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北卡罗来纳州罗利市游客经济，2022 年
为威克县构建了一个 IMPLAN 投入产出模型。该模型追踪了游客相关支出在县经济中的流动情况及其对就业、工资和税收的影响。IMPLAN 还量化了旅游业的间接（供应商）和诱发（收入）影响。旅游经济学随后将这些发现与每个部门的就业和工资数据进行交叉核对，以确保发现结果在合理范围内。游客包括过夜游客或前往目的地超过 50 英里的游客。就业和工资数据的主要来源是经济分析局维护的区域经济信息系统 (REIS)。这比劳工统计局 (ES202/QCEW) 数据更全面，因为个体经营者不需要失业保险，也不计入 ES202 数据中。
人工智能游客引导 | speciAlps 播客系列第 1 集 网页链接：https://soundcloud.com/cipra_international/artifici
人工智能引导游客 | speciAlps 播客系列第 1 集 网页链接：https://soundcloud.com/cipra_international/artificial-intelligence-for-visitor-guidance- episode-1-specialps-podcast-series 文字记录：CIPRA International 的 Michael Gams：大家好，欢迎收听我们的 speciAlps 播客系列“引导游客，保护自然体验”。我叫 Michael Gams，这是 CIPRA International 与阿尔卑斯社区网络 Alliance in the Alps 合作制作的该系列四集播客中的第一集。所有剧集均为英文。此外，每集还将提供阿尔卑斯语言法语、意大利语、德语和斯洛文尼亚语之一的版本。本集我们从斯洛文尼亚语开始。因此，如果您会说斯洛文尼亚语，请随意选择斯洛文尼亚语剧集。人工智能如何帮助保护敏感区域的自然环境？这就是我们将在接下来的半小时内与来自奥地利和斯洛文尼亚的几位专家讨论的内容。迈克尔：当我们探索阿尔卑斯山的自然风光时，我们会在现实世界和数字世界中留下痕迹。这些痕迹可以通过全球导航卫星系统（如 GPS）、自愿地理信息、移动设备数据、社交媒体帖子等进行追踪。在这里，人工智能发挥了作用——例如，它可以帮助引导游客远离敏感区域。但这是如何工作的？这就是我要问今天 speciAlps 播客的第一位嘉宾 Karolina Taczanowska 博士的问题。她在奥地利维也纳自然资源与生命科学大学工作。她的研究领域包括游客监控和游客管理中的数据化。欢迎您，感谢您抽出时间，Karolina！Karolina：感谢您的邀请。
塔斯马尼亚 2030 年游客经济关键方向论文。...
面对通胀压力和利率上升，可自由支配支出和消费者信心下降，预计短期内这种情况将持续。澳大利亚储备银行最近加息给家庭带来了压力，近四分之一的抵押贷款持有人面临抵押贷款压力¹的风险，零售支出也出现放缓。事实上，预计到 2023 年中期，家庭消费将实际下降，未来几年只会缓慢复苏。高通胀和工资增长相对较弱意味着，预计今年家庭人均可支配收入将大幅下降，直到 2024 年底才会开始复苏。随着外国利率走高且可能进一步上涨，大宗商品价格从近期高点回落，预计澳元将在未来一年左右从当前水平下跌。长期来看，预计澳元将维持在过去十年的水平左右。
本文向 MCA 董事会提供了有关支持游客经济的国家、地区和次区域发展的最新信息。M
受邀申请此身份。目前，LVEP 身份没有直接资金支持，但 LVEP 将获得英国旅游局的支持并获得未来的资金机会。然而，第二级认证合作伙伴 LVEP 将受益于专门的支持和国家合作。LVEP 将能够从英国旅游局和英国旅游局获得专家建议、专用工具包和培训计划，涉及商业化、分销、可访问性和可持续性以及业务支持和营销等领域。
日本入境游客增加与农村经济的长期衰退：跨区域可计算一般均衡分析∗
摘要：入境旅游的增长有望刺激日本经济，因为游客的支出可以弥补由于人口减少而导致的消费下降。本研究使用多区域可计算一般均衡模型进行了模拟分析，以研究入境游客对日本 47 个县级地区的经济影响。由于入境游客访问所有地区，其经济在短期内增长。然而，对城市地区的影响更大，因为城市地区的游客数量多于农村地区。此外，从长远来看，人们从农村迁移到增长更快的城市地区，导致城市地区进一步增长和商业化。因此，即使旅游业导致整体经济增长，农村地区仍可能受到影响。为了发展农村地区，有必要专门吸引入境游客到这些地区。关键词：农村经济、经济衰退、入境游客、空间溢出效应、劳动力迁移、多区域 CGE JEL 代码：R12、Z32
2022 年游客对肯塔基州经济的影响 2022 年游客对肯塔基州经济的影响
为肯塔基州构建了一个 IMPLAN 投入产出模型。该模型追踪了游客相关支出在该州经济中的流动情况及其对就业、工资和税收的影响。IMPLAN 还量化了旅游业的间接（供应商）和诱发（收入）影响。旅游经济学随后将这些发现与每个行业的就业和工资数据进行交叉核对，以确保发现结果在合理范围内。游客包括过夜或前往目的地超过 50 英里的游客。就业和工资数据的主要来源是经济分析局维护的区域经济信息系统 (REIS)。这比劳工统计局 (ES202/QCEW) 数据更全面，因为个体经营者不需要失业保险，也不计入 ES202 数据中。
游客对动物园非灵长类物种的影响
简单的摘要：动物园的访客对动物的影响有所不同；主要归类为正，负或中性。本文根据文献中发现的105篇论文量化了访客在非青少年物种中的影响。总共研究了252种非青睐物种。自2012年以来，发布的论文数量有所增加，现在评估了一系列动物群体（包括禽，爬行动物，两栖动物，鱼，哺乳动物和无脊椎动物）。两栖动物对游客的反应频率比预期的要多，中性反应比预期的要高的反应频率要高，而在中立和“未知”的反应频率比预期的要频繁。许多基于动物的指标已被用来评估游客对动物的影响，而在整个分类单元中使用的措施各不相同。建议前进的研究人员纳入一套措施，尤其是那些在代表单个动物经验和动物福利方面有意义的措施，以应准确捕获这些指标的方式收集。
旅游局希望游客人数超过 2000 万 - 澳门日报
凯西·菲斯勒 科罗拉多大学 随着公众对人工智能的伦理和社会影响的担忧日益加深，似乎是时候放慢脚步了。但在科技公司内部，这种情绪却截然相反。据《纽约时报》报道，随着科技巨头的人工智能竞赛升温，微软一位高管在一封关于生成式人工智能的内部电子邮件中写道，如果“现在担心以后可以修复的事情，那将是一个绝对致命的错误”。换句话说，用马克·扎克伯格的旧座右铭来说，是时候“快速行动，打破常规”了。当然，当你破坏了一些东西时，你可能不得不以后再修复它们——这是有代价的。在软件开发中，“技术债务”一词指的是由于现在选择更快、更不谨慎的解决方案而导致未来修复的隐含成本。急于上市可能意味着重新发布尚未准备好的软件，因为你知道一旦它进入市场，你就会发现其中的缺陷，并希望能够修复它们。然而，关于生成式人工智能的负面新闻往往与这些缺陷无关。相反，人们更担心人工智能系统会放大有害的偏见和刻板印象，以及学生欺骗性地使用人工智能。我们听说过隐私问题、人们被错误信息欺骗、劳动力剥削以及对人类工作可能被取代的速度的担忧，等等。这些问题不是软件故障。意识到一项技术会强化压迫或偏见与发现网站上的某个按钮不起作用是截然不同的。作为一名技术伦理教育者和研究人员，我对这类“缺陷”思考了很多。这里累积的不仅仅是技术债务，还有道德债务。正如技术债务可能源于开发过程中的有限测试一样，道德债务源于没有考虑可能的缺陷
旅游局希望游客人数超过2000万 - 澳门日报
凯西·菲斯勒 科罗拉多大学 随着公众对人工智能的伦理和社会影响的担忧日益加深，似乎是时候放慢脚步了。但在科技公司内部，这种情绪却截然相反。据《纽约时报》报道，随着科技巨头的人工智能竞赛升温，微软一位高管在一封关于生成式人工智能的内部电子邮件中写道，如果“现在担心以后可以修复的事情，那将是一个绝对致命的错误”。换句话说，用马克·扎克伯格的旧座右铭来说，是时候“快速行动，打破常规”了。当然，当你破坏了一些东西时，你可能不得不以后再修复它们——这是有代价的。在软件开发中，“技术债务”一词指的是由于现在选择更快、更不谨慎的解决方案而导致未来修复的隐含成本。急于上市可能意味着重新发布尚未准备好的软件，因为你知道一旦它进入市场，你就会发现其中的缺陷，并希望能够修复它们。然而，关于生成式人工智能的负面新闻往往与这些缺陷无关。相反，人们更担心人工智能系统会放大有害的偏见和刻板印象，以及学生欺骗性地使用人工智能。我们听说过隐私问题、人们被错误信息欺骗、劳动力剥削以及对人类工作可能被取代的速度的担忧，等等。这些问题不是软件故障。意识到一项技术会强化压迫或偏见与发现网站上的某个按钮不起作用是截然不同的。作为一名技术伦理教育者和研究人员，我对这类“缺陷”思考了很多。这里累积的不仅仅是技术债务，还有道德债务。正如技术债务可能源于开发过程中的有限测试一样，道德债务源于没有考虑可能的缺陷
旅游业中的人工智能：利用机器学习和人工神经网络预测菲律宾游客人数
摘要 —旅游业是最突出和发展最快的行业之一，对一个国家经济增长贡献巨大。然而，在冠状病毒大流行期间，旅游业受到的影响最为严重。因此，在制定发展旅游业竞争力和经济增长的决策和战略时，对游客人数进行可靠和准确的时间序列预测是必要的。从这个意义上讲，本研究旨在利用菲律宾 2008 年至 2022 年的实际旅游统计数据来检验一种流行的机器学习技术人工神经网络模型的预测能力。该模型使用三种不同的数据组合进行训练，并利用不同的时间序列评估指标进行评估，以确定影响模型性能的因素并确定其预测游客人数的准确性。研究结果表明，ANN 模型在预测游客人数方面是可靠的，R 平方值和 MAPE 分别为 0.926 和 13.9%。此外，还确定添加包含 COVID-19 大流行等意外现象的训练集可以提高预测模型的准确性和学习过程。由于该技术证明了其预测准确性，它将成为政府、旅游利益相关者和投资者等加强战略和投资决策的有用工具。