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经济增长和失业的非线性建模...
摘要：这项研究使用了从1994年第1期到2019年第4期的季度数据，研究了南非经济增长与失业率之间的非线性关系，并通过Okun（1969）的法律作为研究的基础。使用不同方法在南非进行的先前研究产生了不同的结果。一些研究证明了Okun定律的证据，而另一些研究则没有。使用Shin，Yu和Greenwood-Nimmo（2013）提出的非线性自回旋分配滞后方法，这些发现表明，尽管失业并不能解释经济增长的变化，但它会对它产生积极影响。这意味着由于资本密集型方法产生的产量增加了1至20个百分点的失业率。但是，在短期内，积极的失业率和负失业率都是负面和重要的，这表明当失业率减少时，经济增长会增加。短期内这些关键发现与Okun的定律（1969）一致。因此，南非政府和政策制定者需要采用扩张政策，这将导致刺激更高和增加的经济增长，同时减少失业率。很明显，从长远来看，使用资本密集型方法会导致失业增长，但是在短期内，创造就业机会会导致失业率下降，经济在充分就业水平上产生。
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
非高斯SVAR模型的局部强大推断
当结构冲击是独立的并遵循非高斯分歧时，结构向量自回旋（SVAR）模型中的所有参数都是局部识别的。不幸的是，当识别数据的此类特征的标准推理方法无法在模型参数的结构函数的范围内获得正确的覆盖范围。对此词，我们提出了一种局部可靠的半参数方法，以进行假设检验并为SVAR模型中的结构功能构建信心集。该方法在存在时完全利用非高斯性，但可以使局部至高斯密度正确的大小/覆盖率。从经验上讲，我们重新访问了两项宏观conomic SVAR研究，在该研究中，我们记录了混合的结果。对于Kilian和Murphy的石油价格模型（2012），我们发现非高斯性可以坚定地识别合理的承认集，而对于Baumeister和Hamilton（2015）的劳动力供应 - 按需模型（2015）并非如此。此外，这些练习强调了使用弱识别稳健方法来评估估计不确定性的重要性，当时使用非高斯性进行识别。
两个定量性状基因座与Apis Mellifera Mellifera中的varroa驱动因子染色器的繁殖细胞
摘要对瓦罗阿击蛋白的饲养源细胞的摘要是一种特征，最近吸引了对蜜蜂育种的兴趣，以选择耐螨的Apis mellifera菌落。为了研究该性状的遗传结构，我们评估了一个样本。Mellifera Mellifera菌落（n = 155）来自瑞士和法国，并进行了全基因组关联研究，使用每个菌落500名工人进行下一代测序。结果表明，两个QTL显着（p <0.05），与destructor -destructor摄取的育雏细胞的回旋相关。最佳相关的QTL位于以前发现与修饰行为相关的区域的5号染色体上，这是对V. destructor的抗性性状，在a中。Mellifera和Apis Cerana。第二最佳相关的QTL位于DSCAM基因内含子中的4号染色体上，该基因与神经元接线有关。先前的研究表明，与神经元接线有关的基因与回顾和Varroa敏感卫生有关。因此，我们的研究证实了基因区域对5染色体在社会免疫中的作用，并同时提供了对蜂蜜蜜蜂常见螨抗性性状之间遗传相互作用的新见解。
能源贫困，气候变化和经济增长
摘要：研究目标是确定能源贫困和气候变化对经济增长的短期和长期影响，并从理论上描述使用尼日利亚人口统计和健康调查（NDHS）数据集的家庭能源贫困状况的驱动因素，2018年。使用自回旋分布式滞后（ARDL）模型用于根据1980年至2018年的数据进行估计变量。结果表明能量贫困与GDP增长有负或反比关系。能源进口平均贡献了GDP增长价值的百分之十。传统和危险的能源使用形式在尼日利亚家庭中是主要的。这不仅对环境构成威胁，而且对公众的健康构成威胁。在尼日利亚，应优先考虑使用安全且环保的能源的意识 - 提高运动。同样，应进行农村部门和北部地区（尤其是东北地区）的廉价和高效清洁能源技术的形式减少能源贫困干预措施，以使家庭能够退出能源贫困陷阱。收入平滑政策措施可能是以贫困的形式和安全网计划的形式，应针对该国的低收入者，以缓解其贫困水平，其中能量贫困是重要的部分。
retox rto voc voc投资组合
£ NOx free operation with flameless natural gas injection (NGI) £ Lower RETOX RTO gas usage with 95-97% primary heat recovery and NGI £ NGI can SAVE 30-55% on the volume of gas consumed compared to burner fired RTOs £ Rapid natural gas burner cold and warm startups £ Low pressure drop/low cost RTO heat transfer media £ Simple, zero leakage poppet valve flow control provides 99% VOC DRE 5年的长时间爆炸花阀控制保修£低回旋式RTO维护 - 没有复杂的旋转阀来调整和更换£售货机组装的Rotox RTO模块提供快速安装时间表£低profile for file file file profe for prof from profe from inted of from inted rto模块 - 从等级的廉价维护和自由度的自由服务范围£24/7/7/7认证的CECO ADWEST商店£市场经过验证的转发率RTO经验 - 超过1,200 RTO氧化剂和VOC集中器
二氧化碳排放对东非社区国家农业生产指数的影响：平均均值和固定效应方法
大气中二氧化碳（CO 2）的增加引起的持续的气候变化威胁使全球行动主义重新点燃了其对农业生产的有害影响，并具有最大的韧性。因此，当前的研究研究了CO 2排放和农业生产指数之间的因果关系，同时使用1996年至2019年的数据来控制可再生能源消耗，可耕地和治理。该研究应用了汇总的平均组/自回旋分布式滞后和固定效应方法，并使用dumitrescu和Hurlin Granger非泡沫测试进行了测试，并测试了感兴趣的变量之间的因果关系。长期方程式表明，CO 2排放，可再生能源消耗，劳动力和可耕地的土地规模对作物产量指数具有积极影响。，而可再生能源消耗，劳动力，可耕地的土地规模和治理对牲畜生产指数产生积极影响。虽然CO 2排放和作物产量指数之间不存在因果关系。但是，治理和耕地规模对农业生产的影响尚无定论。为了实现对人民零饥饿的联合国可持续发展目标，东非社区国家需要商业化农业生产并采用更环保的农业技术。
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通过准确的测量和管理消费者价格指数（CPI）来确保价格稳定，从而促进了有利于可持续增长，投资和就业的稳定经济环境。作为关键的经济指标，CPI对通货膨胀，购买力和生活成本进行了全面评估，这是政策制定者，企业和消费者的重要工具。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。 认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。 准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。 机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。 但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。 这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。 模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。 结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。 这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。
新闻通讯
当前的项目Asbury Road和Hales Mill Road交叉路口回旋处。该市为该项目获得了150万美元的资金。该项目目前处于设计阶段，该市将与业主合作以获得必要的地役权。施工预计将于2026年春季开始。•该城市将在2025年夏季覆盖几条街道，其中包括；阿斯伯里路东城限制了拉德福德路，托斯卡纳岭和六库法院。该项目估计耗资80万美元。•箭头水主循环2025：设计对此水工具升级项目的设计很好。该项目将包括从箭头细分线路延长现有的水管，并将其连接到沿Seippel Road的现有水主跑步。这将消除每个Cul de Sac上供水系统中现有的死端。建筑定于2025年开始。•ASBURY UNI定向冲洗计划：该计划执行了一项潮红计划，由该市的公共工作人员完成。单向冲洗的目的是清除生物膜和碎屑的水系统，以改善系统中的游离Chlo-Chlo-Chlo-Chlo-Chloin残留量。目的是为今年夏天的公共工程工作人员准备好采用冲洗计划。
探索索马里主要作物的气候变化弹性
摘要气候变化与主要农作物产量之间的复杂关系对当代食品生产系统构成了紧迫的挑战。认识到不同作物对气候压力源的多种反应，有必要调查气候引起的各种作物产量转移的影响。侧重于极端天气对粮食安全的影响，该研究采用多种规范来评估气候变化对主要农作物的影响（泥，高粱，大米，小麦，甘蔗，香蕉和豆类），使用1991 - 2019年的年度数据在索马里。自回旋分布滞后（ARDL）方法的经验发现表明，增加的降水量增加对高粱，甘蔗和香蕉的长期产量产生积极影响，同时对豆类产生产生不利影响。相反，尽管它们在短期内增强了大米和高粱的产生，但温度的变化会有害影响高粱，大米和豆类的长期输出。有趣的是，这项研究表明，温室气体（GHG）排放和收获的区域可显着提高各种农作物的产量。此外，农业劳动力对香蕉产生积极影响，同时阻碍其他作物产量。基于这些结果，该研究提议采用气候富农作物品种，灌溉基础设施的投资，增强的天气预测和预警系统，以及促进可持续土地管理。