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奥肯定律的有效性：来自印度经济的证据
e 奥肯定律的有效性：来自印度经济的证据 Tariq Ahmad BHAT 维克拉姆大学乌贾因（MP），印度 tariq0920@gmail.com Tariq Ahmad LONE 阿里格拉穆斯林大学（UP），印度 tariqlonest@gmail.com Towseef Mohi Ud DIN 维克拉姆大学乌贾因（MP），印度 towseefeco@gmail.com 摘要：失业是发展中国家尤其是印度面临的最突出的问题之一。失业意味着生产资源根本得不到利用，从而导致实际 GDP 增长率低。在宏观经济术语中，这种关系被称为奥肯定律。本文的主要目的是检验印度经济中是否存在奥肯定律。实证结果表明，增长对失业率有负面且显著的影响。我们的模型表明，GDP 每增长 1% 将使失业率下降 0.4 个百分点。 关键词：失业、GDP、奥肯定律、协整、因果关系。 JEL 分类：E24、F43。
单元 — I MEMS 概述及缩放定律...
内容：• MEMS 和微系统• 微系统工作原理及示例• 微系统和微电子学• 微系统的应用• 小型化的好处• 缩放简介• 几何、静电力的缩放• MEMS 设计注意事项。
手推车问题和艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）的第一定律
数十年来，研究思想工作方式的科学家和哲学家一直在辩论模块化问题。他们的主要分歧涉及大量模块化假设，根据该假设，我们所有（或大多数）认知机制本质上都是模块化的。Pietraszewski和Wertz（2022）最近提出了模块化辩论是基于对可以解释思维的分析水平的混乱。本文认为，他们的立场遇到了三个主要问题：（1）论点是不健全的，没有真实的前提； （2）它掩盖了重要的经验问题； （3）它提供的准则不足以避免未来的困惑。随着这些批评的发展，本文将提供一种理解模块化辩论的方式 - 着眼于在概念和巨星上的真正危险中 - 并通过识别一个错误的假设，通过识别一个虚假的假设，通常由大规模的模范劳动的大规模假设共享，这将勾勒出一些指导方向的指导方针，以勾勒出一些指导方向的前进。
基于富勒烯的三明治的模式演变的普遍定律
基于富勒烯的三明治已成为电子或能量存储中二维纳米材料潜在应用的新候选者。最近，实验者观察到富勒烯簇的边界的演变，这些簇夹在两个石墨烯层中，而在富勒烯层中发现了典型的尺寸为30Å的真空空间。由于富勒烯簇的模式会影响三明治的物理特性，因此了解其结构转化的机制很重要。在目前的工作中，我们发现石墨烯/富勒烯/石墨烯三明治结构在三种构型之间转换，具体取决于富勒烯与石墨烯面积比。分子动力学模拟表明，面积比有两个临界值。富勒烯模式从圆形转变为矩形
达西的屈服应力液定律在特鲁利等网络上
这里的r和l分别是圆柱体的半径和长度，η是流体的粘度，κ是培养基的渗透性。darcy从Poiseuille的定律开始对渗透率进行解释，该定律从Poiseuille定律开始，该定律适用于空缸，并预测Q POIS =πr4 p/（8ηl）。他认为，在介质中，只有沿着非交流薄通道，半径r c r的每个流量才有可能，并且可以将渗透率鉴定为κ〜N CH r 2 c，n ch n CH，每个单位表面的开放通道数量[2] [2]。这种经验定律不仅适用于沙子中流动的水，还适用于嵌入多孔培养基中的所有牛顿流体[3]（即具有强烈的异质性的复杂结构，例如土壤，岩石或沙子[4-7]）。确实，对于这种流体，n Ch是压力无关的，因为在每个通道中，对于任意的弱压力而言发生了。对于另一类的流体，例如悬浮液[8]，凝胶[9]，重油[10]，浆液或水泥[11]，这不是这种情况。对于这些流体，随着施加的压力p而生长。实验[13，14]和数值模拟[15-17]表明，Darcy定律确实被修改：低于阈值压力P 0没有流量，而在其上方，该流量随着p非线性生长。观察到三个流动状态[18，19]：i）最初，流动在p -p 0中线性生长，渗透率很小，〜1 /r 2； ii）对于较大的压力，流量为（p-p 0）β
高度可拉伸射频电子设备的力学和电磁缩放定律
a 大连理工大学工业装备结构分析、优化及 CAE 软件国家重点实验室，大连 116024，中国 b 大连理工大学工程力学系，大连 116024，中国 c 大连理工大学 DUT-BSU 联合学院，大连 116024，中国 d 莱斯大学机械工程系，德克萨斯州休斯顿 77005，美国 e 西北大学材料科学与工程系，伊利诺伊州埃文斯顿 60208，美国 f 西北大学 Querrey Simpson 生物电子研究所，伊利诺伊州埃文斯顿 60208，美国 g 西北大学机械工程系，伊利诺伊州埃文斯顿 60208，美国 h 西北大学土木与环境工程系，伊利诺伊州埃文斯顿 60208，美国 i 西北大学生物医学工程系，伊利诺伊州埃文斯顿，美国j 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学范伯格医学院神经外科系
灵长类视觉腹侧流任务优化模型的缩放定律
在足够大的对象分类数据集上进行训练时，特定的人工神经网络模型可以合理匹配核心对象识别 (COR) 行为和灵长类视觉腹侧流 (VVS) 中的潜在神经反应模式。机器学习的最新发现表明，在更大的数据集上训练更大的模型并投入更多的计算预算可以提高任务性能，但目前尚不清楚规模如何影响大脑对齐。我们在此研究了灵长类 VVS 建模的缩放定律，这些定律涉及以受控方式训练的 300 多个模型中数据集和模型大小的计算最优分配。为了评估模型的大脑对齐，我们使用了一组涵盖整个 VVS 和 COR 行为的基准。我们发现，虽然增加模型参数的数量最初会改善大脑对齐，但更大的模型最终会导致收益递减。增加数据集大小可以从经验上持续改善对齐，但我们推断，这里的规模对于非常大的数据集也会趋于平稳。将我们对模型和数据大小的最佳计算预算分配与缩放定律相结合，我们预测单凭规模不会导致大脑与当前架构和数据集的一致性取得实质性进展。
缩放定律，以预测湿度引起的水凝胶的肿胀和僵硬
水凝胶是吸收水的聚合物网络，由于它们的脱水行为，近几十年来吸引了人们的注意力。它们已被证明是从园艺1-4到软机器人或组织工程5-9的各种应用。用于软机器人技术的水凝胶依赖于由水凝胶中水量变化而导致的机械僵硬的固有变化。 在米饭或面食等日常食品中观察到这种关系（可以描述为基于淀粉的水溶液），柔软度随水含量而增加。 在过去的三十年中，有大量的研究重点是肿胀行为1,10-16或机械僵硬5,6,9,17–24,24-31。 一个值得注意的例子是Li等人的研究，该研究使用Flory-Huggins理论来开发一个可以用来将肿胀与渗透压相关联的状态方程。32。 尤其是，他们发现渗透压与交联密度无关，表明由相同基础单体组成的凝胶可以类似地处理。 他们的工作以及他人的共同工作表明，在接近完全肿胀的状态下的水凝胶肿胀和僵硬行为的强烈基本上；但是，我们对肿胀和僵硬如何依赖湿度的了解较少。 刚度的水凝胶研究通常将分析限制为完全潮湿的状态23–25,33–36。 水凝胶中的水肿也受环境环境中的相对湿度的控制。依赖于由水凝胶中水量变化而导致的机械僵硬的固有变化。在米饭或面食等日常食品中观察到这种关系（可以描述为基于淀粉的水溶液），柔软度随水含量而增加。在过去的三十年中，有大量的研究重点是肿胀行为1,10-16或机械僵硬5,6,9,17–24,24-31。一个值得注意的例子是Li等人的研究，该研究使用Flory-Huggins理论来开发一个可以用来将肿胀与渗透压相关联的状态方程。32。尤其是，他们发现渗透压与交联密度无关，表明由相同基础单体组成的凝胶可以类似地处理。他们的工作以及他人的共同工作表明，在接近完全肿胀的状态下的水凝胶肿胀和僵硬行为的强烈基本上；但是，我们对肿胀和僵硬如何依赖湿度的了解较少。刚度的水凝胶研究通常将分析限制为完全潮湿的状态23–25,33–36。水凝胶中的水肿也受环境环境中的相对湿度的控制。这种湿度引起的肿胀对于食物尤其重要
考虑开裂后衬砌响应的钢筋混凝土隧道振动台试验的缩放定律
本文提出了一套新的缩放定律，用于研究轻质钢筋混凝土隧道衬砌在 1g 振动台试验中的开裂后行为。开裂后行为缩放定律使用两个无量纲参数制定：脆性数 s ，它控制非钢筋混凝土构件的断裂现象；NP ，它对钢筋混凝土构件中混凝土断裂过程和钢塑性流动的稳定性起主要作用。提出的定律允许开发“充分”的实验模型，并使用原型和 1:30 模型比例的岩石钢筋隧道的数值分析进行验证。采用的实验装置的灵感来自现有的 1g 物理测试活动，该测试活动针对岩石混凝土隧道的地震响应，并且假设的定律表明在两个检查的地震记录下，模型和原型隧道的开裂行为具有令人满意的相似性。强调了在 1g 测试中使用提出的定律对钢筋混凝土隧道中不断发展的裂缝模式进行 A 级预测的潜力。在三种可能的边界条件下对所提出的定律进行了检验，结果表明，与设想的自由场边界模型相比，刚性箱和层流箱仍然可以显著改变行为。但分析表明，对于较大的土壤与衬砌刚度比，边界伪影可以大大减少。本研究为迄今为止尚不存在的未来 1g 测试提供了有用的建议，而所提出的缩放定律允许在设计新型隧道衬砌模型测试材料时具有多功能性。
大脑操作系统的物理定律和数学公理与传统逻辑和哲学思维基本定律
本文介绍了 SciRP 于 2015 年出版的有关大脑操作系统的书籍 [1] 的四 (4) 个增补部分。它是该书的一种附录。假设读者对之前的书有所熟悉。该书本身提出了大脑操作系统的完整物理和数学蓝图。该书的第一个增补部分（见下文第 5 至 10 章）涉及上述蓝图与 2000 多年历史的逻辑和哲学所谓基本思维定律之间的关系，这些定律被认为有三 (3) 个，即 1) 同一律、2) 矛盾律和 3) 排中律。蓝图和定律不能同时成为大脑操作系统的最终基础。本文的目的是根据蓝图从严格的数学角度解释这些定律。这项增补构成了本文的主体部分。第五至第八章为本文奠定了基础。第九和第十章对这些定律进行了详细的数学分析。本书的第二部分（第 11 章）涉及大脑操作系统的定律和公理之间的区别。定律是物理学的一部分。公理是数学的一部分。由于大脑操作系统理论涉及物理学和数学，因此它同时展示了定律和公理。本书的第三部分（第 12 章）涉及大脑操作系统中另一种数字化的味道。书中有五 (5) 章。但大脑化学需要第六个。它被称为存在数字化。第四部分（第 13 章）考虑到对更深层次原因的无知，反思想象力在物理学理论中的作用。第一至第四章介绍了初步内容，大部分是从书中得出的一般概念的简要概述 [1] 。第 14 章最后收集了一些历史记录。