BESS : Battery Energy Storage Systems BEV : Battery Electric Vehicle BF : Blast furnace BGH : Bangunan Gedung Hijau BOF : Basic oxygen furnace BPDPKS : Badan Pengelola Dana Perkebunan Kelapa Sawit BPS : Best policy scenario BPS : Badan Pusat Statistik (Statistics Indonesia) CAPEX : Capital expenditure CCS : Carbon Capture and Storage CCUS : Carbon Capture Utilization and Storage CCGT : Combined-Cycle Gas Turbine CFPP : Coal-fired Power Plant CMEA :经济事务部协调部2：二氧化碳COP：同性态度的COP：聚会会议Covid-19：Coronavirus疾病CPO：CORONAVIRUS疾病CPO：粗棕榈油CPS：当前的政策情况CRF：碳还原基金DEN：DEWAN ENDERGI国家能源委员会（National Engial Counce Energi DMO：国内市场义务DRI：直接减少铁E-BUS：电动总线E-HAPI：创新E2W的电动和混合飞机平台：电动2轮毂
微生物在改善土壤质量和植物耐受性方面的作用
在本节中，我们将详细讨论有关微生物在改善土壤质量和植物对非生物胁迫的耐受性方面的作用的文献观察的主要发现。主要讨论的重点将涵盖土壤的非生物胁迫。讨论将基于对相关文献的深入审查，以及这些发现与土壤的非生物胁迫的相关性。本研究以批判性文献分析的形式进行，旨在传播与理论和学术方面相关的文献中包含的信息、概念和结果。数据分析方法：使用描述性和推论性统计数据分析土壤质量和植物生长测量数据，以确定微生物对土壤质量和植物耐受性的影响（Kumar et al.al.2021）。结果与讨论
重型设备供应的概念框架
建筑工作是一项大规模的建筑工作和高风险，因此需要大量的施工资源分配。资源的可用性对于支持基础设施开发以确保有效和有效的运输非常重要。在施工工作中，信息和资源将流向施工工作的各方的所有部分。参与这项建筑工作的各方间接形成了供应链。这项研究的目的是找出重型设备供应链中的重要因素，以建造东努萨·坦加拉·特姆夫大坝。这项研究是一项使用SPSS计划的帮助的描述性统计分析的定量描述性研究。基于对七个重要因素的分析结果，即操作，动员，环境，成本，工具，利益相关者和时间，对于Temef Dam的建筑工作中重型设备供应的翻译非常重要。
Modulhandbuch供应链管理，物流，...
Baur，n。; Fromm，s。：用于高级SPS的数据分析 - 工作簿，Wiesbaden Backhaus，K。；埃里希森（Erichson），b。 Plinke，W。; Weiber，R。：多变量分析方法 - 一种面向应用程序的介绍，柏林·巴克（G. Eckert，W。; Ellenrieder，P。：市场研究 - 方法论基础和实际应用，Wiesbaden Fantapie -Alobelli，C .-市场研究，Stuttgart Hey，B。：Science and Research的演讲，Heidelberg Kornmeier，M。：Science和Scientific Works：Heidelberg Kuhn，Heidelberg Kuhn，Heidelberg Kuhn：Scientific Revolution，Berlin Kuckartz和berlin Kuckartz和et et。 ：统计数据 - 可理解的介绍，威斯巴登·卡卡特（Wiesbaden Kuckartz）希尔，P。B。； Esser，E。：经验社会研究的方法，慕尼黑Stickel-Wolf，c。沃尔夫（J。Baur，n。; Fromm，s。：用于高级SPS的数据分析 - 工作簿，Wiesbaden Backhaus，K。；埃里希森（Erichson），b。 Plinke，W。; Weiber，R。：多变量分析方法 - 一种面向应用程序的介绍，柏林·巴克（G. Eckert，W。; Ellenrieder，P。：市场研究 - 方法论基础和实际应用，Wiesbaden Fantapie -Alobelli，C .-市场研究，Stuttgart Hey，B。：Science and Research的演讲，Heidelberg Kornmeier，M。：Science和Scientific Works：Heidelberg Kuhn，Heidelberg Kuhn，Heidelberg Kuhn：Scientific Revolution，Berlin Kuckartz和berlin Kuckartz和et et。：统计数据 - 可理解的介绍，威斯巴登·卡卡特（Wiesbaden Kuckartz）希尔，P。B。； Esser，E。：经验社会研究的方法，慕尼黑Stickel-Wolf，c。沃尔夫（J。
早期研究强化学习对异质车辆路由问题的应用与软时Windows nadine desyani 1，Sonna kr
有效的配电系统对公司很重要，因为它可以最大程度地减少运输过程中的费用。一种方法是确定运输路线或称为车辆路由问题（VRP），这是一种最广泛研究的优化科学。vrp通常可以通过Lingo应用程序的帮助来完成线性编程。本研究将使用软窗（HVRPSTW）应用增强学习（RL）到异质车辆路由问题。RL的使用可以从与其环境相互作用的代理商中获得实现目标，然后能够处理大型多样的数据，并在复杂情况下得出结论，以继续进行持续改进。RL的定义是人工智能和机器学习的一部分，它的重点是统计，优化和其他数学学科之间的整合。这项研究的结果是RL模型可以完成HVRPSTW。