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World File Search System库存变化
食品和纤维系统以及生产农业对德克萨斯州经济的贡献
尽管生产价值（或总收入）通常用作经济影响的指标，但更合适的衡量标准是该州对国内生产总值 (GDP) 的贡献。该州的 GDP 是通过利用该州的土地、劳动力、资本和管理资源在生产中增加的价值（总收入减去投入成本）。一个州的 GDP 是该州所有行业的 GDP 总和。从概念上讲，一个行业对该州 GDP 的贡献等于其生产价值（销售额或收入和其他营业收入以及库存变化）减去其中间投入，例如从其他美国行业购买（或进口）的商品和服务的消费。该州的 GDP 是国家 GDP 的州对应物，国家 GDP 是联邦政府衡量美国经济产出的指标。
制造商的出货量、库存和订单调查......
这些数据用于分析制造业及经济其他部门的短期和长期趋势。出货价值数据（尤其是经库存变化调整后的数据）可衡量当前的生产水平。新订单数据可作为未来生产承诺的指标。由于新订单与出货量相比过多或不足而导致的未完成订单水平的变化可用于衡量对制成品的需求过剩（或不足）。库存水平的变化及其与出货量的关系可用于预测未来制造业活动的走势。这些统计数据对于商业周期状况分析师来说很有价值，包括经济顾问委员会 (CEA 4 )、经济分析局 (BEA)、联邦储备委员会 (FRB 5 )、经济咨商会、商业公司、行业协会、私人研究和咨询机构以及学术界的成员。
与饲料作物有关的温室气体排放数据库
1.2研究范围的主要重点是定量农作物生产中耕种阶段引起的温室气体排放。该研究重点介绍了5种主要农作物：玉米，小麦，大麦，木薯和大豆。评估涵盖了主要的温室气体：CO 2，N 2 O和CH 4，其中包括从原料生产到农场培养再到现场门的所有主要过程。此外，分析还包含与土地利用变化相关的碳库存变化。该分析的结果在数据库中介绍，该数据库提供了有关每作物生命周期清单以及与作物种植相关的排放强度的信息。用户能够查询数据库，以访问按生产系统和国家 /地区分解的每个作物的排放强度的汇总信息。
能源与环境科学-LESC
锂离子电池由于锂库存丢失和主动材料损失之间的复杂相互作用而导致的容量消失。虽然先进的特征技术阐明了这些机制，但量化所有细胞成分的锂库存变化仍然难以捉摸。在这项工作中，我们提出了量化lnmo-gr袋细胞阴极，阳极和电解质中锂库存的创新方法，这是一种容易发生降解的高压系统。这代表了第一个定量了解完整细胞降解机制的研究。我们的结果表明，锂库存损失主要导致阳极处的固体电解质相（SEI）形成，是容量褪色背后的主要罪魁祸首。这些见解提供了对LNMO-GR降解的更深入的了解，并证明了在苛刻条件下研究锂离子电池配置中锂库存的方法的多功能性。
FRBSF经济信
COVID-19大流行带来了房地产市场前所未有的转变。从2020年末到2022年初，历史上低抵押贷款利率和对内政部空间的需求不断增长，这促使住房需求激增（Mondragon and Wieland 2022）。在此期间，供应链干扰和劳动力短缺加剧了住房短缺，这限制了新房屋的建设（Palin和Zimmerman 2023）。这个紧张的住房市场（以高需求和有限的供应方式都表现出来）反映在房价的快速增长和库存下降。此后，大流行期间，住房清单已从历史低谷中增加。在这封经济信件中，我们评估了供求因素在加油这些住房市场动态方面的相对重要性。我们的分析遵循Anenberg和Ringo（2024），他们证明了流动在住房市场中对衡量需求和供应冲击的相对影响的重要性。具体来说，我们专注于住房清单的净变化，这些变化是由新清单转移到住房股票中的销售额减去股票的销售。净流量的数据表明，新列表与2020年末至2022年初的流行前水平是一致的，而销售额则显着增长。这减少了住房的净流入，将房屋流动到可用的住房清单中。我们还表明，在美国县，库存变化与销售变化有很强的负相关性，而新列表的变化与库存变化几乎没有相关性。由于销售而导致的高流出现象持续存在，直到抵押贷款利率在2022年初提高，此时销售的下降幅度明显高于新上市。从那以后，新清单和销售之间的差距恢复到大流行前水平，有助于将住房清单恢复到其大流行前趋势。总体上，我们的分析表明，强劲的需求是大流行期间库存低的主要驱动力，自那以后，抵押贷款率上升已经缓解了净住房需求以恢复到更典型的水平。
欧盟的能源效率问题
2 欧盟委员会 2012 年。2012 年 10 月 25 日欧洲议会和理事会关于能源效率的指令 2012/27/EU，修订指令 2009/125/EC 和 2010/30/EU，废除指令 2004/8/EC 和 2006/32/EC（《欧盟官方公报》，2012 年 11 月 11 日 L315/1）。可在线访问：https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32012L0027。3 《欧盟官方公报》，OJL 304，2008 年 11 月 14 日，第 304 页。 1.4 根据 Reuter 等（2017 年）的数据，国内总能源消费包括以下内容：一次能源产品（包括其接收）、再循环和回收产品（即其他来源）、进口、库存变化，其中扣除出口、燃料和直接使用。
IIMK/CS/248/FIN/2024/2024 年 3 月 3 日
详情 附注 2020 年 3 月 31 日 2019 年 3 月 31 日 收入 营业收入 16 75,762.81 79,997.99 其他收入 17 - 4.22 其他收益 17 0.08 3,012.28 总收入 75,762.89 83,014.49 费用 材料消耗成本 18 67,167.31 68,688.82 成品库存变化 19 254.90 -46.41 商品销售消费税 20 - - 员工福利费用 21 2,167.25 3,503.19 财务成本 22 416.27 2,107.61 折旧和摊销费用 23 3,435.45 3,454.48 其他费用 24 401.33 670.21 总费用 73,842.51 78,377.90 税前利润/（亏损） 1,920.38 4,636.59 所得税（抵免）/费用 25 -当期税款[最低替代税（'MAT）] 470.49 1,325.80 -MAT 抵免权 - - -递延税款 -684.94 -1,381.37 年度利润/（亏损） 2,134.83 4,692.16 资料来源：VWC Ltd 年报
文献，数据和建模的文档
农田生态系统中的碳包含在地上和地下生物量，死去的有机物和土壤中。碳储存在土壤中的碳，主要作为有机分子，通常称为土壤有机物（SOM）。土壤有机碳（SOC）是SOM的碳部分，用于评估土壤中的碳固存和积累。碳库存变化可能是正的（导致碳的隔离）或负（导致二氧化碳的排放）。除碳外，SOM还包含其他几个元素，包括氮，磷，硫，钾和钙。从整体上讲，SOM是土壤碳长期存储的主要机制，而深层土壤可以存储数百年甚至几千年（Campbell等，1967; Scharpenseel和Becker-Heidmann，1989; Krull and Skjemstad，2003年）。但是，并非所有SOM碳都像深层土壤池一样耐用。在数十年的时间范围内，微生物可以迅速将存储在SOM中的碳迅速代谢和分解。
厂内物流助理
在课程中，学员将学习安全和预防措施，包括不同类型的危险品和相关风险及处理方式、安全规则和程序、SOP 和发生意外时的处理程序、公司内部的安全政策、正确使用 PPE 的重要性和错误使用的后果、详细 OSHA 及其应用、5S 及其实施和实践以及如何在操作期间保持健康、安全和安保措施等。学员将学习执行职能（身体姿势）的身体要求。他将学习供应链物流的基础知识并了解制造设置和供应链物流中物流的关键概念。学员将练习入站、厂内和出站活动的关键活动，如装载、卸载、接收、分类、存储、拣选和调度活动、库存和仓库管理的基础知识。他还将实践不同类型的库存管理、技术和设备的使用，如计算机扫描仪、RFID 扫描仪、厂内物流中使用的其他相关软件、入站流程，如识别和将原材料/货物分类为不同类型、出站流程，如读取和验证调度订单并收集确认和交货报告并准备与库存变化、调度、交货成功、入站收据相关的报告。
菲律宾能源转型更新
l 电力 总计 本土 7,251 3,626 523 2,404 9,162 114 101 7,708 178 169 0 31,237 进口 (+) 16,186 0 22,102 0 0 0 0 0 0 118 0 38,406 出口 (-) (5,324) 0 (1,520) 0 0 0 0 0 0 0 (6,844) 国际海上燃油 (-) 0 0 (54) 0 0 0 0 0 0 0 0 (54) 国际民用航空 (-) 0 0 (1,618) 0 0 0 0 0 0 0 (1,618) 库存变化 (+/-) (692) 0 (121) 0 0 0 0 0 9 93 0 (710) 一次能源供应总量 17,421 3,626 19,311 2,404 9,162 114 101 7,708 187 380 0 60,416 炼油厂（原油加工） 0 0 (391) 0 0 0 0 0 0 0 0 (391) 发电量（燃料输入） (14,555) (3,409) (736) (2,404) (9,162) (114) (101) (377) (9) 0 9,101 (21,766) 输电/配电。损失 (-) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 (822) (822) 能源部门使用和损失 (-) 0 (156) (224) 0 0 0 0 0 0 0 (743) (1,123) 净国内供应 2,867 62 17,960 0 0 0 0 7,332 178 380 7,537 36,315 统计差异 (551) %统计差异 (2) 最终能源消耗总量 2,867 62 18,512 0 0 0 0 7,332 178 380 7,537 36,866 工业 2,673 62 1,465 0 0 0 0 1,207 15 0 2,517 7,937 运输 0 0 12,173 0 0 0 0 0 127 380 9 12,689 住宅 0 0 1,312 0 0 0 0 5,772 0 0 2,578 9,662 商业 0 0 2,339 0 0 0 0 353 33 0 2,191 4,915 农业 0 0 228 0 0 0 0 0 4 0 242 474 其他，非能源使用 194 0 996 0 0 0 0 0 0 0 0 1,190 自给自足 51.7