国际货币基金组织预测该地区的 GDP 将从 2023 年的 3.4% 增长到 2024 年的 3.8%,近三分之二的国家预计增长速度会更高。这一势头很可能在 2025 年持续下去,预计增长率将达到 4%。预计该地区的通货膨胀率将从 2022 年底的 10% 峰值下降一半。公共债务比率正在稳定,撒哈拉以南非洲经济体在中断两年后已恢复在国际资本市场上发行债务。
位于华盛顿州费尔柴尔德空军基地的第 92 承包中队 (92 CONS) 负责采购支持第 92 空中加油联队任务所需的物资、建筑和服务。该计划涉及购买所有无法通过仓库渠道获得的供应品以及购买维持基地所需的服务/建筑。费尔柴尔德空军基地对与您做生意的兴趣与您与我们做生意的兴趣一样浓厚。业主、经理和其他业务人员都是政府纳税人,我们试图为费尔柴尔德空军基地的需求业主和纳税人争取到最好的交易。有时,获得更好的交易意味着我们必须将合同授予当地社区以外的公司。如果您想帮助我们保留这方面的资金,那么请保持竞争力并按时交付。公共法 95-507 要求国防部 (DoD) 的所有活动将其合同资金的“公平”部分花在小型企业上。联邦采购条例 (FAR) 规定,除非至少有两家负责任的小型企业不期望以合理的价格提供有竞争力的报价,否则必须从小型企业购买 10,000 至 250,000 美元的商品。作为国防部的成员,我们必须加强和保护公平和公正。除了小型企业计划之外,还有许多其他由法律或行政命令设立的计划会影响我们在确定合同授予时的采购程序,例如《购买美国产品法案》和从 Ability One 计划(残疾人)采购的计划。位置:费尔柴尔德空军基地位于华盛顿州斯波坎以西约 10 英里处,位于 90 号州际公路 2 号公路旁,就在华盛顿州 Airway Heights 郊外。与政府签订合同 92 CONS 一直在寻找能够提供我们所需产品和服务的有竞争力和能力的小型企业公司。感兴趣的企业必须首先了解国防部如何开展业务,并寻找那些需要他们能够提供的物资和服务的军事采购办公室。向军方出售产品或服务并没有什么神秘之处。基本原则包括: - 以合理的价格提供空军需要的产品或服务。 - 了解客户的需求和购买政策及做法。 - 跟进买家并记住:只有在合同办公室工作的人员和持有政府签证卡的人才有权要求政府履行义务。
国际语言教育杂志第8卷,第3卷,2024年,pp。438-454 ISSN:2548-8457(印刷)2548-8465(在线)doi:https://doi.org/10.26858/ijole.v8i3.66489 flow学习的态度尺寸 Harapan Bima, Indonesia Email: abas@students.undiksha.ac.id Desak Putu Parmiti University of Ganesha Education, Indonesia Email: dp-parmiti@undiksha.ac.id I Nyoman Jampel Ganesha University, Indonesia Email: nyoman.jampel@yahoo.go.id I Made Candiasa Indonesian University of Education, Indonesia Email: aaysusilawati@upi.edu收到:2023年1月1日审查:2024年4月13日至2024年8月1日接受:2024年9月1日发表:2024年9月30日,摘要这项研究研究了基于视频的翻转学习对非英语课程学生态度的影响,专注于享受,娱乐,激励,动机,动机,行为,行为,行为和感知和感知。该研究员工是一种描述性研究设计,通过向30名参加非英语语言课程的学生管理的问卷收集数据。tells揭示了对翻转学习的显着积极态度,享受和参与方面的分数很高,表明偏爱基于视频的学习环境的互动和动态性质。该研究证实,动机和行为意图受到翻转模型的积极影响,增强了学生的积极学习行为以及与课程材料的整体参与。此外,学生对基于视频的学习的积极看法表明,这种方法支持对语言技能的更深入的理解和保留。这项研究通过证明翻转学习模型可以显着改善学习经验和成果
旅程并非没有障碍。在为扩建商店采购搁架固定装置时,出现了重大挑战。“由于供应链问题,没有可用的固定装置。这是一个压力很大的时期,”比尔回忆起。
摘要根据生物医学概念,体育活动(PA)是几种非传染性疾病的治疗的组成部分,其中包括2型糖尿病(T2D)。根据这种观念来适应一个人的生活,涉及的考虑,超出了可以限制在治疗决策的情况下。因此,我们旨在探讨在医护人员和T2D的人中不做PA或不做PA的各种原因,参与促进PA的计划。我们基于丹麦市的两个计划中的观察和焦点小组访谈,并以Habermas的沟通行动的Ory汲取灵感来做到这一点。我们的结果表明,医护人员强调做PA的主要理由,包括健康的道德势在必行,而患有T2D的人有许多其他原因来做PA。这些原因共同说明,对于具有T2D的参与者,对健康和疾病的长期关注会使人们对享受,痛苦和家庭的更直接关注,并且参与者通常拒绝规范性健康。我们建议使用T2D的医疗保健工人和参与者就其规范假设进行对话,目的是建立相互理解。
摘要背景:全世界自闭症谱系障碍(ASD)患病率的显着提高决定了为此类患者寻找现代有效的预防,诊断和医疗保健方法的必要性。同时,自闭症领域的许多生物医学研究的结果并未反映在实际的实际医疗保健中。目的:为ASD儿童提供新的医疗保健模型。材料和方法:在遗传学,表观遗传学,代谢组学,微生物组和多种疾病领域的自闭症研究领域的结果,这标志着对自闭症谱系障碍的理解以及在实践中需要实施的范式转变。结果:基于7P医学的概念(编程儿童发展和健康,预防性,预测性,个性化,参与性,多专业,渐进式),实施科学研究成果的必要性和可能性,用于管理自闭症儿童的真实临床实践的结果。结论:ASD领域的基本科学研究的结果,揭示其复杂而多方面的性质,使我们能够谈论基于新的医学护理概念(7p- Medicine)的理解这种疾病的范式转变,即7p-医学 - 科学研究的结果可以转化为真正的临床实践,包括诊断,预防性,预防性,以及针对诊断,预防性和自身的影响,以及对自身的影响,以及自动化的影响,以及自动化的影响,神经发育障碍儿童(包括ASD)的认知行为表型。
文章信息摘要人们普遍认为,人工智能是一种创新工具,可用于改进业务流程、改变社会关系和解决地球的可持续发展挑战。本文一方面探讨了将人工智能融入这些领域的社会、经济和技术背景所带来的不同积极影响,另一方面探讨了它所带来的问题。数据分析增强了各个领域的决策能力。如今,无论需要优化还是发明任何新事物,如更智能的供应链或更有效的促销活动,人工智能都会为组织提供所需的工具,而只要需要优化或新发明,如更智能的供应链或有效的促销活动创建等,人工智能就会派上用场。人工智能技术除了对各个领域产生的惊人影响外,一些人对其持负面看法,认为许多人可能会因为自动化、离岸外包、道德问题、集中权力、技术巨头等而失业,而人工智能的积极一面似乎已经成熟,从医疗保健、教育、交通、公共服务提供等各个领域,都可以通过实施各种人工智能应用进行彻底颠覆,自我更好的诊断、小组教学、更安全的汽车、同伴教学、更有效的诊断等等——这些只是机器比我们思考得更快改变人类生活的几个例子,但鉴于信息收集分析涉及个人数据、算法、偏见、社会分工等,我们现在需要可执行的监管,加上道德行为,以分享任何人工智能船舶带来的利益,否则总会有赢家和输家,此外,人工智能引入了潜在的诊断方法,优化使用基础,气候建模也是相关环境问题之首,因此采用人工智能将激发减少人类对地球影响的新想法,然而,即使人工智能本身消耗了如此多的能量,技术仍然对环境不友好,主要是高能耗计算、电子垃圾,因此他们应该在实施阶段建立友好的系统,并遵循生态最佳实践。商业管理人工智能在社会和全球层面的应用非常复杂,需要采用综合方法来管理它,并让更广泛的跨职能利益相关者参与其中,以及持续的道德评估。人工智能在社会和全球层面的商业应用和影响是多方面的,需要采用综合管理,并让广泛的跨职能利益相关者参与其中,以及持续的道德评估。因此,有一些关键的基础问题对于实现人工智能的好处同时避免潜在的陷阱具有重大影响:社会、政策制定者、行业和民间社会利用人工智能提供的机会,造福所有利益相关者,避免成为负面后果的牺牲品。最后,基于本文提出的各种观点前提和
HITAM Xplore 平台为学生进入科学和工程专业领域提供了充分的准备,并帮助学生探索未来的职业选择。它为他们提供了竞争优势,并使他们能够更顺利地过渡到全职工作。在这个项目中,多学科学生聚集在一起,与不同的社区伙伴会面,了解实时问题,并尝试应用工程知识提供解决方案。HITAM 已与美国普渡大学签署了正式的谅解备忘录,以实施该项目。
doi:https://doi.org/10.37745/ejcsit.2013/vol11n684102引用:Bello O.A.,Ogundipe A.,Mohammed D.,Folorunso A.和Alonge O.A.(2024)在美国金融交易中实时欺诈检测的AI驱动方法:挑战和机遇,《欧洲计算机科学与信息技术杂志》,121(6),88-106,摘要:金融交易中的欺诈行为仍然是对美国金融部门的重大挑战,需要发展高级检测机制。传统方法通常受其反应性的限制和无法实时处理大量数据的限制,越来越多地被AI驱动的方法补充并取代。本文探讨了人工智能在实时欺诈检测中的应用,突出了这些技术的潜在好处,挑战和未来方向。驱动的技术,例如机器学习算法,深度学习模型和自然语言处理,为识别和减轻欺诈活动提供了强大的解决方案。有监督和无监督的学习方法以及异常检测技术提供了检测可能表明欺诈的异常模式和行为的能力。混合模型的集成增强了这些系统的准确性和可靠性。实施AI驱动的欺诈检测系统涉及挑战,例如确保数据质量,解决隐私问题以及实现实时处理的可扩展性。此外,平衡模型绩效与法规合规性和道德考虑仍然是一个关键问题。尽管面临这些挑战,但AI技术的进步带来了巨大的机会。增强了数据分析,金融机构和AI公司之间的协作工作以及监管支持可以推动创新并提高欺诈检测能力。来自领先的金融机构的案例研究证明了AI驱动方法在降低欺诈率和提高运营效率方面的有效性。随着AI技术的不断发展,其在欺诈检测中的应用