实现“净零”已成为世界各国政府关注的重点。要实现这一重大转变,必须激励公民个人采用“更清洁”的创新技术来减少碳足迹。在此背景下,我们的研究调查了可能鼓励或抑制沙特房屋消费者采用可再生能源(特别是太阳能光伏 (PV))意愿的因素。借鉴计划行为理论,我们研究了人口变量与消费者对可再生能源 (RE) 的态度及其采用新 RE 技术的意愿之间的关系。我们的研究结果表明,消费者对 RE 缺乏了解是沙特消费者采用太阳能光伏的主要障碍。此外,消费者的环保信念可能不会直接导致采用 RE 的意愿,即使它与对该技术的有利态度有关。最后,社会影响力在推动沙特消费者采用 RE 时可能至关重要。这些是政策制定者在制定能源政策时需要注意和采取行动的重要考虑因素。
摘要:本研究研究了旅游部门变量对2010年至2020年沙特阿拉伯王国经济增长的影响。采用描述性理论框架和一种分析方法,该研究采用Garch模型来评估旅游业收入,一般收入和对旅游业对经济增长的影响。通过诊断测试,研究结果表明了显着的相关性:首先,旅游业收入与经济增长之间存在积极的关系;其次,一般收入与经济增长之间观察到正相关。第三,在旅游业的投资与经济增长之间存在正相关。此外,该研究强调了旅游业变量在经济增长中的解释能力以及通过沙特阿拉伯旅游业变量预测经济增长的估计模型的预测准确性。因此,这些结果为沙特阿拉伯旅游业内的分析,政策评估和经济决策提供了宝贵的见解。该研究提供了建议,包括对内部和外部旅游环境进行全面分析,以确定优势,劣势,机会和威胁;关注旅游服务的质量,以反映沙特阿拉伯的文化和人道主义价值观;并加强与支持旅游活动(例如运输,医疗保健,教育服务和边境控制机构)的机构的合作。关键词:经济增长,旅游收入,公共收入,对旅游业的投资。
这项研究探讨了沙特社会工作学生对自己的职业前景的看法,尤其是考虑到人文和社会科学的学生的职位减少。与大多数关注科学和医学领域的研究不同,本研究旨在通过检查社会工作学生来弥合差距。它采用调查和焦点小组来了解为什么学生选择社会工作作为主要工作以及他们在毕业后职业中的期望。调查结果表明,学生通常会选择这项专业,而不是出于激情或呼吁而而是获得大学学位并确保政府工作,从而提供工作稳定和社会地位。延长的等待就业已经导致愿意从事以前被视为不适合沙特的工作。此外,缺乏大学职业计划中的支持使许多学生感到不确定和令人怀疑,这突出了从教育过渡到劳动力的问题。
在过去的三十年中,会计信息系统一直使用会计软件来有效地报告公司的经济状况。在 1990 年代,它指的是适合每个用户的基本程序,客户严格控制数据和报告。2000 年代出现了各种软件会计应用程序,这些应用程序可以同时由许多用户访问,并依赖于安全维护的强大数据库。自 2010 年以来,会计中使用信息技术的最新趋势是云计算,这为云计算一词的起源提供了依据(Hamundu 等人,2020 年)。会计软件的引入改进了会计实践,使其成为会计师更快、更高效地完成任务的宝贵工具。二十世纪最后十年,数据通信取得了长足进步,技术发展迅速(Dimitriu & Matei,2015 年)。在全球化时代
近年来,循环经济 (CE) 的概念在沙特阿拉伯日益受到重视,为国家挑战提供了解决方案。它侧重于促进固体生活垃圾管理和防污染措施以及回收措施,旨在再生自然系统。这种经济模式有可能在特定行业和整个行业内为气候行动做出重大贡献。该宣传册是联邦环境、自然保护、核安全和消费者保护部出口倡议“沙特阿拉伯王国循环经济”项目的一部分。该项目的主要目标是支持沙特阿拉伯建立循环经济,提高对可持续德国技术的市场潜力的认识,并将有生存能力的德国公司与沙特研究机构和当地商界联系起来。在项目范围内,组织了圆桌讨论,并召开了一次专门会议,作为
多年来,非传染性疾病(NCD)的突出仍然是全球关注的问题。这些疾病代表了其特征的慢性疾病,其特征是其非感染和非传染性,包括心血管疾病,各种形式的癌症,糖尿病和慢性呼吸道疾病(1,2)。人口,经济和环境转变以及共同的19日大流行,加剧了NCD的流行。covid-19显着提高了NCD患者对严重疾病和死亡率的敏感性(3)。在2019年,NCD约占全球总死亡率的74%,估计约为4000万人死亡(3)。 这凸显了全球对医疗保健管理战略的需求,旨在降低NCD的流行。在2019年,NCD约占全球总死亡率的74%,估计约为4000万人死亡(3)。这凸显了全球对医疗保健管理战略的需求,旨在降低NCD的流行。
沙特阿拉伯王国已成为全球反对气候变化斗争的国际社会的重要和关键成员,将自己定位为应对气候挑战的积极贡献。王国的承诺强调了涉及社会所有部门的全面解决方案的必要性,同时平衡经济发展与国家和全球能源安全。王国在减轻气候变化影响和加速基于科学的解决方案以减少排放方面发挥了领导作用。沙特阿拉伯王国强调了创新解决方案实现发展目标的潜力,同时应对气候挑战,尤其是在世界上一些增长最快的经济体的地区。在研发上进行了大量投资,该王国旨在最大程度地减少气候变化的影响,同时维持经济增长。
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正则化是全波形倒置(FWI)的重要方面,正规化提出的现实事先可以帮助降低逆问题的非线性和不良性。最近,生成扩散模型在学习数据分配方面表现出了出色的性能,使其成为反问题的理想事务。我们建议利用特定的扩散模型,即denoising扩散概率模型(DDPM),以制定FWI的重态化。分数蒸馏技术被设置为绕过神经网络的Ja-Cobian的计算,从而导致正规化项的强大而有效的实现。使用Marmousi模型的初始示例证明了所提出的方法的有效性。
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