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收入不平等和经济低迷的深度
注意：样本期：1981年至2019年的年度数据。∆ H +1 C I，T + H表示从T-1年到T + H年，国i的实际人均消耗量的对数差异。表中的条目表示指定的解释变量上系数的OLS估计值：Incshare I，T =最高10％的收入份额；经济不景气，t = 0/1的经济低迷指导者； EME i = 0/1-indrestor对于一个国家是否是新兴的市场经济。所有规格包括国家固定的效果和时间固定的效果，后者被允许在AES和EMES上差异。根据Driscoll和Kraay（1998）计算括号中报告的渐近标准误差，其“滞后长度”参数等于H +1： * P <。10; ** P <。05;和*** p <。01。佩萨兰（2015）测试回归残差的横截面依赖性的P值。
地理经济学的规模回报率增加的意外后果
规模收益的提高是经济学和经济地理上许多有力成果的基础。但是，应用于地理位置时，通常会忽略关于经济增长理论回报的假设的局限性。这导致了关于地理，规模和增长的无意偏见的偏见和错误的结论。另外，这种偏见被用作城市经济学家的方便建模技巧，以描述创新的集聚经济体，而无需检查真正创造集聚经济体的空间机制。我讨论了专注于在适当的空间尺度上定义缩放的明显地理机制。JEL代码：O41，R11关键字：扩大规模的回报，内源性增长，规模效应，知识溢出。
零售业中的人工智能：回报对价格优化的影响
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开发商和全球投资者抢购印度太阳能发电招标 解读印度太阳能项目的关税与回报
我们假设基准电价为 2.55 卢比/千瓦时（3.54 美分/千瓦时）。根据这些项目成本和假设，太阳能项目的股权 IRR 计算为 12.9%。过去三年，开发商的利润率有所缩水。以前，股权 IRR 超过 14% 被认为是不错的，但现在随着电价下降和竞争加剧，大多数开发商的股权回报率估计为 12-13%，如果出现计划外的项目延期或缩减，几乎没有任何容错余地。鉴于债务与股权之比高达 75:25 的财务杠杆，一旦消除建设和调试风险，就有再融资收益的空间，SECI 承销的 25 年合同的债务定价约为每年 10%。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
不可行的疫苗回报
• 用过的注射器，无论是否带针； • 破损的药瓶； • 废弃产品，例如已抽取但未使用的注射器； • 任何已抽出部分剂量的多剂量药瓶； • IG、HBIG、PPD； • 稀释剂（已过期或未过期）；或 • 私人购买的疫苗。 以上所列物品应根据通常的医学生物安全程序和您的免疫计划程序进行处理。 什么 什么 什么 什么 应退回 McKesson 应退回 McKesson 应退回 McKesson 应退回 McKesson 以下物品应退回 McKesson： • 原药瓶或制造商预填充注射器中的变质或过期产品。 • 印有 NDC 的未使用的制造商预填充注射器。 联邦消费税 (FET) 抵免仅适用于未开封的药瓶和未开封的制造商预填充注射器。除此以外产品的退货不符合 FET 信用条件。提醒：您必须在退货前联系您的 VFC 计划办公室