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经济增长对生态的影响...
摘要：本文反思了在现代使用可再生能源的必要性，以减轻传统能源对环境造成的负面影响并解决环境污染问题。通过在阿塞拜疆和匈牙利进行的研究，分析了经济增长对生态环境和可再生能源生产的影响。由于一般数据集的限制，本研究考虑 1997-2022 年期间的二氧化碳排放量造成环境污染，2007-2022 年期间的可再生能源生产造成环境污染，2000-2021 年期间的可再生能源生产造成环境污染。自 2013 年以来，阿塞拜疆的风能和太阳能信息已经可用。研究中使用了时间序列，采用增强型 Dickey-Fuller 和 Phillips-Perron (PP) 单位根检验来检验时间序列的平稳性。建立了自回归分布滞后 (ARDL) 模型，并使用完全修改的普通最小二乘 (FMOLS)、动态普通最小二乘 (DOLS) 和典型协整回归 (CCR) 模型验证了模型的可信度。研究结果表明，在阿塞拜疆，经济增长对水能的长期影响是负面的，而对生物质和废弃物的依赖虽然不大，但却是正面的。对风能和太阳能生产的影响也是负面的和不大的，类似于水能生产。然而，可再生能源的能源供应受到了经济增长总体指标的积极影响，尽管影响不大。经济增长对二氧化碳的影响在两个量级上是显著的，而在其他情况下，它的影响虽然不大，但却是正面的。在匈牙利，经济增长对可再生能源生产产生了积极影响。然而，对二氧化碳的影响是负面的，这意味着随着经济增长的增加，这一指标有所下降。研究得出结论，经济增长对两国指标的影响在匈牙利更为有效，这可以归因于经济发展。
农业、工业和服务业在经济增长中的作用：以莫桑比克为例 Brian Muyambiri 商业研究系，
农业、工业和服务业在经济增长中的作用：以莫桑比克为例 Brian Muyambiri 博茨瓦纳开放大学商业与管理研究学院商业研究系，博茨瓦纳哈博罗内 / 约翰内斯堡大学商业与经济学院金融与投资管理系，南非约翰内斯堡。 电子邮件：bmuyambiri@staff.bou.ac.bw / bmuyambiri@uj.ac.za / brianmuy@gmail.com 收到日期：2023 年 4 月 接受日期：2024 年 1 月 DOI：https://doi.org/10.53936/afjare.2023.18(2).12 摘要 本研究使用自回归分布滞后平稳性 (ARDL) 边界检验方法评估了 1991 年至 2020 年期间农业、工业、制造业和服务业对经济增长的影响。本研究的实证结果表明，从长期来看，工业部门和出口是经济增长的积极和显著决定因素；制造业是经济增长的消极显著决定因素；而农业和服务业则不显著。然而，研究发现，在短期内，农业与制造业一样对经济增长具有显著的积极影响。研究发现，服务业在短期内对经济增长没有显著影响。因此，从长期来看，政策应侧重于加强工业部门和促进出口。短期内，政策应侧重于加强农业，以积极促进经济增长。 关键词：影响分析、农业、工业、服务业、经济增长 1. 简介 一段时间以来，经济学界广泛研究了农业、工业、制造业和服务业对发展中经济体经济增长的重要性。了解这些部门在不断变化的经济环境中的行为及其对经济的影响非常重要，因为它们影响基本需求的提供、社会和经济发展、部门间互动以及相关的国际贸易利益。对于发展中经济体来说，农业被视为主要的经济驱动力和经济支柱（Hwa 1988；Karshenas 2001；Diao et al . 2010；Awokuse & Xie 2015）。此外，从二元理论（Lewis 1954；Hirschmann 1958）来看，农业被视为经济发展第二阶段即工业化所需的资本来源。然而，农业、工业、制造业和服务业之间的相互联系不容低估。这些因素包括农业引发的工业商品市场和工业驱动的农产品市场；粮食供应及其对出口的综合贡献，从而改善国际收支，增强
对CO2的五个时间序列模型的比较分析...
董事，尼日利亚港口大学bourdillon.omijeh@uniport.edu.ng摘要的摘要准确的温室气体预测（GHG）排放对于解决气候变化和指导有效的缓解策略至关重要。我们开发并测试了高级技术，以改善时间序列的温室气体排放预测，以解决现有模型的局限性。我们的研究探索了各种算法，包括Arima，Sarima，ETS，先知和TBAT，以确定最有效的方法，用于捕获尼日利亚河流Harcourt港特有的温室气体数据中复杂的季节性和非线性模式。我们使用ADF和KPSS测试测试了时间序列的平稳性。使用网格搜索和Akaike信息标准（AIC）优化了其处理趋势和季节性组件的能力和季节性组件的能力。然后，我们将其与Arima，Sarima，Prophet和TBATS模型进行了比较。ETS模型的表现优于其他模型，在观察到的数据的95％置信区间内预测了CO₂值，平均绝对误差（MAE）为14.82，而根平方误差（MSE）为18.91。这项研究标志着温室气体排放预测的重大进步，强调了调整模型在环境科学中的实践价值及其与政策决策的相关性。未来的工作应着重于完善这些模型以实时使用，以确保计算效率和预测精度之间的平衡，以为决策者和环境科学家提供可行的见解。关键字：时间序列，发射，温室气体，预测，指数平滑。简介预期温室气体（GHG）排放对于制定有效减轻气候变化的策略至关重要。2023年，国际能源局（IEA）报告说，全球能源相关的二合作的排放量增长了1.1％，达到创纪录的37.4 gigatonnes（GT）（GT）（IEA，2023年）。这强调了气候缓解当局深入了解当前和未来排放趋势的重要性，以开发和实施有效的对策。本文回顾了用于温室气体排放预测的预测模型和算法，检查了其优势和缺点，如先前的研究中所强调的那样。重点是了解对这些低效率的研究如何指导预测准确性的改善。温室气体（温室气体）是捕获并重新发射红外辐射的大气气体，导致温室效应。尽管这种作用对于维持生命的温度至关重要，但人类活动（例如燃烧化石燃料和森林砍伐）却显着增加了温室气体排放，导致全球变暖和气候变化（英国地质调查，2023年）。二氧化碳（CO₂），主要的温室气体，主要是通过燃烧化石燃料（例如煤炭，石油和天然气）以及工业
现代网络防御中的异常行为检测...
表 1 相关主要出版物的研究目标章节和研究问题的映射 ...................................................................................................................................... 20 表 2 主要研究按类型分布。期刊——J 或会议——C 和出版年份。. 62 表 3 主要研究的关键词分析。...................................................................................................... 63 表 4 重点关注网络弹性方面（按设计）的主要研究。............................................................. 70 表 5 按参考模型层对主要研究进行分类。............................................................................. 73 表 6 按对手威胁类型对主要研究进行分类 ............................................................................................. 76 表 7 DFIR 关键阶段对主要研究进行分类。 ................................................................ 77 表 8 算法 1：SPEAR 框架特征提取算法 .......................................................................... 108 表 9 算法 2：SPEAR 框架数据清洗与特征约简 ................................................................ 109 表 10 算法 3：SPEAR 框架的特征工程 ...................................................................... 110 表 11 KPSS 测试输出平稳性测试 – 正态数据集 ...................................................................... 111 表 12 算法 4：监督学习集成超级学习器
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“美国城市、城镇、社区、州、县、大都市区、邮政编码、区号和学校的本地指南。” 76 次观看45 次观看49 次观看39 次观看41 次观看36 次观看36 次观看37 次观看33 次观看37 次观看35 次观看35 次观看36 次观看40 次观看34 次观看45 次观看36 次观看39 次观看27 次观看35 次观看25 次观看37 次观看35 次观看32 次观看26 次观看29 次观看41 次观看24 次观看43 次观看25 次观看35 次观看30 次观看39 次观看27 次观看27 次观看30 次观看27 次观看22 次观看31 次观看30 次观看24 次观看26 次观看26 次观看31 次观看31 次观看29 次观看22 次观看40 次观看26 次观看24 次观看30 次观看40 次观看25 次观看26 次观看25 次观看19 次观看93 次观看80 次观看69 次观看84 次观看61 次观看63 次观看70 次观看83 次观看91 次观看105 次观看52 次观看57 次观看89 次观看67 次观看74 次观看88 次观看71 次观看55 次观看82 次观看52 次观看80 次观看73 次观看49 次观看69 次观看51浏览次数56 浏览次数56 浏览次数55 浏览次数60 浏览次数41 浏览次数65 浏览次数50 浏览次数65 浏览次数50 浏览次数41 浏览次数43 浏览次数52 浏览次数45 浏览次数55 浏览次数49 浏览次数43 浏览次数52 浏览次数62 浏览次数49 浏览次数44 浏览次数 从 0 天 0 小时 00 分钟 00 秒 分享此优惠 送货需要至少 7 个工作日才能发货 购买的物品可以从我们的办公室领取或送货 物品必须在 2021 年 6 月 27 日之前领取/收到 未在 2021 年 6 月 27 日之前领取/收到的物品将被没收，不予退款 您的产品可立即领取 - 详情请参阅下文 无现金价值/无现金返还/不退款 立即检查产品；自收到产品之日起 7 天内有缺陷退货，前提是退回的物品未使用且