本文详细介绍了如何利用Python和FactSet Revere全球供应链数据库,复现丁浩员等在《经济研究》2024年第8期文章中提出的跨国供应链断裂与重构变量的测度方法。文章首先对FactSet数据库的结构和关键变量进行解读,包括company.dta和relations.dta文件中的重要字段。随后,详细解析了断裂(Break)、恢复(Recover)和转移(Transfer)三个核心指标的测度逻辑,并提供了基于Python和Excel的具体实现步骤。文章还探讨了数据预处理、供应链关系筛选、时间顺序调整等技术细节,并针对测度过程中可能遇到的问题提出了解决方案。最后,通过实际代码示例展示了如何从原始数据中提取并计算这些指标,为相关研究提供了可操作的技术路线。 在当今的全球化经济体系中,供应链对于跨国企业来说,是至关重要的一部分。供应链不仅仅是企业内部生产和分销流程的链条,也涉及到企业之间的合作与协同。然而,在面对全球性危机时,供应链往往会出现断裂,这一现象在全球化背景下显得尤为突出,因为任何一个环节的问题都可能引发连锁反应,影响到全球范围内的生产和供应。丁浩员等人在《经济研究》2024年第8期发表的文章中,针对这一现象提出了跨国供应链断裂与重构变量的测度方法。本篇文章便是对于如何运用Python语言和FactSet Revere全球供应链数据库来实现这一测度方法的具体介绍和复现。 文章对FactSet Revere全球供应链数据库进行了详细解读。数据库中包含了大量关于公司及其相互关系的数据信息,其中,company.dta和relations.dta文件涵盖了诸多关键字段,为分析提供了数据基础。通过对这些数据的结构和内容进行深入的探讨,可以更好地理解如何提取和利用这些信息进行后续的供应链分析。 文章的主体内容着重于介绍如何计算三个核心指标:断裂(Break)、恢复(Recover)和转移(Transfer)。断裂指标衡量的是供应链中某一环节因突发事件而中断的情况;恢复指标反映了在中断之后供应链的复原能力;而转移指标则关注的是企业面对供应链问题时,是否会将部分业务转移到其他供应链。每个指标的测度逻辑都有其独到之处,例如,断裂指标可能需要分析特定时间点前后供应链关系的变化,而恢复指标可能需要结合业务连续性计划和实际恢复速度等信息。 为了使读者能够真正理解和运用这些指标,文章不仅提供了理论阐述,还给出了基于Python和Excel的实现步骤。这些步骤详细讲解了数据预处理的方法,包括数据清洗、格式统一、异常值剔除等。在数据预处理之后,文章指导读者如何进行供应链关系的筛选和时间顺序的调整。这些技术细节都是进行供应链分析不可或缺的部分,它们能够帮助研究者更准确地把握供应链的动态变化。 鉴于在测度过程中难免会遇到各种各样的问题,文章还特别提出了解决方案,比如数据缺失和错误处理、指标计算的异常情况应对等。通过这些解决方案,文章为读者提供了一条从数据提取到最终计算出核心指标的清晰路径。 文章通过实际的代码示例,展示了如何从原始数据中提取并计算断裂、恢复和转移这三个指标。这些代码示例不仅帮助读者将理论知识转化为实际操作技能,也为供应链相关研究提供了一套可操作的技术路线。通过这套技术路线,研究者可以更好地分析供应链的稳定性、抗风险能力以及适应能力,为企业的战略决策提供数据支持。 本文通过详细介绍跨国供应链断裂与重构变量的测度方法,为经济学研究提供了新的视角和工具。它不仅加强了对跨国供应链动态变化的理解,也提高了研究者使用数据科学方法分析经济问题的能力。随着全球化的进一步深化,这种分析能力显得愈发重要。
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我们在SU(2)的三索引对称(4)表示中给出了带有物质的F理论模型的显式构造。 这个问题是在F理论基础的两个位点处实现的,其中携带量规组的除数是奇数; 关联的Weierstrass模型没有与通用SU(2)Tate模型关联的形式。 对于6D理论,该问题位于支持SU(2)组的曲线中,算术属g = 3的三点奇点。 这是F理论中物质的首次显式实现,其表示对应于大于1的属贡献。 构造是通过“取消希格”具有U(1)规格因数的模型来实现的,在该模型下存在电荷q = 3的物质。所得SU(2)模型可以进一步取消希格,以实现非阿贝尔G 2×SU( 2)具有更多常规物质含量的模型,或具有三基物质的SU(2)3模型。 用作该构造基础的U(1)模型似乎没有Morrison-Park找到的一般形式的Weierstrass实现,这表明可能需要对该形式进行概括,以合并具有任意物质表示形式和量规的模型 组位于奇数除数上。
2025-12-10 23:16:58 594KB Open Access
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松下kx-p1131+ 驱动程序, xp win7 win8 win10,针式打印架
2025-12-10 23:00:07 2.81MB
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UniPro(通用串行总线协议)是MIPI(移动产业处理器接口)组织开发的一项关键规范。v1.61版本的文档详细阐述了UniPro协议的技术细节,这份技术文档是针对那些希望深入理解UniPro技术、以及进行基于该技术的产品开发的工程师和技术人员。 UniPro协议是一个面向移动通信设备内部组件之间高速串行互连的规范,它定义了一种独立于物理层的通用分层协议架构,能够提供高速且可靠的通信服务。通过UniPro,移动设备内部的组件可以实现高效的数据传输,从而满足移动设备日益增长的数据吞吐需求。 在v1.61版本中,UniPro规范进一步优化了其数据传输机制,提供了更多用于保证数据完整性和传输效率的特性。它包含了关于协议栈的定义、数据包的封装、传输、路由以及与物理层(如UFS,即通用闪存存储)之间的接口细节。此外,还详细说明了UniPro协议的多层结构,包括物理层(PHY)、链路层(Link)、事务层(Transaction)和会话层(Session),以及每一层的作用和相互之间的交互。 UniPro v1.61规范还涵盖了错误检测和纠正机制、流量控制、电源管理、以及多通道数据传输等重要方面。错误检测和纠正机制保证了数据传输的准确性和可靠性,流量控制则确保了数据传输不会因为链路拥塞或资源不足而发生丢失,电源管理则有助于降低移动设备在数据传输过程中的能耗。 同时,UniPro v1.61也支持了更加灵活的网络拓扑结构,包括点对点、点对多点以及多点对多点的连接方式。这使得设备制造商能够设计出更多样化的设备架构,同时保持不同组件间的高效通信。 多通道数据传输是UniPro v1.61的另一亮点,它允许将多个数据流复用在同一个物理链路上,从而提升了数据传输的效率。这种设计使得UniPro不仅能够满足当前移动设备的数据传输需求,而且还具有良好的未来扩展性。 文档中还详尽地说明了UniPro协议的安全特性,包括认证、授权和数据加密等,确保了数据传输过程中的安全性和隐私保护。这些安全特性是移动通信设备长期发展的重要保障,尤其是在增强数据传输的安全性和可靠性方面。 此外,UniPro v1.61规范还为开发者提供了大量的参考信息,包括协议的初始化流程、数据包处理流程、错误处理机制以及性能优化建议。这些内容对于工程师来说是宝贵的资源,它们能帮助开发者准确快速地开发出符合UniPro标准的硬件和软件产品。 由于UniPro是MIPI组织的一部分,因此该规范也符合MIPI一贯的标准化、开放性原则。作为行业标准的一部分,UniPro能够促进不同厂商之间的设备兼容性和互操作性,这对于移动通信设备市场的健康发展至关重要。 UniPro v1.61规格说明书是一份内容丰富、细节详尽的技术文档,为移动通信设备内部组件的高速串行互连提供了全面的技术支持。通过这份文档,开发者可以更好地理解UniPro协议,从而开发出性能优秀、互操作性强的移动通信产品。
2025-12-10 22:59:33 2.68MB MIPI
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Veee+ 5.6.ipa
2025-12-10 22:56:36 21.92MB
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在电力系统研究领域,配电网作为连接电力系统与终端用户的桥梁,其设计与优化对于提高电能质量、保障供电可靠性以及实现能源的高效利用具有重要意义。IEEE33节点配电网作为一种经典的配电网模型,因其节点数量适中、结构合理而被广泛应用于研究与教学中,尤其在分布式电源接入、电能质量管理及配电网的运行优化等方面,该模型能够提供一个良好的仿真环境。 本文所涉及的Matlab模型IEEE33节点配电网,是基于美国电气电子工程师学会(IEEE)的标准测试系统,针对33个配电节点进行模拟。该模型不仅包含了一系列详尽的系统参数,如线路阻抗、负载大小等,还提供了扩展接口,允许研究者在系统中接入不同类型的分布式电源,包括风力发电、太阳能发电等。通过这种方式,可以模拟分布式电源在配电网中的实际运行情况,并考察其对配电网性能的影响。 此外,该模型具有电压调节功能,允许用户根据需要对配电网中的电压水平进行调整。这在现实操作中至关重要,因为电能质量的一个关键指标就是电压的稳定性。通过在Matlab中实现电压调节,研究人员可以分析在不同电压水平下,配电网的性能表现,比如电压偏差、线损变化等,并据此进行系统的运行优化。 模型的文件列表中包含多个文件,其中以.doc为扩展名的文件可能是模型的介绍、分析报告或使用说明。例如,"模型分析节点配电网与分布式电源接入一引言随着电力系.doc"和"模型分析节点配电网应用一引言随.html"等,可能详细描述了模型的背景、应用范围、研究意义以及使用方法等。"技术博客文章节点配电网模.html"则可能是相关的技术文章或博客,提供了额外的技术见解或应用实例。"模型解析高效电力工程应用.html"、"模型解析复杂配电网的电能质量与分布.txt"和"模型下的节点配电网分析与优化一引言随着现代电力系统.txt"等文件则进一步细化了配电网模型在电力工程应用中的具体分析与优化方法。 在图片文件"2.jpg"和"1.jpg"中,很可能包含了模型的图表展示或配电网的示意图,这对于直观理解配电网结构与分布式电源接入后的变化具有辅助作用。这些文件共同构建了一个全面的IEEE33节点配电网模型资源库,为电力系统的相关研究与工程实践提供了丰富的参考资料。 这个Matlab模型IEEE33节点配电网为研究者和工程师提供了一个强大的仿真工具,不仅可以在理论上分析和预测配电网在接入分布式电源后的行为,还能在实际操作中通过参数调整与优化,提出改善电能质量和供电可靠性的方案。随着分布式能源技术的发展与应用,这类配电网模型的研究与应用将越来越受到重视。
2025-12-10 22:43:12 214KB 开发语言
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松下kxp1131驱动是一款专门为kxp1131型号的松下打印机所打造的驱动程序,这款打印机驱动程序可以有效地解决打印机无法正常连接电脑或电脑不能识别的问题,需要的朋友欢迎下载使用。松下kxp1131打印机特色USB接口打印机大大降低了待机功耗,欢迎下载体验
2025-12-10 22:40:28 277KB 打印机驱动 松下Panasonic
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在现代数学和理论物理学中,黎曼曲面和复杂的代数曲线的各种概括,特别是超对称或量子,都起着重要的作用。 我们表明,这种超对称和量子概化可以组合在一起,并构造超对称量子曲线或简称为超量子曲线。 我们的分析是在超特征值模型的形式上进行的:我们引入了这些模型的β变形形式,并为相关的α/β变形超矩阵积分导出了微分方程。 我们表明,对于给定的模型,存在无限数量的此类微分方程,我们将其识别为超量子曲线,并且与超维拉索罗奇异向量一一对应,并具有其结构。 我们讨论了超量子曲线的潜在应用以及其他概括的前景。
2025-12-10 22:30:58 1.11MB Open Access
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### eNSP安装知识汇总 #### eNSP简介 eNSP(Enterprise Network Simulation Platform)是华为推出的网络模拟器,用于模拟真实网络环境,便于网络工程师进行网络配置与测试。它支持图形化界面操作,可以模拟华为路由器、交换机、防火墙等网络设备。eNSP的测试版通常会包含一些最新功能,但稳定性可能不及正式版。 #### eNSP版本信息 - eNSP存在正式版与测试版两种类型。正式版是经过华为官方验证的版本,而测试版可能仍在内测阶段,功能尚未完善。 - 截至当前知识截止日期(2023年),eNSP存在V100R003C00SPC200T系列的1.3.00.100版本,以及1.3.00.200T系列的版本,这些版本基于英文字母和数字大小来区分,其中1.3.00.200T版功能较为全面。 #### 下载资源 - eNSP的最新版本和相关学习资源可以在华为论坛或其他专业网站上找到,如陈海峰提供的资源。 - Wireshark和VirtualBox等配套工具也需要下载相应的版本以保证兼容性。 #### eNSP安装前提 - 安装eNSP前需确保卸载任何旧版本的eNSP,以避免软件冲突。 - 软件依赖包需要先行安装,如WinPcap、Wireshark和VirtualBox等。 - 对于Windows 11系统,可能需要关闭内核隔离(Virtualization-Based Security)。 #### Windows 11安装注意事项 - Windows 11对虚拟化软件有额外的安全要求,可能会出现“无法在此设备上运行”的问题。解决方法是进入安全中心关闭内核隔离,之后重启电脑进行安装。 - 在安装eNSP时,如果遇到提示安装设备软件的窗口,需要点击安装以确保虚拟网卡驱动正常工作。 #### eNSP版本选择 - eNSP提供了正式版和测试版两种选择,测试版通常包含更多功能,但也可能不够稳定。 - 安装过程中会询问是否运行在公用网络上,应允许eNSP访问以保证软件的正常运行。 #### 兼容性问题 - 正式版和测试版之间可以互相兼容拓扑文件,意味着在正式版下保存的配置,测试版也能正常打开运行。 #### 资源消耗与云部署 - 云部署的eNSP-ng可以解决部分版本安装问题和资源消耗问题,因为云服务会分配必要的资源给模拟器使用。 #### 安装步骤 - 安装eNSP需要遵循一定顺序,安装依赖包和软件本体。版本信息及具体安装步骤可以参照eNSP提供的版本说明书。 #### 未来展望 - eNSP的下一代模拟器已经进入内测阶段,虽然功能尚未完善,但值得期待后续的更新。 #### 知识补充 - 如果在使用过程中存在OCR扫描识别错误或遗漏情况,应参考原文并结合上下文理解相关操作与步骤。
2025-12-10 22:29:44 2.26MB eNSP 网络模拟器
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计算机视觉注释工具(CVAT) CVAT是用于计算机视觉的免费,在线,交互式视频和图像注释工具。 我们的团队正在使用它来注释数百万个具有不同属性的对象。 许多UI和UX决策都是基于专业数据注释团队的反馈。 在线尝试 。 文献资料 截屏 支持的注释格式 单击“上传注释”和“转储注释”按钮后,可以选择格式。 数据集框架允许通过其命令行工具和Python库进行其他数据集转换。 有关支持的格式的更多信息,请参阅。 注释格式 进口 出口 X X X X X X X 分割蒙版 X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X 深度学习无服务器功能,用于自动标记 名称 类型 框架 中央处理器 显卡 互动者 OpenVINO X 探测器 OpenVINO X 探测器 OpenVINO X 探测器
2025-12-10 22:26:23 24.77MB computer-vision deep-learning annotation tensorflow
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