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29. DIE LEHRE VON J. B. SEY
Jean Baptiste Say (1767-1832) - Französischer Ökonom. Er besitzt die Werttheorie, die Lehre von den drei Produktionsfaktoren und die Theorie der Umsetzung.
1. Says Werttheorie. Dies Er argumentierte, dass "Objekte zu produzieren, die einen gewissen Nutzen haben, bedeutet, Reichtum zu produzieren, da der Nutzen von Objekten die erste Grundlage ihres Wertes ist und Wert Reichtum ist."
Sei glaubte auch, dass:
1) Stückpreis ist das Maß seines Wertes, und Wert ist das Maß seiner Nützlichkeit;
2) Tauschwert, oder der Preis eines Artikels dient nur als sicherer Indikator für den Nutzen, den die Leute in dem Artikel erkennen.
Diese ermittelten die Warenkosten "Produktionskosten" Kapital, Boden und Arbeit. Und er bestimmte diese Kosten durch Angebot und Nachfrage.
Diese lehnte den inneren Wert von Waren ab und glaubte, dass der Wert von Waren im Prozess des Vergleichs zweier Waren entsteht.
2. Lehre Sprichwort über die drei Produktionsfaktoren. Dies Ich dachte, dass drei Produktionsfaktoren - Arbeit, Kapital und Boden - entsprechen drei Haupteinnahmen: Arbeit schafft Löhne, Kapital schafft Zinsen, Land schafft Rente. Die Summe dieser drei Einkommen bestimmt der Wert des Produkts, erhält jeder Eigentümer des einen oder anderen Produktionsfaktors das durch den entsprechenden Produktionsfaktor geschaffene Einkommen als einen bestimmten Anteil an den Kosten des Produkts.
3. Says Realisierungstheorie. Dies argumentierte, dass der Hersteller, indem er seinen Produkten Wert beimisst, hofft, dass sein Produkt geschätzt und an diejenigen verkauft wird, die die Mittel haben, es zu kaufen.
„Diese Fonds bestehen aus anderen Werten, aus anderen Produkten, aus den Früchten der Industrie, aus ihren Kapitalien.
Die Dissertation "kann nicht verkauft werden, weil das Geld nicht ausreicht"
Diese widerspricht einem anderen Diplomarbeit - "Kann nicht verkauft werden, da es nur wenige andere Produkte gibt."
Diese argumentierte, dass es immer genug Geld gibt, um der Zirkulation und dem gegenseitigen Austausch anderer Werte zu dienen, wenn nur diese Werte wirklich existieren.
Diese geglaubt, dass Verkäufer den Wert ihrer Waren nur mit solchen Produkten erzielen wollen, die sie zum Konsum benötigen, dass Verkäufer Geld überhaupt nicht suchen und auch nicht brauchen, und wenn sie es haben wollen, dann nur, um es zu haben verwandeln sie in Objekte ihres eigenen Konsums. Aus der Behauptung, dass der Kauf eines Produkts nur für den Wert eines anderen Produkts erfolgen kann, Diese mehrere gemacht Schlussfolgerungen:
1) als besser in jedem Bundesland Produzenten und je zahlreicher Branchen, desto einfacher, vielfältiger und umfassender die Vermarktung von Produkten. Das Vorhandensein einer manchmal großen Anzahl von Waren, die den Umlauf verstopfen, weil sie keine Käufer finden, Diese erklärt sich damit, dass diese Waren die Summe der Bedarfe für sie übersteigen, und auch, weil andere Industrien Waren weniger als nötig abgegeben haben;
2) jeder interessiert sich dafür Wohlergehen aller, und der Wohlstand eines Industriezweigs begünstigt immer den Wohlstand aller anderen;
3) Import ausländischer Waren begünstigt den Verkauf einheimischer Produkte, weil wir ausländische Waren nur mit den Produkten unserer Industrie, unseres Landes und unseres Kapitals kaufen können, die folglich der Verkauf in den Handel bringt.
Autor: Tatarnikov E.A.
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25.07.2022
Wissenschaftler des NIST haben eine neue Art von Hardware für künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die weniger Strom verbraucht und schneller läuft – und Weine bereits virtuell verkosten kann.
Wie bei herkömmlichen Computersystemen verfügt KI über physische Hardwareschaltungen und Software. In der Hardware gibt es meist eine Vielzahl herkömmlicher Siliziumchips, die viel Energie verbrauchen: Beispielsweise werden etwa 190 Megawattstunden (MWh) Strom benötigt, um einen modernen kommerziellen Prozessor zu trainieren.
Ein weniger energieintensiver Ansatz besteht darin, andere Arten von Hardware zu verwenden, um neuronale Netze zu erstellen. Ein vielversprechendes Gerät ist der Magnetic Tunnel Junction (MTJ). Geräte auf MTJ verbrauchen um ein Vielfaches weniger Energie als ihre herkömmlichen Gegenstücke. MTJs sind schneller, weil sie Daten am selben Ort speichern, an dem Berechnungen durchgeführt werden.
Das neue neuronale Netz soll wie gewöhnliche Verkoster ihren Geschmack schulen. Das Team trainierte das Netzwerk anhand von 148 Weinen aus drei Rebsorten. Jeder virtuelle Wein hatte 13 Eigenschaften, die berücksichtigt werden mussten: Alkoholgehalt, Farbe, Alkalität und Magnesium. Jedem Merkmal wurde ein Wert von 0 bis 1 zugewiesen, damit das Netzwerk es berücksichtigt und einen Wein von einem anderen unterscheidet.
Als nächstes bestand die KI einen virtuellen Test mit einem Datensatz, der 30 unbekannte Weine enthielt. Das System arbeitete mit einer Genauigkeit von 95,3 %.
Die Autoren hatten nicht die Aufgabe, einen KI-Sommelier zu schaffen. Die wichtigste Schlussfolgerung ist, dass MTJ-Geräte erweitert und zur Erstellung neuer KI-Systeme verwendet werden können.
Die Menge an Energie, die das System verbraucht, hängt von seinen Komponenten ab, aber wenn Sie MTJ als Synapsen verwenden, können Sie den Energieverbrauch halbieren.
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