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1. 检查经济的供给侧
鉴于供应方面存在这种分歧空间，而且我们相当准确地知道需求发生了什么（考虑到对当前国民收入估计可能会有一些（小的）修正，分歧空间很小），乐观主义者和悲观主义者对经济闲置产能的估计——“产出缺口”——在乐观主义者和悲观主义者的数字之间差异巨大。为什么这很重要？首先，因为“大”的产出缺口可能表明公共财政的漏洞相对较小，需要通过削减开支和增加税收来弥补，反之亦然：“小”的产出缺口意味着估计的结构性预算赤字“大”。其次，因为产出缺口的大小将决定在产能限制开始产生通胀压力之前就业和收入可以增长多少。
国家和城市经济预测更新 2024 财年初步计划情况说明书
• 由于新冠疫情封锁后较晚重新开放导致经济闲置，纽约市的就业岗位增加速度比全国其他地区更快。 • 无论如何，自 2022 年上半年以来，纽约市和美国的就业增长已显着放缓。 • 展望未来，随着纽约市和国家经济进入轻度衰退，财务部门预计就业率将下降。 • 从 2023 年第三季度到 2024 年第一季度，纽约市私营部门就业岗位将逐年减少——2023 年第四季度失业人数达到峰值 61,000 人（同比）。所有失去的工作岗位将在一年内恢复。 • 美国私营部门就业岗位将从 2023 年第二季度到 2024 年第三季度减少（经季节性调整）——2023 年第三季度失业人数达到峰值 733,400 人（环比）。
电力与企业生产力：一般均衡...
决策者普遍认为发展中国家缺乏可靠的电力供应是企业生产力的主要制约因素。然而，大多数实证研究发现，停电对企业绩效的短期影响不大。本文建立了一个动态宏观经济模型，研究停电对生产力的长期一般均衡影响。该模型捕捉了发展中国家企业如何获取电力的关键特征，特别是电网配给和以更高成本自发电的可能性。模型中，停电通过产生闲置资源、压低现有企业的规模和减少新企业的进入来降低生产力。与实证文献一致，该模型预测消除停电的短期局部均衡效应很小。然而，长期一般均衡效应要大很多倍，支持了消除停电是一项重要发展目标的观点。
JEROME® 431-X 汞蒸气分析仪操作手册
仪器的进气口不得暴露于任何液体。• 该仪器不防爆。• 按下 SAMPLE 按钮启动 12 秒采样周期。• 每天测试后执行传感器再生。• 每天使用前再执行一次传感器再生并重新将仪器归零。• 在存储或闲置 30 天后执行传感器再生。注意：431-X 有两个不同版本，可以通过位于仪器背面序列号标签上方的小“SMV”标签区分。在本手册中，当需要区分这两个版本时，它们被称为“SMV”仪器或“非 SMV”仪器。检查仪器上的“SMV”标签以确定哪些步骤适用于您的仪器。如果需要，“SMV”仪器可以与选件功能和/或数据记录器功能一起购买。
VMware有助于创建明天的可持续通信网络
最近，VMware开发了一种基于流量的节能Rapp，目前正在与几个CSP客户进行试用。RAPP监视整个网络上的流量负载，然后在没有流量进行时闲置或关闭单元站点的扇区。当流量轻（例如晚上）时，RAPP会在网络容量层中停用某些单元，以减少能源消耗和浪费，同时保留覆盖层。然后，随着流量的增加，RAPP逐渐重新激活了容量层。一些RAN设备提供商如今通过软件功能提供了类似的功能，但是这些更改只能在特定的时间间隔内激活。使用VMware的基于流量的RAN节省能源Rapp，CSP几乎可以连续实时采用这些智能功率干预措施。
生物多样性义务 - 第一考虑报告
理事会致力于创建一个自治市镇，以保护环境，并为我们的居民和游客提供美丽的空间。从现在到2027年，我们将：提供侧重于减少排放和增加生物多样性的气候变化计划。在我们的回收记录上比肯特郡其他任何地方的回收记录建立，并采取了进一步提高费率的措施，同时降低了浪费和蝇息的总体水平。通过解决诸如汽车闲置和出租车排放的污染源的来源，以新开发项目领导的方法支持并鼓励可持续旅行，从而提高自治市镇的环境质量。继续我们成功地管理公园，开放空间和休闲中心，以便每个人都可以使用最好的娱乐设施。认识并支持我们的本地
混合拖船系统的开发
在此系统中，根据操作类型使用不同的模式。系统包括两种模式：在运输过程中使用的“运输模式”，以及在孔毛皮（工作）期间使用的“工作模式”。图2说明了港口拖船的一般操作数据模型。“运输模式”被选择去工作点或从工作点返回，而“工作模式”被选择以出发或到达大型船只在港口的到达导航。在拖船桥上的控制台上提供了模式控制开关，并且按照船长的酌处权进行操作模式。首先，在图。3。在电动机推进区域中，推进装置的螺旋桨速度小于或等于设定的速度，Z-peller中的内置离合器是断开的，电机/发电机的速度受到控制的，并且拖船是由电动机/发电机驱动的螺旋桨推动的（图。4）。接下来，在图。5。在闲置速度范围内，
基于EEG的手指运动分类，具有内在的时间尺度分解
简介：大脑计算机界面（BCIS）是获取大脑电活动并提供外部设备的系统。由于脑电图（EEG）是捕获大脑电活动的最简单的非侵入性方法，因此基于EEG的BCIS是非常流行的设计。除了分类肢体运动外，最近的BCI研究还集中于通过使用机器学习技术通过其分类的同一手的精确编码。最先进的研究对忽略大脑的闲置病例（即大脑没有执行任何心理任务的状态）对编码五个夹角运动感兴趣。这可能很容易引起更多的假阳性，并急剧降低分类性能，从而表现出BCIS的性能。这项研究旨在提出一个更现实的系统，以解码五个手术的运动和脑电图信号的无精神任务（NOMT）案例。