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如果我们被告知今天世界上最大的经济体是美国，我们会理解什么？肯定，我们会想知道这种土地，人口或产出的参数！在每个经济中，都在生产“商品”，也就是说，原材料正在成品，农作物，林业，牲畜，钢铁，水泥，汽车，周期，面包等。同样，服务也像银行，保险，运输等一样。所有这些都具有当地货币的货币价值，例如美国和印度印度国际机构。因此，产出本身意味着在给定时间段内经济中所有商品和服务的货币价值的汇总，可能是四分之一（3个月），半年（6个月）或一年（12个月）。换句话说，输出包括所有用于金钱的商品和服务。例如，捕捞鱼类的渔夫可以使用其中的一些来自我消费，其余的可能用于市场销售；因此，将在产出概念下考虑所有鱼类的货币价值。到目前为止，这听起来很简单，但是详细说明的产出可能还包括钢铁和水泥等中级商品，这反过来又是其他称为“最终商品”的商品的输入。这些最终商品不能进一步使用，除了使用汽车，建筑物等。如果我们在产出的定义中同时将中间商品和最终商品包括在内，那么这将有效地意味着对同一件事进行两次计数，并在此过程中膨胀经济的产出。但是，二手商品（例如说二手车）的销售怎么样？例如，小麦的生产及其铣削作为面粉会导致面包制成；因此，出于产出目的，仅考虑面包的货币价值，而不是小麦和面粉的货币价值。因此，我们可以最终得出输出应具有最终货物以避免双重计数。是否应该反映在经济的产出中？答案是否定的，因为它们在制造时已经包含了一次，因此不构成新的生产。因此，经济的产出是给定时间段内最终商品和服务的货币价值。
ebc41-经济学-10年-upsc-pyq-trend-Analysis.pdf
上述经济学教学大纲似乎受到限制。实际上，这些少于15个单词隐藏在许多主题中。介意“等等”从货币的本质开始，到经济中不同参与者的角色，再到该国生产的东西，属于教学大纲。
upsc 初步测试系列-2025
常识类考试试卷中，不同科目的出题比例并非固定不变。通常情况下，历史、政治、环境与生态、经济和地理等科目的出题量较大，但2016年的考试模式发生了重大调整。这种模式变化趋势在2023年的考试中也很明显。因此，出题比例的分布非常不确定。下表可以帮助您了解2013年至2024年各科目的出题比例。
UPSC预测试测试系列-2025
在一般研究论文中会从教学大纲的不同部分中提出问题的比例并非固定。通常，从历史，政体，环境和生态，经济学和地理学中提出了更多问题，但2016年见证了这种模式的大修。在2023年的论文中，这种变化的这种变化趋势也很明显。因此，问题的比例分布是非常不确定的。下表可以帮助您了解2013年至2024年各个部分提出的问题的比例。
数字健康峰会2023
在一般研究论文中会从教学大纲的不同部分中提出问题的比例并非固定。通常，从历史，政体，环境和生态，经济学和地理学中提出了更多问题，但2016年见证了这种模式的大修。在2023年的论文中，这种变化的这种变化趋势也很明显。因此，问题的比例分布是非常不确定的。下表可以帮助您了解2013年至2024年各个部分提出的问题的比例。
使用自动化的机器学习来升级一级生产力
摘要。在时间和时间上估计总生产率（GPP）对于理解陆地生物圈对气候变化的反应至关重要。eddy covari-ance塔塔在生态系统量表上提供了GPP的原位估计，但是它们稀疏的地理分布限制了更大尺度的推断。机器学习（ML）技术已用于通过使用卫星遥感数据在空间上推出本地GPP测量来解决此问题。但是，重新设备模型的准确性可能会受到模型选择，参数化和解释特征的选择等不确定性的影响。自动化ML（AUTOML）的最新进展提供了一种新型的自动化方法，可以选择和合成不同的ML模型。在这项工作中，我们通过培训有关GPP在243个全球分布地点的GPP测量的三个主要汽车框架来探索汽车的潜力。我们根据不同的遥感解释变量集，比较了他们预见GPP及其空间和时间变异的能力。例外变量仅来自中等分辨率的光谱仪（MODIS）表面反射数据和光合作用的辐射，该变量在GPP中每月可变性的70％以上，而卫星衍生的Prox-ees，而范围衍生的Prox-IES用于冠层结构，光合作用，环境和环境，并将其流动性地层和ERANIALIAD RARIA raria rariacy（ERAL）变体（erean）。框架的预测能力。我们发现，自动框架的自动框架始终优于其他自动框架，以及预测GPP的经典随机森林回归器，但具有较小的性能差异，达到了
Borse Scudo
该博士的上下文。项目是对电化学储能系统的研究，尤其是锂离子和钠离子电池。具有强大而准确的模型来预测健康状况（这是电池初始规格的电池降低的指标），并且充电状态对于构建可靠的电池管理系统（BMS）至关重要，出于安全原因和性能控制。许多不同的功能会影响电池在操作过程中的性能，即重复充电和放电周期。电极中活性材料的化学组成和该材料的几何结构都对初始行为和降解过程的动力学都产生了巨大影响，从而导致性能下降。这些特征的效果以微观电极刻度表达（即孔的比例），如果有的话，几乎无法实验地探索。由于这些原因，设想数值计算流体动力学（CFD）模拟以研究不同电极组成和几何结构的影响。虽然非常准确，但CFD模拟在计算上非常昂贵：由于这些原因，它们可以有效地用作优化制造过程的工具，但不能用作快速的智障模型，从而提供瞬时预测，以帮助监视和控制BMS。由于这些原因，还将基于数值和理论上尺度的技术来开发上刻度的模型，分别通过基于神经网络的替代模型的构建和宏观>
睡眠依赖性的兴奋性，饱和神经可塑性和人脑的调节认知
抽象睡眠强烈影响突触强度，这对于认知，尤其是学习和记忆形成至关重要。睡眠剥夺是否以及如何调节人类脑生理和认知尚未得到充分理解。在这里我们检查了如何通过经颅磁刺激（a）长期增强（LTP）的诱导性（LTP）和长期抑郁（LTD）的可诱导性（类似于经颅直流电流刺激（TDCS）和（C）和（C）和（C）学习，（C）学习，以及注意力，并注意。结果表明，由于增强了与谷氨酸相关的皮质促进作用，睡眠剥夺使皮质兴奋性上升兴奋性，并减少和/或逆转GABA能皮质抑制。此外，TDCS诱导的LTP样可塑性（阳极）废除了抑制性LTD样可塑性（PORTODAL）在睡眠剥夺下转化为兴奋性LTP样的可塑性。这与由于睡眠压力引起的EEG theta振荡增加有关。最后，我们表明，学习和记忆形成，可塑性的行为对应物以及依赖皮质兴奋性的工作记忆和注意力在睡眠剥夺过程中受到损害。我们的数据表明，由于睡眠不足而导致的高尺度大脑兴奋性和可塑性改变与认知性能受损有关。除了显示脑生理学和认知如何发生变化（从神经生理学到高阶认知）在睡眠中是否存在变化 - 确保这些发现对可变性和最佳应用无创脑刺激具有影响。
