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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）
取消工作限制对寻求庇护的人的经济和社会影响
我们首先探讨了由于庇护申请人进入工作而导致的税收收入的潜在变化。我们估算了我们基于工作和退休金部（DWP）进行的建模练习的所得税和国民保险收入的增加，这些练习可以在单位成本数据库（GMCA，2023）中找到，该数据库模拟了一个接收求职者津贴（JSA）进入工作的人。我们认为，这是用于庇护申请人进入工作的最合理的情况，而不是假设所有申请人都能获得最低工资工作，并根据本文的其他论文中所做的那些工作，从这些工作中计算出所得税和国家保险收益。这是因为庇护申请人的教育和技能背景经常被发现高度多样（Holtom and Iqbal，2020年），因为那些言论和迫害的人可能是由于与他们的技能水平无关的原因而这样做。因此，在平均非工作成人进入工作之后，使用经济增长的估计是更合理的，而不是只关注最低限度。如果庇护申请人的技能水平更为多样（无论是高于英国平均水平），则在方法论上以平均水平更加强大。
医疗政策-Ustekinumab产品
- uStekinumab是一位白介素（IL）-12和IL-23抑制剂，可作为Innovator产品Stelara及其生物仿制药Imuldosa，Otulfi，Pyzchiva，Pyzchiva，Selarsdi，Selarsdi，Steqeyma，Steqeyma，Wezlana和Yesintek。FDA也授予Wezlana的互换性状态，而FDA则确定Pyzchiva将与Stelara互换，因为目前，对于第一个可互换的生物仿制生物学生物学产品，目前遭受了排他性的不满。- Stelara及其生物仿制药被批准用于治疗牛皮癣，银屑病关节炎，克罗恩病和溃疡性结肠炎。可以将它们作为皮下（SC）注射或通过静脉注射（IV）输注给药。通过静脉输注给药，用于利用单个体重剂量的克罗恩病和溃疡性结肠炎的诱导治疗。诱导后，进行了皮下剂量的过渡以进行维持治疗。- 与其他生物学剂或靶向免疫抑制剂结合使用，尚未对安全性和功效进行充分评估，因此不建议使用。- 牛皮癣
概述主题 - 特定于-discussion 1月份...
集体审查，之后，在个人邮政的可能性之后：从2月6日（星期四）下午4点开始，将通过托莱多的一份声明提供注册工具•登记•登记为最早可能有空间的会话•注册•严格具有约束力，并暗示一个人在检查中存在。传达了托莱多：•您在托莱多I.V.M.上查看了信息文档改进考试时遵循的过程•显示Webleture，并在此处提出全体实质性问题的模型答案。不再有可能讨论讨论
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
2024 Ekiti DSA-DMS Report.pdf
Ekiti国家债务可持续性分析和债务管理策略（州DSA-DMS）是由财政部内的国家债务管理部门与其他相关部门，部门和机构合作进行的。该报告的DSA部分研究了该州从2019年到2023年的公共财政趋势和模式，并估计了2024年至2033年的长期债务可持续性。该分析强调了收入，支出，公共债务以及国家实施的政策的最新趋势。进行了债务可持续性评估，以及方案和敏感性分析，以评估该州公共财政的潜在绩效。该报告还包括该州的债务管理策略（DMS），概述了允许的成本和风险。
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。
凯特基报告 2024
编辑政策 三菱化学集团公司发布的《KAITEKI 报告》是一篇涵盖企业活动进展和前景的价值创造故事。该报告总结了过去和现在的财务和非财务信息以及未来预测，重点关注被认为非常重要的项目，并以综合且易于理解的方式呈现数据。在编写本报告时，我们参考了国际财务报告准则 (IFRS) 基金会的国际综合报告框架。有关本报告主题的更多信息，请参阅公司网站。有关详细的财务信息，请参阅我们提交给金融服务局的证券报告。有关详细的治理信息，请参阅我们提交给东京证券交易所的公司治理报告。
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。
Ekiti州立大学，Ado EkitiEkiti州立大学，Ado Ekiti
eng，他的/gov 3来自yor/lit/lit/lit/fre/igb/hau/crs/irs/ced/ced/eco/acc/com/geo/geo/geo/bk e/bk e/tou/hos/bst•科学教育•科学教育a）生物学教育4年Eng，bio，bio（ + 2 = Che，phy，phy，phy，phy，phy，phy，phy，phy，phy，phy，mat，bio bio 1 che from cheast in cheast in cheast a at phy + che + + 1 GEO/ECO/CED/GOV/HIS/HOS/HEC/LIT/YOR/TOU/ACC/COM/B ST/CRS b) Mathematics Education 4 YEARS ENG, MAT (+ 2 = PHY, CHE, BIO) ENG, MAT 1 (atleast) from CHE/BIO/PHY + 2 from ECO/AGR/CED/GEO/AHU/ACC/BST/COM/CRS/CST c) Chemistry Education 4 YEARS ENG, CHE （+ 2 = Phy，Mat，Bio）Eng，Mat，Che 2来自Bio/Agr/Phy D）基本/汇聚SCI。教育4年ENG（+ 3 = AGR，BIO，MAT/PHY）ENG，MAT，BIO，CHE 1来自Phy/Geo/geo/eco/eco/agr/agr/hec/ahu/ahu/ced/tou/tou/hec/hos/hos/cst e）计算机科学教育4年ENG，MAT，MAT，PHY，PHY，PHY（+ 1 = BIO，CHO，CHO，GEO）ENG，MAT，MAT，MAT，MAT，PHY 2 rat from phy 2 rater， BIO/AGR/CHE/GEO/ECO/AGR/CED/HEC/AHU F）物理教育4年ENG，MAT/CHE，PHY（+ 1 R.S.）Eng，Mat，Phy，Che/bio