XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System时间分配
Covid19 与无偿护理经济：印度财政政策和时间分配的证据
在新冠疫情的背景下，衡量无偿护理经济对于了解男性和女性的角色和福祉具有重要意义。新冠疫情减缓了全球经济增长，然而人们越来越认识到护理经济“比以往任何时候都更加努力”。经济学家和政策制定者越来越意识到他们的模型和宏观经济政策中一直被忽视的护理经济。本文利用最近的《2020年时间使用调查》分析了印度的无偿护理行业，并探讨了针对该行业的财政政策措施。在印度，时间使用调查是在 1999-2000 年进行的，仅针对印度选定的六个邦。二十年后，印度政府发布了第二次宏观时间使用调查，涵盖印度所有邦和联邦属地。 《2020年时间利用调查》中，根据国民账户体系（SNA）和非SNA，每天1440分钟的经济活动时间顺序为时间贫困和时间压力提供了证据，尤其是对于印度农村和城市的女性而言。时间贫困影响收入贫困。无偿护理经济中非市场工作时间的分配和效率对于经济增长与市场工作时间一样重要。由于宏观政策仅建立在市场经济的基础上，无偿护理经济中的非市场工作在统计上仍然不可见。财政政策与时间分配之间的联系表明，公共基础设施投资的恶化影响了市场工作，并存在明显的性别差异。如果不考虑时间贫困的各个方面，旨在纠正收入贫困的财政政策可能是不全面的。在疫情后的财政战略中，加强“最后雇主”（ELR）政策对于应对就业率暴跌和人道主义危机至关重要。然而，除非将全面的护理经济政策融入公共财政管理 (PFM) 工具（如性别预算）以解决印度的时间贫困问题，否则此类 ELR 政策的有效性可能是部分的，因为在获取 ELR 财政空间方面存在显著的性别差异。
时间分配和... -Dr -ntu
摘要 - 联合雷达通信（JRC）的流动策略依赖于车辆网络中通信和雷达系统的先验知识。在本文中，我们建议在周围车辆定期执行雷达检测的环境中，以最少的先验知识进行智能车辆进行JRC，这在当代协议中是典型的。我们介绍了一个有关数据有用性的指标，以帮助车辆确定应该传输数据以及向谁传输的数据。问题框架是马尔可夫决策过程（MDP）。我们表明，与非学习算法相比，深度强化学习可以提高性能。此外，实验结果表明，经过训练的深钢筋学习剂对环境中车辆数量的变化具有牢固的态度。