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需求是一个经济概念，与
价格体系：在经济学中，价格体系是一种确定任何形式财产（有形或无形）估值的体系。由于资源稀缺，所有社会都在资源分配和交换中使用价格体系。即使在没有货币的易货系统中，价格体系仍用于确定交换财产之间的交换比率（相对估值）。价格体系可以是受管制的价格体系（如固定价格体系），其中价格由当局管理，也可以是自由价格体系（如市场体系），其中价格由供求关系“自由”浮动，不受当局干预。混合价格体系涉及管制价格体系和自由价格体系的结合。
疫苗需求和卫生部门评估
疫苗需求和卫生部门评估 A. 卫生部门绩效 1. 自 1995 年以来，马尔代夫在健康状况方面取得了显著改善，并提供了高质量且负担得起的公共卫生服务。2019 年其人类发展指数为 0.740，在 189 个国家中排名第 95 位。1 该岛国于 2015 年实现了千年发展目标，并有望实现大多数可持续发展目标和相关的健康指标。2 2020 年，识字率接近 100%，预期寿命为 79 岁（女性：81 岁；男性：78 岁）。3 婴儿死亡率从每 1,000 名活产婴儿 32 人下降到 2020 年的 6 人；孕产妇死亡率从 2015 年每 100,000 活产婴儿死亡 119 人下降到 27 人（估计）。大多数疫苗可预防疾病处于接近消除阶段，免疫覆盖率超过 99%。4 成年女性死亡率从 2000 年的 119 人下降到 2020 年的 40 人，男性死亡率在同一时期从 143 人下降到 64 人（脚注 4）。自 1960 年代以来，男性和女性的成年人死亡率呈下降趋势。1960 年代成年女性死亡率高于男性死亡率，这很可能是孕产妇死亡率较高的结果。但自 1995 年以来，马尔代夫男性的死亡率高于女性，这很可能是由于该国非传染性疾病（NCD）负担加重（脚注 4）。 2. 马尔代夫人口属于年轻人——多达 47% 的居民（约 160,000 人）年龄在 15-39 岁之间。但是，自 2000 年以来，老年人口的比例已从 4% 增长到 7%，而幼儿的比例则从 15% 下降到 10%。5 马尔代夫目前也正在享受人口红利的好处：其大多数人口处于工作年龄组，抚养比（老年人和年轻人）处于最低水平——老年抚养比：30；老年抚养比：5；年轻人抚养比：26（脚注 5）。3. 马尔代夫正在经历流行病学变化，非传染性疾病发病率有所上升。据估计，马尔代夫城市地区超过 34% 的成年人超重，加剧了相关的健康风险因素。此外，在年轻人（15-49 岁）中，全国 50% 的女性和 34% 的男性超重。高 NCD 发病率是马尔代夫面临的一个关键挑战，因为 2016 年该国报告的死亡人数中有 84% 以上归因于 NCD。6 4. 国家卫生总体规划（2016-2025 年）为卫生和协作部门的所有合作伙伴提供战略方向和指导，以进一步制定改善人口健康的政策、计划和方案。7 马尔代夫的卫生服务由公共和私人提供者提供。公共卫生部门的结构是在社区层面（国家、地区、环礁和岛屿层面）通过初级、二级、以及三级治疗服务，包括遍布 187 个初级保健中心、6 个地区医院和 20 个环礁医院以及 1 个三级护理中心的海外护理
全球背景下的需求和分配制度
本文旨在从理论和实证上分析全球价值链 (GVC) 背景下需求与供应之间的相互作用。首先，我们受近期结构主义和后凯恩斯主义文献的启发，建立了一个理论框架，以建立全球化生产链情景中的需求和分配制度。我们根据国际收支约束文献 (Blecker & Setterfield, 2019) 定义 (1) 需求制度，重点关注贸易、投资和国家在全球价值链中的地位。 (2) 分配/供应制度，以就业、增值和成本来定义。从理论框架中，我们选择代理来表征这两种制度。受 Braunstein 等人 (2020) 使用的方法的启发，我们使用主成分分析 (PCA) 来总结这些制度。PCA 使我们能够识别不同国家和地区的增长和分配模式，并将它们分为四类。数据集包含 38 个国家，数据来源为世界发展指标 (WDI)、世界投入产出数据库 (WIOD)、贸易增加值 (TiVA) 和宾夕法尼亚世界表 (PWT)。一方面，本文为结构主义增长模型做出了贡献，这些模型通常独立估计需求和分配制度，从而为 GVC 背景下的经济增长制度提供了统一的叙述。另一方面，四重类型学描述了不同地理区域的增长动态如何明显不同，以及全球化如何保留并加速全球不平衡发展的过程。
秃鹰的生态需求和经济利益...
第2章：表标题表1。使用威斯兰卫星图像数据的修改为秃头鹰射电遥测研究定义的栖息地类型。威斯康星州中南部，2001-2004 ... 55表2。无线电标记为秃头鹰；识别号，捕获日期，体重，性别和年龄。栖息地选择研究，威斯康星州南部，2001-2004………………56表3。2-路分析的方差比较秃头鹰识别和季节为主要影响。威斯康星州中南部，2001- 2004年………………………………57表4。Bonferroni Z的秃头鹰天日测试。威斯康星州南部，2001- 2004年………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………Bonferroni Z的秃鹰栖息地测试。威斯康星州中南部，2001- 2004年………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………逐步的逻辑回归结果围绕秃头鹰天的栖息地比例。威斯康星州中南部，2001-2004…………………….60表7。逐步的逻辑回归结果围绕秃鹰栖息地位置的栖息地比例的结果。威斯康星州南部，2001-2004……………………..61表8。逐步的逻辑回归结果，允许围绕秃鹰日的栖息地比例之间的相互作用。威斯康星州中南部，2001-2004………………………………………………………………………………………………………………………逐步的逻辑回归结果允许围绕秃鹰栖息地位置的栖息地比例之间的相互作用，威斯康星州中部，2001- 2004年………………………………………………………………………………………………………………秃头鹰白天距离数据的逐步逻辑回归结果。威斯康星州南部，2001-2004……………………………………………………………….64表11。秃鹰夜间距离数据的逐步逻辑回归结果。威斯康星州南部，2001-2004……………………………………………………..65
特殊教育需要和残疾 (SEND)
在最初与利益相关者接触时，不断出现的一个问题是“联合制作”一词的问题。这个词不被理解，不适合家庭使用，而且人们担心它无法成功吸引人们参与，因为家庭不明白这个提议是什么。因此，我们进行了一项调查，以获取有关“联合制作”一词的反馈。从这项调查来看，最流行的描述我们试图实现的目标的术语是“联合伙伴关系”。联合伙伴关系涉及使用服务的人从影响他们的任何项目的开始到结束都得到咨询、纳入和合作。参与其中并被视为平等伙伴的人可能会发现他们的参与度增加了，他们得到了更好的支持来控制自己的健康和护理，结果也得到了改善。
气体需求和费率预测
WHEREAS , the California Energy Commission (Energy Commission) is directed to "conduct assessments and forecasts of all aspects of energy industry supply, production, transportation, delivery and distribution, demand, and prices” and to “use these assessments and forecasts to develop and evaluate energy policies and programs that conserve resources, protect the environment, ensure energy reliability, enhance the state's economy, and protect public health and safety" (Public Resources Code § 25301(a));和
基于DAG 和AHP-TOPSIS 算法的多乘员协同任务分配方法研究
等方面 . 人机功能分配主要包括静态和动态两种类型 , 静态功能分配是从功能特性和需求分析入手 , 通过比较人 和系统在完成该功能上的能力优势或绩效优劣 , 决定该功能分配给人还是系统 . 动态功能分配方法则是在静态 人机功能分配的基础上 , 当动态触发机制响应时 , 允许系统在运行阶段根据情况的变化将功能在人与系统之间 动态地重新分配 , 提高整体的工作效率 . 多智能体的任务分配是指在作战开始前 , 指挥中心通常会根据已掌握的 战场信息 , 对己方作战单元进行任务预分配 . 但随着战场情景变化以及突发情况的出现 , 预分配方案可能会使得 执行任务的效能降低 , 多智能体如何调整自身任务 , 使得执行任务的效能保持最大是其研究的主要内容 . 计算机 任务调度研究的是将任务动态地调用给各个虚拟机并提供给用户使用 , 怎样合理地将任务分配给不同的虚拟机 , 进而提升整个系统的性能是其研究的重点 . 以上分配原则对于多乘员分配有很好的参考价值 , 但舱室乘员间任 务分配时 , 主要考虑到人的特性 , 需要以人的理论基础来加以研究 [4] . 针对实际作战过程中 , 乘员应对非预期事件效率低下的问题 , 本文提出了一种多乘员协同动态任务分配方 法 . 在非预期事件触发时 , 对任务进行 DAG 分解及分层 , 根据乘员脑力负荷、乘员能力、任务相关度以及时间成 本四个因素 , 按照一定的任务分配顺序 , 基于 AHP-TOPSIS 方法进行乘员的优选 , 实时更新乘员状态 , 并以此为 依据进行下一任务的分配 . 任务分配过程可实现随乘员状态变化而动态调整 , 达到负荷均衡、效能最优 , 从而将 多任务分配问题简化为单个任务的多属性决策问题 .