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衡量新加坡的服务经济
6 非传统活动占比最大的行业，即金融和商业服务业，也是过去十年中其占GDP比重增幅最大的行业（从1988年的23%增至1997年的29%）。金融服务子行业对GDP的贡献从1988年的9%增至1997年的13%（表1）。该子行业的增长以前以传统银行和金融活动为基础，包括通过亚洲货币单位（ACU）开展的离岸银行业务、股票经纪、外汇交易和保险服务。然而，近年来，基金管理、衍生品交易（期货、期权、掉期）、债券和证券交易等新兴和非传统活动的重要性迅速增加。金融服务子行业的持续改革加上快速的金融创新步伐将确保金融服务在新加坡未来经济中的重要性。
人工智能软件的质量衡量和保证
报告分为三个部分。在第一部分中，我们回顾了现有的软件质量保证措施和技术——那些为传统软件开发并应用于传统软件的措施和技术。这部分对软件可靠性和指标、静态和动态测试以及正式规范和验证进行了相当全面的概述，可能会引起那些不关心人工智能软件的人的兴趣。在第二部分中，我们考虑了基于人工智能的软件的特征、第一部分中确定的措施和技术的适用性和潜在效用，并回顾了专门为基于人工智能的软件开发的少数方法。在本报告的第三部分中，我们提出了对这一重要领域的进一步探索的评估和建议。提供了包含 194 个条目的详尽参考书目。
俄罗斯经济部门人工智能成熟度评估方法行业人工智能成熟度指数衡量人工智能发展的可用资源和知识，以及取得的实际成果。人工智能成熟度较高的行业是使用人工智能来提高效率的行业。这意味着该行业的公司拥有足够的资源和知识在其运营中实施人工智能解决方案，并使用人工智能来提高其效率。该指数基于 9 个驱动因素：
1）农业 2）食品工业 3）石油和天然气工业 4）采矿业 5）冶金业 6）机械工程 7）化学工业 8）轻工业 9）其他工业 10）建筑业 11）电力和公用事业 12）贸易 13）餐饮业 14）保险业 15）银行业 16）运输和物流业 17）电信业 18）信息技术 19）制药业 20）媒体和娱乐业 21）旅游和旅行 22）医疗保健 23）教育 24）公共部门 25）国防工业
随意对话：用于衡量公平性的数据集......
本文介绍了一种新颖的“公平性”数据集，以衡量 AI 模型对不同年龄、性别、表观肤色和环境光照条件的稳健性。我们的数据集由 3,011 名受试者组成，包含 45,000 多个视频，平均每人 15 个视频。这些视频是在美国多个州录制的，参与者是不同年龄、性别和表观肤色组的成年人。一个关键特征是每个受试者都同意参与并使用他们的肖像。此外，我们的年龄和性别注释由受试者自己提供。一组训练有素的注释者使用 Fitzpatrick 皮肤类型量表标记受试者的表观肤色 [ 6 ]。此外，还提供了在低环境光下录制的视频的注释。作为衡量跨某些属性的预测稳健性的应用，我们评估了最先进的表观年龄和性别分类方法。我们的实验从公平对待来自不同背景的人的角度对这些模型进行了彻底的分析。
衡量互联网关闭的经济成本
如今，全球约有 67% 的人口能够接入互联网，这一数字是 10 年前的两倍。这就是当今的现实，互联网在我们的生活和经济中发挥着关键作用。数字经济能够超越物理界限，促进国际贸易和远程工作，还能通过在线平台直接影响数百万人的收入，是经济活动的强大力量。据世贸组织估计，2005 年至 2022 年，数字化服务年均增长率为 8.1%，占服务出口总额的 54%。此外，互联网是数百万人直接收入来源之一。到 2024 年，在线零工将占全球劳动力的 12%，这意味着全球将有超过 4 亿在线零工工作者。
衡量经济绩效|课程计划
○获胜/损失（记录）：球队赢得比赛的胜利多于输掉比赛吗？○球员统计：个别球员是否在提高，得分点或贡献助攻？○粉丝的热情：粉丝是出现，购买商品还是大声欢呼？○团队绩效随着时间的推移：团队是否从一个赛季提高到下一个赛季？4。指导学生在体育类比与经济表现之间建立联系。解释说，一个团队的绩效指标（例如得分，冠军或球迷支持）与我们评估经济的方式相似。指出，经济学家还跟踪特定的指标，但他们没有专注于胜利或球员统计数据，而是衡量经济的产量，价格和就业。解释说，本课程涵盖了一些跟踪表现的方法，但并非全部。这些只是最常见的。5。教师指导：在董事会上创建以下图表，并指导学生将其复制到笔记中。浏览图表时，请详细说明每个部分及其术语。花点时间澄清每个概念，将额外的关注放在定义和公式上。
如何衡量公司绩效
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衡量经济增长，人口衰老和失业对南亚排放的长期影响
在过去的二十年中，南亚面临着热浪，洪水，风暴，干旱和火灾的极端气候变化事件，影响了经济体和数百万人。同时，该地区还经历了经济增长，人口老龄化和失业率的显着变化。然而，这些因素的碳含义仍然有限，它需要进一步探索才能了解它们与碳排放量的环境可持续性的关联。因此，这项研究的主要目的是通过控制贸易和可再生能源来凭经验评估经济增长，人口衰老和失业对南亚碳排放的影响。为此，孟加拉国，印度，尼泊尔，巴基斯坦和斯里兰卡从1996年到2020年的小组数据已用于经验分析。使用Stata和Eviews软件采用了完全修改的普通最小二乘（FMOL）和动态最小二乘（DOLS）估计技术。经济增长，人口衰老和贸易开放性增加了碳排放，而失业和可再生能源则减少了碳的排放。这项研究还证实了南亚收入与碳排放之间的倒U形关联。
衡量休息活动模式的碎片化：基于加速度计现实生活数据
©作者2024，更正的出版物2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
