XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System空间滞后
视图中的模型，版本死亡002 ∗
基于这些原始数据变量，视图还通过应用数据转换（例如时间和空间滞后，填充丢失数据的弹药）以及其他常见的数据处理技术来构建一组其他变量。一起，通知各种视图模型的原始和处理的数据变量被称为功能，这些功能将基于功能集分组为基于功能集；它们与他们得出的数据提供商相关的总体主题，以优化性能。表1和表2中的Prio-Grid级别列出了该国级别的概述。输入变量和转换的完整列表可以在视图中找到存储库，有关国家 /地区级别，请参见CM_QUERYSETS，有关PRIO-GRID级别，请参见PGM_QUERYSETS。有关转换的更多详细信息，请在视图转换库中咨询源代码。
可再生能源视角下的区域可持续发展及空间效应
绿色发展是推动经济社会高质量可持续发展的关键，在中国，绿色发展是实现美丽中国和中华民族伟大复兴的国家目标的关键。本研究采用基于松弛度的测度数据包络分析方法，测算了2005—2020年中国安徽省面板数据的绿色发展效率值，并利用Malmquist指数对安徽省16个地市的绿色全要素生产率及其分解指数进行动态分析。采用探索性空间数据分析法，测度安徽省各省绿色发展效率值的空间关系。然后，根据空间相关性建立空间滞后模型，并对其影响和溢出效应进行综合分析。结果表明：安徽省各城市总体绿色发展效率呈现波动趋势，但多数城市表现出中、高等绿色发展效率；各类城市表现出空间聚集性，存在绿色发展效率高值、高值、低值分布；产业结构、数字经济发展水平、城镇化水平与区域经济发展水平呈现较为显著的正相关关系，能源结构和对外开放水平呈现显著的负相关关系，环境管理和科技发展水平的影响不显著；产业结构、城镇化率对本地绿色发展呈现正向影响，但对周边地区呈现负向溢出效应，能源结构、相对经济发展水平、对外开放水平则产生正向溢出效应。