XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNepal
尼泊尔道路建设成本估算的机器学习技术
建筑行业是整个国家经济增强的重要参数，因此使道路建设成为连接整个地区的角落和角落的必要参数。在尼泊尔等发展中国家，公路运输是主要运输方式。尼泊尔等发展中国家的高速公路发展是一个主要案例[1]。建造相互联系的道路和高速公路是必不可少的，同时又是昂贵且耗时的。项目的第一阶段是概念阶段，该阶段是通过赞助商确定的，是与成本相关的阶段（[2，3]）。很少的信息描述了不确定性，但是在估计的时间，成本和规格中完成这种不确定性的最小化标志了项目成功[4]。
尼泊尔金融机构的营销策略
摘要尼泊尔金融部门在政府的金融部门改革计划之后经历了重大变化。改革计划带来了各种变化，但银行和金融机构（BFI）缺乏营销金融服务中的适当策略。但是，金融部门的最新发展以及消费者行为对金融服务的动态变化，突显了战略取向的需求，以发现客户需求，机构促销计划，客户满意度，员工动机和客户数据管理实践。在这种情况下，本研究试图使用主体组件分析，并采用varimax旋转来探索银行和金融机构（BFIS）的营销策略（BFIS），以采用探索性研究设计，向客户销售/提供金融服务。为了实现研究的目的，使用结构化问卷从304家银行和金融机构（BFIS）的销售人员收集数据。该研究确定了相关文献中的20个因素。通过探索性因素分析，发现了五个最具影响力的因素，并有助于制定银行和金融机构的营销策略（BFIS）。
生成的AI（Genai）如何增强或阻碍定性研究？南亚的批判性评估，尼泊尔
抽象的摘要定性研究人员可以从使用生成人工智能（Genai）中受益，例如不同版本的Chatgpt（GPT-3.5或GPT-4，Google Bard）在研究中将其重命名为双子座和Bing聊天，现在将其重命名为Copilot。科学界以各种方式使用了人工智能（AI）工具。但是，使用Genai对Genai基因生成的研究结果中的潜在研究不可靠，偏见和不道德结果引起了人们的关注。考虑到这些关注，该评论的目的是回顾Genai在定性研究中的当前使用，包括从尼泊尔南亚的批判性评估的角度来看其优势，局限性和道德困境。我探讨了围绕定性研究中适当确认Genai或AI使用的争议，以及Genai如何支持或挑战定性研究。首先，我讨论了定性研究人员在研究中需要了解的有关Genai的知识。第二，我研究了Genai如何成为定性研究的有价值的工具，作为对话平台以及增强和阻碍定性研究的研究助理。第三，我解决了在定性研究中使用Genai的道德问题。 第四，我在定性研究中分享了对Genai的未来的看法。 我想认识并记录Genai和/或AI的利用，以及我的认知和评估能力以及在构建这一关键评估时的认知和评估能力。 我提供了有关何时以及如何适当地识别Genai在定性研究中使用的道德指导。第三，我解决了在定性研究中使用Genai的道德问题。第四，我在定性研究中分享了对Genai的未来的看法。我想认识并记录Genai和/或AI的利用，以及我的认知和评估能力以及在构建这一关键评估时的认知和评估能力。我提供了有关何时以及如何适当地识别Genai在定性研究中使用的道德指导。最后，我对在定性研究中使用Genai的含义
深入了解尼泊尔的心胸和血管手术培训的状态
与其他医学专业相比，进入无效的心脏手术是一种年轻的专业化。从历史上看，由于心脏与灵魂，精神和情感之间的密切关系，外科医生不愿探索这个神秘的器官。大约一个世纪前，在心脏上进行操作被认为是通往未经特色领土的旅程。但是，历史上的几位大胆的外科医生敢于改变这一概念。此外，在约翰·吉本（John Gibbon）1于1953年发明了CPB机器发明后，心脏手术的发展在20世纪跃升了。尼泊尔心脏手术的历史可以追溯到1963年，当时是加德满都BIR医院的普通外科医生D. N. Dangol博士进行的第一次封闭的二尖瓣连理术。仅在1989年26年之后，才与由澳大利亚团队合作，由加德满都Bir医院的Alan W Gale博士领导，并由Damodar Pokharel教授继续进行。在2000年初，在加德满都沙希德·亚加尔国家心脏心脏中心开设了专用心脏服务后，由该领域的另一个先锋博教授Bhagawan Koirala领导的团队进行了定期的心脏手术。然而，直到2009年，在特里维万大学开始了培训计划，教学课程
尼泊尔的生物多样性融资
然而，尼泊尔也有131种被列为受威胁的物种，其中23种非常濒危（IUCN，2024，表5）。对尼泊尔生物多样性的最大威胁是栖息地的丧失和退化，主要与人类侵占有关（Mofsc，2014）。截至2021年，尼泊尔拥有2920万人口，人口增长率为每年0.92％，3人，估计有62％的劳动力在农业中使用。4尼泊尔是一个最不发达国家，是世界上最贫穷的国家之一，其中5个人口不仅种植了自己的食物，而且还取决于菲尔伍德的森林（Mofsc，2014年）。到1992年，森林砍伐使尼泊尔的土地面积约为26.2％（Fox，2019年）。通过将许多森林委托给社区，同时还建立了保护区，尼泊尔在2016年将其森林覆盖量几乎翻了一番，达到44.9％（Cassidy，2023年）。
尼泊尔国家健康保险计划的研究
表1 按国家和地区4 2通过财富五分位数的选择健康结果6 3 3 3尼泊尔不同省份的人口分布由财富五分之一的五分之一的人口分配6 4 Province 7 5 5 5在评估与社会损失的国家相关的健康状况方面的健康服务中，在South Asian Cossigators in 9 Simepientiation Syore Consection secormitians Indemistional Cosition in Sutemistion Nistial interiantial Siginity in Demistional Cosision之间的纽约问题中的感知问题是202 222。 10 8尼泊尔健康保险计划的关键特征14 9省的一般人群和目标人口的入学率10 10省的总招募，辍学和服务利用率20 11地方政府通过上市卫生服务提供商的存在22 12 12 12 12 12 12 12 1212分配给empanel health设施的分布，按类型和省份22的研究列表13列表，类型，类型为31按国家和地区4 2通过财富五分位数的选择健康结果6 3 3 3尼泊尔不同省份的人口分布由财富五分之一的五分之一的人口分配6 4 Province 7 5 5 5在评估与社会损失的国家相关的健康状况方面的健康服务中，在South Asian Cossigators in 9 Simepientiation Syore Consection secormitians Indemistional Cosition in Sutemistion Nistial interiantial Siginity in Demistional Cosision之间的纽约问题中的感知问题是202 222。 10 8尼泊尔健康保险计划的关键特征14 9省的一般人群和目标人口的入学率10 10省的总招募，辍学和服务利用率20 11地方政府通过上市卫生服务提供商的存在22 12 12 12 12 12 12 12 1212分配给empanel health设施的分布，按类型和省份22的研究列表13列表，类型，类型为31按国家和地区4 2通过财富五分位数的选择健康结果6 3 3 3尼泊尔不同省份的人口分布由财富五分之一的五分之一的人口分配6 4 Province 7 5 5 5在评估与社会损失的国家相关的健康状况方面的健康服务中，在South Asian Cossigators in 9 Simepientiation Syore Consection secormitians Indemistional Cosition in Sutemistion Nistial interiantial Siginity in Demistional Cosision之间的纽约问题中的感知问题是202 222。 10 8尼泊尔健康保险计划的关键特征14 9省的一般人群和目标人口的入学率10 10省的总招募，辍学和服务利用率20 11地方政府通过上市卫生服务提供商的存在22 12 12 12 12 12 12 12 1212分配给empanel health设施的分布，按类型和省份22的研究列表13列表，类型，类型为31
在尼泊尔建立能源效率（BET）
要有效地研究并发展上述方面以提高建筑物的能源效率，必须了解其起点。在尼泊尔，没有关于运营和体现能耗的基线数据。在其Bagmati，Lumbini和Gandaki的重点省进行了一项基线研究，以解决这一差距。本文件介绍了基线研究的结果，重点介绍了三种建筑类型：住宅，日用办公室和酒店建筑物。基线研究旨在了解所选省份各种生物气候区域所选类型的能源使用模式。这项研究有可能在定义专门针对住宅，日用办公室和酒店建筑物中的能源消耗模式中发挥作用，从而为在其他省份和其他建筑类型中进行进一步研究铺平了道路，并随后导致建立了未来有效的代码和标准。
CDP-PL-2024-6-6-Nepal.pdf
gni gni gni人均evi 2020 1,031 72.3 28.2 2021 1,135 73.7 28.2 2022 2022 1,197 75.0 28.5 2023 1,241 75.8 29.5 2024 2024 1,300 1,300 1,300 76.3 29.6 source source source ofct socure corce socive ofcip socure ofcts sorpers估计（ld atc） https://bit.ly/ldc-data注1：对于人均GNI，年份是指（实际或假设）评论的年份。数据反映了可用于审查的最新三年平均值，即2024年的值是指2020-2022的平均值。由于数据修订，数据与以前的官方三年期审查数据不同。注2：对于Evi和Hai，年份是指（实际或假设）审查的年份。源数据的及时性随指标而变化；通常，标准在审查前最多捕获数据长达两年。请参阅来源中的“阅读我”。注释3：由于数据修订，数据源的变化，方法论变化以及最值得注意的是复合指数HAI和EVI的组成变化，因此数据与以前的官方三年期审查数据不同。由于四舍五入，也可能发生较小的差异。