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乌兹别克斯坦的提案
ADAPTATION FUND BOARD SECRETARIAT TECHNICAL REVIEW OF PROJECT/PROGRAMME PROPOSAL P ROJECT /P ROGRAMME C ATEGORY : F ULL P ROPOSAL _________________________________________________________________________________________________________ Country/Region: Uzbekistan/Central Asia Project Title: Resilient Food Systems Through Climate Services for Agriculture in Uzbekistan Thematic Focal Area: Agriculture Implementing实体：国际农业发展基金（IFAD）执行实体：生态学，环境保护和气候变化部乌兹别克斯坦共和国的气候变化项目AF项目ID：IE项目ID：适应基金（美元）请求融资（美元）：10,000,000,000审核者和联系人：Micol ullmann ulllann auger ullann auger reviewer（s）
教授博士Ali BekirYıldız -Avisis -Kocaeli University
教授博士Ali BekirYıldız个人信息电子邮件：abyildiz@kocaeli.edu.tr Web：https：//avesis.kocaeli.tr/abyildiz International Researcher IDSorcıd：0000-0003-4043-7859 Publons/publons/publons/publin 7102365437 YOKSIS研究人员ID：154056教育信息博士学位，Kocaeli University，科学研究所，电气工程系，土耳其电气工程系，1993年，1993 - 1998年硕士，Yildiz技术大学，Star技术大学，科学，电气工程研究所，电气工程学院（YL） B2中间中期博士学位，使用线性开关模型，电力电路的时间关注分析，Kocaeli University，Kocaeli University，Science，1998年，通过数值方法对电路的计算机辅助分析，Yıldız技术大学，Institute of Institute of Science，1993 Kocaeli大学博士教授，工程工程学院，2020年 - 持续协会。，Kocaeli大学博士，电气工程系工程学院，2014年至2020年助理。合作。，Kocaeli University，Electrical Engineering系学院，1998年至2014年，2014年Kocaeli大学研究助理，工程系，电气工程系，1992年至1998年，科学学学院科学系/科科尔大学学院科学系，科卡利大学工程学院，电气工程学院，电气工程学院，Kocaeli University，Electrical Engineering系学院，1998年至2014年，2014年Kocaeli大学研究助理，工程系，电气工程系，1992年至1998年，科学学学院科学系/科科尔大学学院科学系，科卡利大学工程学院，电气工程学院，电气工程学院
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
与不同类型的自主神经调节Asylbek Eshie
13 Reshetnev西伯利亚州立科学技术大学，俄罗斯克拉斯诺亚斯克，俄罗斯14 Altai州立大学，俄罗斯巴尔纳尔，在线出版：在线出版：2024年12月30日，2024年12月15日DOI：2024年12月15日DOI：10.7752/jpes.2024.12306摘要：在各种专业化的培训系统中，培训系统尤其是各种专业化的培训系统。目的。要开发和测试一种改善从事有节奏体操的6-7岁女孩的协调技能的方法，该方法是根据其自主神经神经调节的特征量身定制的。材料和方法。这项研究涉及40名女孩（6.4±1.8岁）在最初的训练阶段的节奏体操的第一年。基于特征自主神经调节类型的KERDO指数，确定了对照组（CG，n = 19）。这些运动员遵循联邦标准培训计划。实验组（例如，n = 21）参加了旨在开发协调技能的计划，该计划是根据自主法规的特定特征量身定制的。该方法包括一组体育锻炼，技术和方法论方法，这些方法是在自主神经调节的交感神经和副人物类型的运动员中差异化的。在两组中，都进行了里程碑评估，以评估静态和动态协调的发展以及整体身体适应性。结果。结论。对里程碑测试结果的分析表明，在EG中，在采用了开发协调能力的方法的情况下，测试评分明显高于CG中的测试。具有交感神经类型的自主法规的运动员在运动协调测试中取得了更好的结果，而具有副副总统类型的运动员在静态协调测试中表现出色。与CG中的女孩相比，具有更高水平的协调发展的运动员在一般身体健身测试中也表现出了卓越的成绩。通过考虑其自主神经神经调节的确定特征，在年轻体操运动员中发展和提高协调能力更有效。这种方法不仅提高了协调能力，而且还提高了运动员的整体身体健康水平。关键词有节奏的体操，体育锻炼，神经调节的营养类型，协调能力，体育介绍研究表明，体操是一项流行的运动，可促进儿童和谐的身体发展（İpekDongaz等，2024年）。有节奏的体操是一项复杂的协调运动，涉及练习，组合和使用旨在开发速度，耐力，力量，敏捷性，灵活性，功能能力和协调能力的游戏工具（Barreto等，2023; Irwin等，2021; 2021; Gaspari et al。，2024年）。在体操中的关键作用是通过视觉取向，肌肉结合感，前庭和本体感受的稳定以及心肺和神经系统的状态扮演的（Mangalam等，2024）。分析6-7岁的练习节奏体操的检查结果揭示了身体和心理发展特征，教练应考虑这些特征，以为孩子的和谐发展创造最佳条件。协调能力是取得各种运动成功的关键因素，正如乒乓球研究（Razali等，2023），Step Anoobics（Mischenko等，2024），足球（Vako
乌兹别克斯坦人工智能的未来
摘要 本文讨论了乌兹别克斯坦人工智能 (AI) 的现状和潜在未来。它解释了新兴趋势、关键见解以及人工智能在教育、工业和公共服务等多个领域的作用。分析了现有文献，讨论了研究方法，并介绍了最近的研究结果。它就如何推动乌兹别克斯坦的人工智能创新提供了结论和战略建议。 关键词：技术趋势、人工智能、乌兹别克斯坦、工业、创新、教育、政策、数字化转型。 介绍 目前，乌兹别克斯坦正经历一个非常快速的技术转型时期，人工智能正在成为该国经济和社会进步的关键组成部分。政府已经意识到人工智能可以帮助工业、医疗保健和教育等不同领域的发展。本文的目的是回顾乌兹别克斯坦人工智能的现状，确定主要趋势和挑战，并预测人工智能的增长。本文采用定性和定量分析的混合方法。数据来自政府报告、国际研究和利用人工智能的行业案例研究。通过对乌兹别克斯坦行业领袖和学者的专家采访，获得了有关当前趋势和障碍的第一手见解。相反，人工智能对经济部门的影响是通过统计数据来说明的。乌兹别克斯坦的人工智能 (AI) 正走在充满趋势和见解的技术未来道路上，并且有望实现增长。以下是一些重点，突出了乌兹别克斯坦人工智能的潜力和发展轨迹：政府支持的政策框架乌兹别克斯坦正朝着正确的方向发展，营造出发展技术和创新的良好氛围。人工智能是国家发展的关键领域，已被纳入政府更大的数字化转型议程。有许多这样的举措，包括“数字乌兹别克斯坦 2030”计划，该计划试图加速人工智能技术的采用，增强基础设施，并促进数字素养。
乌兹别克斯坦共和国的第四次国家传播
项目协调员，Khabibullaev SH.KH. Uzhydromet的总干事项目经理，技术科学候选人，Agzamov F.S项目的科学主管，化学科学候选人，Taryannikova R.V.国家执行机构，乌兹别克斯坦共和国水信服务机构（Uzhydromet）在生态，环境保护和环境保护和气候变化范围内的乌兹别克斯坦共和国的环境变化和环境变化的环境变化，乌兹别克斯坦共和国共和国的第四次沟通中，以下方乌兹别基斯坦共和国乌兹别基斯坦共和国经济与财政部的能源范围乌兹别克斯坦uzkimyosanoat股份公司UZBEKNEFTGAZ JSC UZTRANSGAZ JSC JSC JSC KHUDUDGAZTAMINOT企业协会“ Uzpromstroymertoymertoymertoymertoymertoymertoymertoymerationallometleology研究”准备“根据《联合国气候变化》（UNFCCC）的《联合国第四次国家传播》的准备”。：（998 71）235 84 61传真：（998 71）233 20 25联系水信服务局（Uzhydromet）72，100052 Tashkent，乌兹别克斯坦共和国100052第1通道Bodomzor Yuli。
A754-2023/24 年经济报告 乌兹别克斯坦 - SECO
过去五年，乌兹别克斯坦从开放经济和开展雄心勃勃的市场改革中获益匪浅，疫情后 GDP 平均增长率约为 7%。过去几年，乌兹别克斯坦放开了经常账户和资本账户，贸易限制开始逐步取消，与邻国的关系也大幅改善。改革促进了农业和制造业的快速扩张以及基础设施投资的强劲增长。私营部门在经济中的比重有所增加，绿色议程取得了长足进步，包括可再生能源生产的显著扩大。尽管取得了进展，但该国宣布的到 2030 年达到中上等收入水平的目标仍然雄心勃勃。所有经济部门都面临着重大改革挑战。政治权力与经济之间持续紧密交织，以及政府能力有限，阻碍了实现更复杂改革的能力。经济仍然由大型国有企业和金融机构主导，中小企业的发展受到持续缺乏技能、融资成本高以及（尽管在数字化方面做出了巨大努力）持续存在的重大行政限制的阻碍。该国还面临着日益加剧的气候变化风险，包括水资源短缺和环境污染加剧，以及能源、水和总体资源效率持续低下。作为经济改革的关键部分，该国已启动撤资/私有化进程，应使私营部门成为经济的主要推动力，并吸引外国直接投资。其他后苏联国家的经验表明，这样的进程可能带来不平等加剧和既得利益集团控制国家的风险。在目前的状态下，乌兹别克斯坦经济容易受到这些风险的影响。需要采取配套措施，包括更透明的法律框架、促进对所有投资者的平等待遇、打击腐败、提高司法独立性，以及对人力资本的投资、更高的劳工标准和社会保护。官方失业率约为 8%。在国际上，乌兹别克斯坦仍然高度依赖其两个主要贸易伙伴俄罗斯和中国，这两个国家合计占该国对外贸易的近 40%。乌兹别克斯坦也面临乌克兰战争长期影响的不确定性，因此通过“多向外交政策”推行多元化政策。挑战
乌兹别克斯坦
开发计划署与各个层面的人们合作，以帮助建立可以承受危机的国家，并推动和维持改善每个人生活质量的增长。在近170个国家和地区的地面上，我们提供了全球视角和当地洞察力，以帮助赋予生活和建立弹性国家的能力。准备：Perepada L.和Radjabov T.编辑委员会：Umarova sh。和Nurjanov R.乌兹别克斯坦的生物多样性财务政策和机构审查。Perepada L. and Radjabov T. Tashkent – 2023, 54 pages Publication «Biodiversity Finance Policy and Institutional Review in Uzbekistan» was prepared within the framework of the global Biodiversity Finance Initiative (BIOFIN) to inform stakeholders about policy and institutional frameworks for biodiversity conservation in Uzbekistan.BioFin是全球伙伴关系，以全面的方式应对生物多样性融资挑战。该倡议提供了一种创新的方法，使国家能够衡量其当前的生物多样性支出，在中期评估其财务需求，并确定最合适的财务解决方案，以弥合其国家生物多样性财务差距。
iiw-bek-programme-brief revised-2023.pdf
社区领导人 - 蓝色经济部门中性别平等的比赛要求社区利益相关者了解妇女和年轻妇女面临的性别障碍的知识，并在家庭和社区层面发起纠正措施。该计划针对从海滩管理部门（BMU），宗教和文化领袖和性别冠军吸引的社区利益相关者，以推动对话和培训该行业中妇女和年轻妇女所面临的歧视性文化偏见和社会规范。