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博士伊什特万·塔马斯·科尼亚
利息溢价和外部头寸：一种国家依赖的方法 小型开放经济体的经济增长：从维谢格拉德集团国家吸取的教训 小型开放经济体中的利息溢价、突然停止和调整 带有搜索和匹配摩擦的估计开放经济 DSGE 模型：以匈牙利为例 收敛、资本积累和名义汇率 楔形发展核算：六个欧洲国家的经验 高收入国家的国际消费模式：来自 OECD 数据的证据 最佳移民和文化同化模型 国际贸易中的文化障碍 少数民族和多数民族：同化的动态模型
Alma Mater Studiorum 博洛尼亚大学档案馆......
2 意法半导体技术研发部，意大利阿格拉泰布里安扎 摘要 — 热载流子应力引起的性能退化是功率 LDMOS 晶体管可靠性的关键问题。对于 p 沟道 LDMOS 来说更是如此，因为与 n 沟道 LDMOS 不同，多数载流子和少数载流子都对器件可靠性起着根本性的作用。本文深入研究了新一代 BCD 集成 p 沟道 LDMOS 中热载流子应力引起的微观机制。彻底分析了竞争电子和空穴捕获机制对导通电阻漂移的影响。为此，据我们所知，我们首次使用了包括玻尔兹曼传输方程的确定性解和微观性能退化机制在内的 TCAD 模拟。对性能退化源和动态的深入了解将为未来的器件优化提供相关基础。
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选择性 b AChE BuChE PQM-170 (5a) 26.4 >30 >1.1 PQM-171 (5b) 5.6 >30 >5.4 PQM-172 (5c) 25.1 >30 >1.2 PQM-173 (5d) 15.3 >30 >2.0 PQM-174 (5e) 12.0 >30 >2.5 PQM-175 (5f) 8.2 >30 >3.6 PQM-176 (5g) 3.3 49.8 15.0 PQM-177 (5h) 13.9 >30 >2.2 PQM-179 (5i) 12.0 >30 >2.5 PQM-180 (5j) 9.0 12.9 1.4 PQM-181（5k） 5.9 >30 >5.1 PQM-182（5l） 13.5 12.9 1.0
在发展中国家的可行圆形木材循环模型：肯尼亚和尼日利亚的案例
由于到2050年，非洲人口预计将达到24亿，因此由于城市化而预计建筑活动也将增加。这将增加对更多材料的需求和更多构成混凝土，钢筋钢和木质废物的产生的造成的废物。在尼日利亚，建筑废物的管理也不够可持续，在肯尼亚也是如此。 建筑部门仍然是固体废物处置的主要贡献者。 建筑部门的循环方法为重新建筑木废物的重新解释和回收提供了替代方案。 为当地工匠和二手材料卖家创造更多商机。 但是，缺乏用于建筑活动的实践循环模型仍然是许多其他挑战。 The objective of this paper is to develop a feasible circular economy model for construction wood Waste for Kenya and Nigeria, of which the paper first reviewed the barriers and potentials of circular economy in the construction sector of these two countries, then reviewed relative literatures on organizational or business models of circular economy in construction sector and other sectors, to understand and re-interpret an appropriate circularity models feasible for construction wood waste in Kenya and Nigeria. 其次，与来自两国的利益相关者进行了结构化问卷调查，以访问他们对开发模型的可行性的投入。在尼日利亚，建筑废物的管理也不够可持续，在肯尼亚也是如此。建筑部门仍然是固体废物处置的主要贡献者。建筑部门的循环方法为重新建筑木废物的重新解释和回收提供了替代方案。为当地工匠和二手材料卖家创造更多商机。但是，缺乏用于建筑活动的实践循环模型仍然是许多其他挑战。The objective of this paper is to develop a feasible circular economy model for construction wood Waste for Kenya and Nigeria, of which the paper first reviewed the barriers and potentials of circular economy in the construction sector of these two countries, then reviewed relative literatures on organizational or business models of circular economy in construction sector and other sectors, to understand and re-interpret an appropriate circularity models feasible for construction wood waste in Kenya and Nigeria.其次，与来自两国的利益相关者进行了结构化问卷调查，以访问他们对开发模型的可行性的投入。利益相关者的调查显示，有69％的人同意该模型在肯尼亚是可行的，而38.5％的人同意该模型在尼日利亚是可行的，另有38.5％的人同意该模型在尼日利亚相当可行。利益相关者还证明了其他措施，这些措施将改善拟议的建筑木废物循环模型，包括早期设计决策，政府法规的参与，建筑信息建模的引入（BIM）以及引入独立仓库存储设施。
弗吉尼亚州费尔法克斯县
日期：2025年2月17日至：监事会委员2 - 2025年2月14日的董事会立法委员会会议，在2025年大会会议上还剩不到一周的时间，就国家预算进行的谈判是两个会议厅的首要任务。预算现在已在会议委员会中，工作人员正在与该县的邦联合作，就县的优先事项合作，并将随着谈判的发展而告知董事会。委员会立法行动的截止日期是2月17日午夜。但是，在预定的2月22日休会之前，仍在考虑其他立法。尽管这是一个“简短的会议”，但2025年大会非常活跃，而立法的数量与过去几年相当。下面是一个图形，有助于说明每个房间中引入了多少账单，以及2月4日的“跨越”。
案例研究：德国和瑞典与罗马尼亚和希腊
摘要 数字经济是传统经济的替代品，是未来欧洲论坛和成员国都重点关注的投资和研发领域，随着疫情危机的爆发，他们已经意识到了这一领域的重要性。这项研究的目的是，一方面，通过 2025 年经济数字部分发展的三种情景（基线情景、高增长情景和挑战情景），分析和预测数字化对欧盟成员国经济的影响，另一方面，分析和预测成员国实现这些情景提出的目标的能力。分析涵盖 2013 年至 2025 年期间，并基于专门的统计分析（频率序列分析、应用单标准临界概率检验、应用 Enter 方法、执行 Pearson 相关性检验）量化数字化现象和过程的动态，使用 IBM-SPSS 25 软件。这项研究的目的是为决策者提供数字化发展的相关解决方案。该研究强调了将结果置于有利情景中，以及当前数字经济发展的趋势，并介绍了在了解提供商的服务和用户需求方面最有可能实现的情景。该研究的主题是针对在当前全球危机和疫情条件下实施数字经济发展政策所需的数字经济可持续发展的财政分配基础采取一种新方法。这项研究的新颖之处在于概念化、验证和测试了一个计量经济模型，该模型能够量化欧盟提出的数字经济发展情景的现实性。关键词：数字化；数字化指标；数字化发展情景：基线情景、高增长情景和挑战情景；数字化发展的计量经济模型；数字市场分化：德国、瑞典 vs 罗马尼亚、希腊。JEL 分类：F63；O30；C40。
EPA授予西弗吉尼亚州VI级别的首要
这一发展是在参议员Shelley Moore Capito，R-W.Va。的努力之后，环境和公共工程委员会主席，他多年来一直拥护碳捕获技术和州级许可的权威。3参议员Capito与前参议员Joe Manchin（I-W.Va. 4值得注意的是，Capito参议员于2023年5月提出了立法，以简化州的首要申请程序，并在2023年11月敦促EPA加快其决策并从CCS计划的《基础设施投资和就业法案》中分配资金。 开发商和其他组成方继续强调两党对CCS项目的支持，包括关于《内部税收法》第45Q条的环境许可事项和美国联邦税收抵免激励措施。3参议员Capito与前参议员Joe Manchin（I-W.Va.4值得注意的是，Capito参议员于2023年5月提出了立法，以简化州的首要申请程序，并在2023年11月敦促EPA加快其决策并从CCS计划的《基础设施投资和就业法案》中分配资金。开发商和其他组成方继续强调两党对CCS项目的支持，包括关于《内部税收法》第45Q条的环境许可事项和美国联邦税收抵免激励措施。
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摘要 — 运动想象 (MI) 脑机接口 (BMI) 使我们只需想象执行运动动作即可控制机器。实际用例需要一种可穿戴解决方案，其中使用嵌入在节能微控制器单元 (MCU) 上的机器学习模型在传感器附近本地对脑信号进行分类，以确保隐私、用户舒适度和长期使用。在这项工作中，我们为嵌入式 BMI 解决方案的准确性与成本权衡提供了实用见解。我们的多光谱黎曼分类器在 4 类 MI 任务上达到 75.1% 的准确率。通过针对每个受试者调整不同类型的分类器，准确率进一步提高，达到 76.4%。我们进一步缩小模型，将其量化为混合精度表示，准确率损失分别仅为 1% 和 1.4%，但仍比最先进的嵌入式卷积神经网络高出 4.1%。我们在低功耗 MCU 上实现了该模型，能量预算仅为 198 µ J，每次分类仅需 16.9 毫秒。连续对样本进行分类，将 3.5 秒样本重叠 50% 以避免遗漏用户输入，这样仅需 85 µ W 即可运行。与嵌入式 MI-BMI 中的相关工作相比，我们的解决方案在近传感器分类的准确度-能量权衡方面树立了新的领先地位。