PICASSO 平台在每个优化周期为每个 LFC 区域计算一个频率恢复控制误差。该误差作为 LFC 优化计算的输入。符号约定为:当 LFC 区域处于功率过剩状态时为正值,表示需要激活负 aFRR 平衡能量;当 LFC 区域处于功率不足状态时为负值,表示需要激活正 aFRR 平衡能量。
我们研究了 WSRR 对股东价值的影响。我们发现,对于零工经济公司及其推动者而言,随着 WSRR 采用率的提高,平均股价反应为负值。财务灵活性较低、劳动条件较差的零工经济公司受 WSRR 的影响更大。差异估计表明,在 WSRR 之后,零工经济公司的成本更高、杠杆率更高、信用评级更差、劳动条件有所改善,这证实了事件研究结果所反映的股东预期。我们的研究为正在进行的工人地位立法政策辩论提供了参考。
欧洲新项目和电动汽车 (EV) 需求的不确定性很高,再加上汽车制造商 (OEM) 削减成本的压力和对欧盟竞争力的担忧,导致该行业的商业信心恶化。由于这些挑战,盈利预测描绘了一幅黯淡的图景。38% 的供应商现在预计盈利水平为边际或负值,而年初只有 25%。只有 31% 的供应商预计盈利能力将超过 5%,与早先的预测相比有所下降。2025 财年的前景几乎没有改善。
与其他主要石油和天然气出口国一样,卡塔尔的碳氢化合物需求肯定会大幅减少。OPEC 预计其原油需求将降至 30 年来最低水平(见下图)。这导致油价遭遇有史以来最大跌幅。过去 6 年来,油价一直因中国和其他发展中经济体经济放缓、美国页岩油竞争加剧以及最近俄罗斯和沙特阿拉伯之间的石油价格战而下滑。由于没有地方储存,美国原油期货交易价格为负值
与其他主要石油和天然气出口国一样,卡塔尔的碳氢化合物需求肯定会大幅减少。OPEC 预计其原油需求将降至 30 年来最低水平(见下图)。这导致油价遭遇有史以来最大跌幅。过去 6 年来,油价一直因中国和其他发展中经济体经济放缓、美国页岩油竞争加剧以及最近俄罗斯和沙特阿拉伯之间的石油价格战而下滑。由于没有地方储存,美国原油期货交易价格为负值
图 3. 使用覆盖样本与使用完整人口普查加州训练数据相比,在 10 次迭代采样和训练线性回归模型时平均性能改善/恶化。覆盖样本占完整人口普查训练数据的 20%。误差线表示标准偏差。正值表示在覆盖样本上训练的模型的平均 MSE 比完整人口普查训练数据模型的平均 MSE 有所改善。负值表示与使用完整人口普查训练数据相比,抽样会降低性能。所有州的平均性能提高了 2.1%。
四个经过测试的回归模型中的每个。性能结果是指与回归验证数据集中的实际变量相比,预测变量之间的比较。面板(b)显示了实际(“碳固存|土地利用”)与预测的土地CDR和AR6净负afolu Co 2排放(基于“排放| CO2 | Afolu'的负值| co2 | afolu'),作为在AR6中cdr cddry consemational Scenario的较低限制的代理。该图中的预测数据基于k-neartimt邻居回归。实线在各场景中显示中位数,而阴影区域则显示5-215
这些字段类型的共同点是您必须定义平面倾斜度和方位角。一般来说,平面倾斜度定义为收集器平面与水平面之间的角度。平面方位角是收集器平面与朝向赤道的方向之间的角度。在北半球,这意味着方位角从正南(朝向赤道)测量,向西(逆时针)为正值:南 = 0°,西 = 90°,北 = 180°,东 = -90°。在南半球,方位角从正北(朝向赤道)测量,向东(顺时针)为负值:北 = 0°,西 = 90°,南 = 180°,东 = -90°。
近几十年来,存款稳步增长,速度相对平稳。然而,从 2020 年开始,增长率大幅上升,但在 2023 年却出现逆转,变为负值。为了了解存款的发展情况,本评论回顾了货币的创造方式,并找出了近年来存款上升和下降的原因。1 近期存款下降不仅与传统意义上的经济活动有关,还反映了金融体系的转型,例如量化紧缩 (QT) 和逐步实施新的银行监管,这些都促使银行业发行债券。此外,贷款需求在此期间也发挥了一定作用,贷款需求受到疫情和利率正常化等因素的影响。
范围从索引 from 到索引 to - 1 String substring(int from) 返回一个新字符串,该字符串由从索引 from 开始到字符串末尾的字符组成 int indexOf(String str) 返回字符串中 str 第一次出现的索引(如果有),否则返回 -1 boolean equals(String other) 如果字符串等于 other ,则返回 true ,否则返回 false int compareTo(String other) 如果字符串位于 other 之前,则返回负值,如果字符串位于 other 之后,则返回正值,如果两者相等,则返回 0