决定噪声应被视为结构噪声还是空气噪声并不像看起来那么简单。例如,考虑噪声首先通过结构路径传播,但随后通过车身面板辐射成为空气噪声的情况。在这种情况下以及类似情况下,传输路径类型的决定与工程师对源和路径的定义直接相关。后者决定哪些组件和部件应被视为源的一部分,以及他或她认为传输路径从哪些部分开始(这称为“切割”)。源和传输路径之间的界面决定了噪声应被视为结构噪声还是空气噪声。在结构噪声成为空气噪声的例子中,与源直接相邻的传输路径(在本例中为结构噪声)决定了应如何处理 NVH 问题。
基于 2022 年北卡罗来纳州温室气体清单的预测,该预测使用州清单工具中的 EPA 预测工具模块和特定行业数据源(例如交通运输的 MOVES、杜克预测)组合开发,并纳入 HB 951 的影响
区域物流与经济的协调发展是区域经济发展、缩小区域发展差距的重要保障。本研究运用区域协调发展理论和耦合理论,利用耦合协调度模型(CCDM)对2021年中国31个省市的数据进行分析,以分析结果作为结果变量。此外,我们以基础设施投资(II)、技术创新(TI)、产业结构(IS)和人力资本(HC)四个维度的数据作为条件变量,使用fsQCA进行多因素配置分析。识别出3条耦合协调性较高的路径和1条耦合协调性不高的路径,并分析每条路径的原因。研究结果表明:1)中国区域间经济发展与物流发展耦合协调程度存在明显差异,东部地区耦合协调程度较高,西部地区及其他边远地区耦合协调程度较低。2)耦合协调程度较高的三条路径为“基础设施投入—技术创新”、“技术创新—产业结构—人力资本”和“基础设施投入—基础性创新—产业结构”。这三类路径有利于区域物流与经济协调发展。最后,文章提出了加强物流业与经济联系、大力提升区域物流水平的政策建议。这将形成相互促进、共同发展的局面,进一步促进区域协调发展,实现区域高质量发展,减少区域间物流和经济发展不平衡现象。
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第七章 中厚宽钢带 ( 进口再加工 ) 行业 AI 应用布局策略 第一节 制定科学的 AI 应用规划和战略 一、根据企业实际情况制定可行的规划 二、确定 AI 技术的长期发展目标 三、结合其他企业经验,引进适合自己的策略 第二节 中厚宽钢带 ( 进口再加工 ) 行业 AI 应用切入模式及发展路径分析 一、中厚宽钢带 ( 进口再加工 ) 行业 AI 应用切入模式分析 二、中厚宽钢带 ( 进口再加工 ) 行业 AI 应用发展路径分析 第三节 中厚宽钢带 ( 进口再加工 ) 企业 AI 应用的技术架构和实施方案 一、中厚宽钢带 ( 进口再加工 ) 企业 AI 应用的技术架构和数据流程 二、中厚宽钢带 ( 进口再加工 ) 企业 AI 应用的实施方案和流程优化 三、中厚宽钢带 ( 进口再加工 ) 企业 AI 应用的系统集成和数据共享 第四节 中国中厚宽钢带 ( 进口再加工 ) 行业 AI 应用商业模式创新策略 一、中厚宽钢带 ( 进口再加工 ) 企业如何利用 AI 升级产品使用体验 二、中厚宽钢带 ( 进口再加工 ) 企业如何利用 AI 改善个性化服务体验 三、中厚宽钢带 ( 进口再加工 ) 企业如何利用 AI 节约客户成本
主动保护云的另一个关键工具 - 本机应用程序和基础架构是攻击路径分析,通常是通过云安全姿势管理(CSPM)解决方案提供的。理解攻击路径分析使组织能够在攻击者可以利用它们之前识别和补救环境中的关键风险,例如错误的配置,脆弱性,权限和敏感数据。将这些风险视为一连串的漏洞和错误配置,这些风险在隔离时似乎是无害的。但是,当它们被CSPM工具浮出水面并合并到攻击路径中时,组织可以查看每种风险的全部影响并积极进行补救。
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摘要:本研究旨在分析宏观经济影响(以 BI 率、汇率、外国直接投资 (FDI) 为代表)和财务业绩(以流动比率 (CR)、净利润率 (NPM) 和债务权益比 (DER) 为代表)对股价的影响,使用每股收益 (EPS) 作为中介变量。研究对象是 2011 年至 2018 年在印度尼西亚证券交易所上市的零售公司。该研究使用的数据来自 2011 年至 2018 年的财务报表、BI 汇率波动、印尼盾汇率、FDI 量和股票价格。在本研究中,使用 SPSS 21 进行路径分析和线性回归分析。研究结果表明,BI 率和 EPS 部分地对股价产生正向显著影响。汇率、FDI、NPM 和 DER 有正向影响,但不显著。而流动比率对股价产生负向影响,但不显著。路径分析结果表明,只有 CR 和 DER 通过 EPS 影响股价。关键词:股票价格、宏观经济、财务表现、零售公司简介
参考文献:1. 使用 TEMPO 模型的 NREL MDHD 分析;2. 来自 NREL 的生物燃料路径分析;3. 基于 H2@Scale 的合成燃料分析;4. 基于 DOE 工业脱碳路线图和 H2@Scale 的钢铁和氨需求估计。基于 IRENA 和 IEA 估计的甲醇需求;5. 初步分析,NREL 100% 清洁电网研究;6. DOE 太阳能期货研究;7. 普林斯顿净零美国研究
当数据涉及三个或多个变量时,将其分类为多变量。这种类型的数据的示例假设广告商希望比较网站上四个广告的普及,然后可以对男性和女性进行点击率,然后可以检查变量之间的关系。它类似于双变量,但包含多个因变量。对此数据进行分析的方法取决于要实现的目标。一些技术是回归分析,路径分析,因子分析和方差多变量分析(MANOVA)。