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新冠疫情期间土耳其经济评估
在本报告中，我们对新冠疫情期间的土耳其经济进行了评估。我们注意到，2001 年危机后实施的结构性改革使银行体系在新冠疫情带来的所有挑战下仍保持稳固。土耳其在疫情期间采取的宽松政策措施确实产生了某些副作用，例如经济美元化、央行储备减少以及信贷过度增长。尽管如此，2020 年 11 月转向正统政策制定是朝着正确方向迈出的一步。我们认为，一旦通过更为保守的政策重建投资者信心，里拉贬值将是外国投资者利用廉价土耳其资产的机会。与预计 2020 年全球经济萎缩不同，2020 年土耳其经济增长可能接近正数。然而，宽松政策的副作用不可避免地导致金融环境收紧，这可能会限制 2021 年的反弹。本报告的其余部分结构如下。第一部分介绍了疫情前土耳其经济的背景。下一节评估了疫情后土耳其经济面临的风险和机遇。第三部分讨论了疫情期间采取的政策措施，第四部分总结。
全球经济如何反映大流行年
研究背景：从2020年的冠状病毒大流行对生活的各个方面产生了重大影响，从个人的角度来看，通过强迫社会隔离，工作和学习到家中，对社会和卫生系统的巨大压力，也通过强迫服务关闭和直接与客户接触。这些以及其他因素也对世界各地经济的表现产生了影响。本文的目的：本文旨在根据宏观经济指标和大流行时期和以前时期的宏观经济指标和对外贸易的发展评估世界主要经济体的发展。也反映了大流行对选定经济体的影响的社会和环境方面。方法：分析主要宏观经济数据，发现的比较和综合。发现和增值：经济体的相互依存和市场在与流动性降低相关的运输路线上，强迫隔离人群和经济活动死亡的相互依存关系对所有观察到的指标都有重大影响，在此，在中国以外，所有国家 /地区都可以观察到GDP的大幅下降。这个国家是唯一一个设法以正数保持GDP增长的国家。由于劳动力市场环境的不同，在观察到的经济体中，失业的发展并不相等。相反，环境在某种程度上受益。
计算机科学理学士第一学期和第二学期课程大纲
编写并执行以下 C 程序：1. 读取圆的半径并求出面积和周长。2. 读取数字并找出三个中最大的一个。3. 检查数字是否为质数。4. 求二次方程的根。5. 读取数字，求出各位数字之和，反转数字并检查其是否为回文。6. 连续从键盘读取数字直到用户按下 999 并求出仅正数之和。7. 读取分数百分比并显示适当的信息。如果百分比为 70 及以上 - 优异，60-69 - 一等，50-59 - 二等，40-49 及格，低于 40 - 不及格。（演示 if-else 阶梯）8. 模拟一个带有加、减、乘、除功能的简单计算器，并使用 switch case 显示除以零的错误消息。 9. 读取 n 名学生的成绩并计算平均成绩（一维数组演示） 10. 删除一维数组中的重复元素。 11. 求一个数的阶乘。 12. 生成斐波那契数列。 13. 使用嵌套 for 循环设计以下模式：
子集和问题的高效量子算法
复杂度类 NP 中的问题并非全部都是可解的，但可以通过经典计算机在多项式时间内给出解来验证。复杂度类 BQP 包括量子计算机可在多项式时间内解决的所有问题。素数分解属于 NP 类，由于 Shor 算法，也属于 BQP 类。NP 类中最难的问题称为 NP 完全问题。如果量子算法可以在多项式时间内解决 NP 完全问题，则意味着量子计算机可以在多项式时间内解决 NP 中的所有问题。在这里，我们提出一个多项式时间量子算法来解决 SUBSET − SUM 问题的 NP 完全变体，从而使 NP ⊆ BQP 。我们说明，给定一组整数（可能是正数或负数），量子计算机可以在多项式时间内判断是否存在任何和为零的子集。我们的成果在现实世界中有许多应用，例如有效地在股票市场数据中寻找模式，或在天气或大脑活动记录中寻找模式。例如，在图像处理中匹配两个图像的决策问题是 NP 完全的，当不需要振幅放大时，可以在多项式时间内解决。
多人工智能在反复的石头剪刀布游戏中与人类竞争并获胜
预测和建模人类行为并在人类决策过程中发现趋势是社会科学的主要问题。石头剪刀布（RPS）是许多博弈论问题和现实世界竞赛中的基本战略问题。找到击败特定人类对手的正确方法是一项挑战。在这里，我们使用基于一个固定记忆长度的马尔可夫模型的 AI（人工智能）算法（简称“单 AI”）在迭代的 RPS 游戏中与人类竞争。我们通过结合许多具有不同固定记忆长度的马尔可夫模型（简称“多 AI”）来建模和预测人类竞争行为，并开发具有可变参数的多 AI 架构以适应不同的竞争策略。我们引入了一个称为“焦点长度”（一个正数，例如 5 或 10）的参数来控制我们的多 AI 适应对手策略变化的速度和灵敏度。焦点长度是多 AI 在确定哪个单 AI 具有最佳性能并应该选择进行下一场比赛时应该查看的前几轮次数。我们与 52 位不同的人进行了实验，每个人都与一个特定的多 AI 模型连续下注 300 轮，并证明我们的策略可以战胜 95% 以上的人类对手。
2024 年全国 5 级会计课程作业评分说明
(a) 每位考生的答案都必须按照这些一般评分原则和本评估的具体评分说明来评分。 (b) 评分必须始终为正数。这意味着，对于每位考生的答案，分数都是根据其展示的相关技能、知识和理解而累积的：不会因为错误或遗漏而从最高分中扣除。在理论问题中，如果错误答案前后有正确答案，则忽略错误答案，除非答案相互矛盾。 (c) 考生展示工作原理并证明已遵循会计流程，即使提供的数字不正确，也可以获得分数。 (d) 打印输出 考生在说明中会清楚地了解打印要求。如果公式打印输出缺失，则不会获得公式分数。如果值视图打印输出缺失，评分员应根据公式视图打印输出尽可能多地评分。不需要绝对单元格引用。命名单元格是可以接受的。每次公式被截断时，都不能为该组公式分数评分。忽略包含书面数据的单元格中的截断。如果公式分数是分组的，而考生没有尝试某些组成部分——只要尝试的公式正确，仍可授予公式分数。 (e) 格式 如果考生将格式更改为不同的小数位，则接受。 (f) 添加额外单元格 考生可能在额外单元格中插入数据以帮助他们构建公式。只要额外数据使用单元格引用，这是可以接受的。如果额外数据没有使用单元格引用，则不要每次都授予公式分数。如果考生插入了额外单元格，评分员应密切注意公式的构建方式。 (g) 错误的处理 具体评分说明中提供了有关错误处理（例如无关项目、算术错误和后果错误）的指导。 (h) 后果错误 后果错误会被考虑在内，考生因遵循正确的会计流程和电子表格公式而获得学分。
石油供应月度
- - =不适用。- =未报告数据。na =不可用。1包括对原油的调整，以前称为“原油不明”。还包括对氢，运动汽油混合成分和燃料乙醇的调整。有关这些调整的详细说明，请参见附录B，注2C。2一个负数表示股票减少，正数表示股票增加。原油的股票变更不包括从2005年1月开始的租赁股票（请参见说明性说明）。3种产品等于现场生产，再加上原油供应的转移，再加上生物燃料工厂净生产，炼油厂和搅拌机净生产，以及进口，调整，减去股票变化，减少炼油厂和搅拌机净投入，减去出口。4包括战略石油储备的价值。有关商业原油的突破，请参见表25。5不包括位于“东北供暖油储备”，“东北地区精制石油产品储备”和“纽约州战略燃料储备计划”中的股票。有关详细信息，请参见附录D。6其他生物燃料包括可再生供暖油，可再生喷气燃料，可再生石脑油和汽油，以及其他生物燃料和生物室内中间体。注释：由于独立舍入而导致的组件总和可能不等于。国内原油田的生产是估计。来自美国人口普查局和EIA估计的出口数据。数据来源：能源信息管理（EIA）构成EIA-810，“每月精炼厂报告”，EIA-812，“每月产品管道报告”，EIA-813，“ EIA-813”，“每月原油报告”，EIA-814，“ EIA-814”，“每月进口报告” “每月的生物燃料，燃料氧化，等辛烷和等辛的报告。”基于EIA-914表格，“每月原油和租赁冷凝物以及天然气生产报告”的国内原油生产估算，以及来自州保护机构，美国内政部和海洋能源管理局的数据。
任务诱发的杏仁核—前额叶回路的年龄相关变化：采用 4-22 岁加速纵向队列的多元宇宙方法
图 2 杏仁核反应性与年龄相关变化的多元宇宙分析。（a）。恐惧与年龄相关变化的规格曲线 > 基线杏仁核反应性。点表示估计的线性年龄相关变化，线表示相应的 95% 后验区间 (PI)。模型按与年龄相关的变化估计值排序，虚线表示所有规格的中值估计值。颜色表示 beta 估计值的符号以及相应的后验区间是否包含 0（红色 = 不包括 0 的负数；蓝色 = 包括 0 的负数，绿色 = 包括 0 的正数，黑色 = 所有规格的中位数）。（b）。A 中每个模型对应的模型规格信息。y 轴上的变量表示分析选择，相应的颜色标记表示已做出选择，空白处表示在给定的分析中未做出选择。在每个类别面板（杏仁核 ROI、组级模型和参与者级模型）中，决策点按做出相应选择时的中位模型排名从上到下排序（即，每个面板顶部的选择往往具有更负面的与年龄相关的变化估计值）。带有误差线的黑点表示在相应线上指示的做出选择的规范的中位数和 IQR 排名。（c）。参与者级数据和模型预测的与年龄相关的杏仁核反应性变化的示例，包括恐惧 > 基线（绿色）和中性基线（橙色）。数据显示为使用原生空间双侧杏仁核掩模、24 个运动回归器、t 统计量、高通滤波和 FSL 中的参与者级 GLM 的预注册管道。点表示参与者级估计值，浅线连接多次研究访问的参与者的估计值，带有阴影区域的暗线表示模型预测和 95% 后验区间。（d）。一组模型的规格曲线分别参数化参与者内（右）与参与者间（左）的年龄相关变化，包括恐惧 > 基线（绿色）和中性 > 基线（橙色）对比，以及跨规格的中位数（黑色）。请参阅 https://pbloom.shinyapps.io/amygdala_mpfc_multiverse/ 了解交互式可视化
国防部公务员性别薪酬差距
国防部 (MOD) 已编制此报告，作为法律要求公共当局每年公布其性别薪酬差距的一部分。2017 年，政府出台了世界领先的立法，规定拥有 250 名或以上员工的组织必须每年报告其性别薪酬差距。该立法是公共部门平等责任的基础，要求相关组织每年在 3 月 30 日之前公布其性别薪酬差距。这包括中位数 3 和平均 4 性别薪酬差距；中位数和平均性别奖金差距；获得奖金的男性和女性员工比例；以及每个薪酬四分位数中的男性和女性员工比例。自 2017 年国防部首次发布《性别工资差距》报告以来，以下情况逐渐减少：中位数性别工资差距从 14.6%（2017 年）缩小到 8.2%（2023 年），而平均性别工资差距从 12.5%（2017 年）缩小到 7.0%（2023 年），更多信息包含在附件 A 中。从 2017 年到 2023 年，上四分位数的女性人数持续增加，从 26%（2017 年）增加到 34.4%（2023 年）；更多信息包含在附件 B 中。本报告满足该部门的报告要求，并概述了我们缩小性别工资差距的承诺，涵盖 2022 年 4 月 1 日至 2023 年 3 月 31 日期间。什么是性别工资差距？性别工资差距 5 不同于同工同酬，后者涉及从事相同或类似工作或同等价值工作的男女之间的工资差异。根据英国法律，因性别而向人们支付不平等的工资是违法的 6 。性别工资差距显示了劳动力中所有男性和女性之间的平均工资差异，无论他们从事的工作有何差异，因此可能会受到劳动力构成方式（包括职业、等级、地点等）的影响。性别工资差距基于小时工资（不包括加班费）。这是根据公务员统计年度公务员就业调查和 2017 年性别工资差距规定计算的。小时工资是普通工资和任何奖金（包括任何按比例分配的奖金）的总和，这些奖金是在快照日期（2023 年 3 月 31 日）结束的工资期内支付的。如果劳动力的性别工资差距很大（以正数表示），则意味着平均而言，一种性别的工资高于另一种性别，需要采取行动来解决这一问题。
UCCS 经济论坛仪表板报告 2024 年 4 月
来自 UCCS 的 Dwire Hall 问候！当地就业数据显示，2024 年第一季度就业数据有些疲软。根据劳工统计局的初步估计，在连续两个月下降（1 月为 -400，2 月为 -500）之后，3 月份经季节性调整后的就业人数增加了 100 人。虽然 3 月份的数据为正数，但其速度仍然非常缓慢——2018-19 年就业人数平均每月增长 588 人，去年为 900 人。我们可能会看到更高的利率影响当地招聘。随着该地区的增长和高人口流动率，对利率敏感的建筑和房地产在我们的经济中发挥的作用比全国更重要。我们之前曾指出，去年房屋销售低迷导致家具、家电和电子产品销售下滑，现在我们可能会在工资单上看到这种影响。然而，从百分比来看，第一季度的工资下降幅度很小，这是继去年第四季度强劲增长之后的又一举措。按历史标准衡量，失业率仍然很低——3 月份未经季节性调整的失业率为 4.0%（季节性调整后的估计值尚未公布）。美国劳工统计局发布了年度职业就业和工资统计，该统计提供了详细职业层面的就业和工资估计值。这些估计值为 2023 年 5 月，包括每个职业的“位置系数”。这是衡量某个地区特定职业相对于美国整体的相对集中度的指标。位置系数为 2 意味着某个职业在当地就业中的份额是全国的两倍。科罗拉多斯普林斯大都会地区位置系数较高的职业包括半导体加工技术人员（9.35）、航空工程师（5.54）、旅行和导游（3.84）和信息安全分析师（3.17）。房地产销售代理的系数（3.05）凸显了房地产在当地经济中的重要性。我们位置系数最高的是保险评估师、汽车损坏（10.87）——如果你认为这附近被冰雹损坏的汽车数量似乎异常多，那你就对了！科罗拉多斯普林斯市的销售税征收在去年大部分时间都很疲软，但到 2024 年到目前为止看起来更加健康——1 月和 2 月的销售税征收比 2023 年同期增长了 5.3%。据我们在博尔德的朋友说，科罗拉多州的商业信心有所改善。利兹商业信心指数基于 3 月份进行的一项调查，自 2022 年第三季度以来一直低于 50，在本季度和下一季度均高于中性值 50。就本季度而言，所有六个分项均高于 50，范围从行业招聘预期（仅为正值 50.1）到行业销售预期（57.1）。对该州经济的预期为 54.1，表现稳健。第三季度前景的所有组成部分也都处于积极区间。更多详情请参阅商业研究部门的报告。