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通过洛伦兹曲线评估中欧和东欧国家的经济不平等 Maria Simona Ene 克拉约瓦大学，“Eugeniu
摘要 本研究使用洛伦兹曲线和基尼系数等工具分析了中欧和东欧 (CEE) 的经济不平等。洛伦兹曲线起源于 1905 年，由 Max O. Lorenz 概念化，是说明收入分配的重要工具，基尼系数则是评估数值不平等的补充。该研究通过欧盟统计局研究了 11 个中东欧国家十年的数据，构建了洛伦兹曲线，以直观和定量的方式描述收入分配的变化。百分位数分析揭示了细微的差异，深入了解了不平等的演变。从方法论上讲，该研究解决了挑战，认识到洛伦兹曲线在收入分配详细信息方面的优势，但也认识到其在数据敏感性方面的劣势。研究结果表明，洛伦兹曲线和基尼系数协同作用，全面概述了中东欧的经济不平等。关键词：经济不平等，洛伦兹曲线，基尼系数，不平等分析，收入分配JEL分类：D31，D63，F00，H00。
xcore ai 技术概述
神经网络（无论是否卷积）的基本操作是实现两个向量之间的内积：大量乘积之和，每个乘积将数据值与系数相乘。在典型的网络中，数据和系数都是实值，最终的总和通过非线性函数运行。在二值化网络中，情况相同，但有一个例外，即所有系数和数据值只能取值 +1.0 和 -1.0。这意味着乘积要么是 +1.0（+1.0 x +1.0，或 -1.0 x -1.0），要么是 -1.0（+1.0 x -1.0，或 -1.0 x +1.0）。乘积之和现在变成介于 +N 和 -N 之间的值，其中 N 是总和中的项数。将非线性函数应用于此总和（例如 ReLU），然后将该值映射到下一层 -1.0 或 +1.0。
血液透析对终末期肾病患者脑功能连接的影响：功能性近红外光谱研究
网络在血液透析过程中流动的方向更好。此外，我们发现在血液透析前，同配系数值为正，而在血液透析后为负。同配系数表示节点是否与具有相似度的其他节点有许多连接，还是与具有非常不同度的其他节点有许多连接。（31）如果一个网络中连接了许多具有相似度的节点，则同配系数为正值；否则，为负值。同配系数为正的网络称为同配网络，而同配系数为负的网络称为非同配网络。（31）通过血液透析，我们证实了同配网络变成了非同配网络。众所周知，许多技术和生物网络通常具有非同配性，并且非同配网络不易渗透。（32，
远距离三方信息 摘要 目录
我们计算了 CFT 中三个球体的长距离三部分信息的首项。该首项为 r − 6 ∆ ，其中 r 是球体之间的典型距离，∆ 是最低主场维度。系数结果是来自二点和三点函数的项的组合，并且取决于场的 OPE 系数。我们用晶格中的三维自由标量检查结果，发现它们非常吻合。当最低维场为标量时，我们发现只有对相当大的 OPE 系数，远离微扰区域，互信息才能是单一的。当最低维主场为费米子时，我们认为缩放速度必须始终快于 r − 6 ∆ f 。具体而言，晶格计算表明首项缩放为 r − ( 6 ∆ f + 1 )。对于三维中的自由费米子，我们表明，在长距离范围内，互信息也是非一夫一妻制的。
JHEP01（2025）072
tridiagonalization是数值线性代数中的重要技术，它将给定的矩阵转换为三角形形式，其中所有非零元素都局限于主对角线和原发性异基因对角线[1]。这种转换简化了许多矩阵计算，例如解决特征值问题和执行矩阵因数化。在哈密顿系统中，三角法化有助于理解操作员生长的量子动力学[2]和系统的统计特性[3]。对于赫米尔顿的赫米尔顿人，通常是使用兰开斯算法[4]或住户反射[5]来实现的。已知的三角元素（称为兰开斯系数）有效地控制了系统的动力学[6]。在许多情况下，例如对正交多项式的研究，这些元素被称为递归系数，因为它们与正交多项式的序列递归有关[1]。这立即提出了一个关于特征值与兰开斯系数之间关系的重要问题。虽然这似乎是一个简单的问题，但答案通常是不平凡的。但是，在许多情况下，尤其是在随机矩阵理论（RMT）的背景下，特征值和兰开斯系数之间的直接一对一对应关系可能是不需要的。另外，兰开斯系数并非唯一。它们取决于馈送到兰开斯算法的选定初始状态。事实证明，答案是肯定的，并在[7]中解决。因此，考虑统计问题可能更有见识：特征值的分布（例如状态密度（DOS））与兰开斯系数的统计特性之间是否存在相关性？鉴于Hermitian随机矩阵的特征值E I，平均DOSρ（E）与
学习以偏见搜索的异质多代理分配
摘要 - 基于信息的覆盖范围指示机器人在区域上移动，以根据某种信息来优化预定义的目标函数。我们先前的工作确定信息图的光谱分解可用于指导一组异质剂，每个剂具有不同的传感器和运动模型，以基于一种称为Ergodicity的度量来优化目标区域中的覆盖范围。在本文中，我们建立在这种见解的基础上，以构建将异质剂分配给频域中不同搜索区域的问题的增强学习公式。我们以三种不同的方式将搜索映射的光谱系数相互关联。第一个方法将代理映射到预定的光谱系数集。在第二种方法中，每个代理都会在所有光谱系数上学习重量分布。最后，在第三种方法中，每个代理都将权重分布作为参数化曲线而不是系数。我们的数值结果表明，根据其感应和运动模型将覆盖责任分配和分配覆盖责任会导致40％，51％和46％的覆盖范围提高覆盖范围的效果，如麦加德指标所测量的覆盖范围，并在搜索区域中分别在搜索区域中提高了所有目标。
i‐Share‐Bordeaux 研究中健康年轻受试者的视网膜神经层厚度与脑成像的关联
图 3 森林图显示视网膜层与平均扩散率之间的关联。框代表系数，水平线代表 95% 置信区间（未校正）。视乳头周围 RNFL（蓝色）。GC-IPL（红色）。GCC（绿色）。根据性别、年龄、眼轴长度、脉压、体重指数、吸烟状况和颅内总容量调整的多元线性回归模型。负 β 系数对应于平均扩散率的降低和 WM 微结构完整性的改善，视网膜亚层厚度每增加一个标准差。FDR，错误发现率。*对数转换结果：出于演示原因，系数和置信区间的比例有所变化。区域中的二分视网膜层：小脑中脚、小脑下脚的 ppRNFL；穹窿脊或终纹的 ppRNFL 和 GCC。
新泽西州社区事务部不具约束力...
Mercadien 分析了部门提供的相关文件，包括计算电子表格、方法文件和其他相关记录。请参阅下面的“检查文件清单”部分，了解在工作期间查看和依赖的所有相关文件的清单。具体来说，Mercadien 分析了计算工作簿和方法文件，以了解部门使用的方法和数据来源。我们使用提供的方法重新计算了经济适用房义务，以评估其中所提供信息的准确性。我们将重新计算的结果与部门的结果进行了交叉核对，以确定当前需求、合格城市援助市政当局计算、区域预期需求计算、均衡非住宅估价系数、收入容量系数、土地容量系数和最终预期需求计算的一致性和准确性，符合 PL 2024, c.2 中概述的要求。
远距离三方信息 摘要 目录
我们计算了 CFT 中三个球体的长距离三部分信息的首项。该首项为 r − 6 ∆ ，其中 r 是球体之间的典型距离，∆ 是最低主场维度。系数结果是来自二点和三点函数的项的组合，并且取决于场的 OPE 系数。我们用晶格中的三维自由标量检查结果，发现它们非常吻合。当最低维场为标量时，我们发现只有对相当大的 OPE 系数，远离微扰区域，互信息才能是单一的。当最低维主场为费米子时，我们认为缩放速度必须始终快于 r − 6 ∆ f 。具体而言，晶格计算表明首项缩放为 r − ( 6 ∆ f + 1 )。对于三维中的自由费米子，我们表明，在长距离范围内，互信息也是非一夫一妻制的。
2021 年 5 月
I a = 实际净交换量，单位为兆瓦（出口为正值） I s = 计划净交换量，单位为兆瓦（出口为正值） B f = 频率偏差系数，单位为兆瓦/0.1 赫兹（负值） F a = 实际系统频率，单位为赫兹 F s = 计划系统频率，单位为赫兹 偏移 = 计量和测量误差补偿条款 （3）频率偏差系数（B f ）通常应基于中位频率