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人工智能对抗第一波新冠肺炎疫情
摘要背景：2019年底，新冠肺炎疫情意外爆发。由于该疾病传染性强、传播范围广、风险大，疫情防控成为全球面临的巨大挑战。人工智能（AI）是应对新冠肺炎疫情的潜在有力工具之一。本研究系统评估了人工智能在中国第一波新冠肺炎疫情中对感染防控的有效性。方法：为了更好地评估人工智能在疫情突发事件中的作用，我们重点研究了2019年12月初至2020年4月底中国304个城市的第一波新冠肺炎疫情。我们使用了三组因变量来捕捉人工智能效应的各个维度：（1）累计确诊病例达到峰值的时间，（2）病死率和是否有重症病例，（3）地方复工复产政策数量和出台时间。主要解释变量是以人工智能专利数量衡量的地方人工智能发展情况。为了拟合不同因变量的特征，我们采用了多种估计方法，包括 OLS、Tobit、Probit 和 Poisson 估计。我们纳入了大量的控制变量并添加了交互项来测试人工智能发挥作用的机制。结果：我们的结果表明，人工智能对（1）筛查和检测疾病以及（2）监测和评估疫情发展具有非常显著的影响。具体而言，人工智能有助于在跨城市流动性高的城市筛查和检测 COVID-19。此外，人工智能在复工风险高的城市恢复生产中发挥了重要作用。然而，支持人工智能在疾病诊断和治疗中有效性的证据有限。结论：这些结果表明人工智能可以在抗击疫情中发挥重要作用。关键词：人工智能、COVID-19、预防、中国
印度的指示贷款系统：评论
1研究学者，JC Bose UST，YMCA，FARIDABAD 2 BOSE UST研究系研究学者，自国家银行国有化以来，Faridabad摘要指导的JC Bose UST助理教授，JC Bose UST，Faridabad Abstract指导的贷款。 商业银行的指示贷款配额已经诞生了一种将资本分配给自我就业计划，小型企业和农民的重要工具。 优先部门要求要求计划的商业银行根据印度储备银行的指示将其总贷款量的40％向指定的指示部门贷款。 多年来，印度储备银行对指导贷款的标准进行了许多修改。 NPA的问题不是印度公共部门银行独有的；它在整个银行业中都普遍存在。 在负责政府的官员的影响下，印度银行中，印度银行的不良贷款中有很大一部分是从信贷到指导部门的。 银行已经充分监督了他们的信用，如果不消除，可能会控制坏账问题。 确定大多数研究人员都依赖DEA模型的银行的效率和有效性。 固定和随机效应模型，T检验，TOBIT回归，CCR，BCC用于获得所需的结果。 在不同的研究中也发现了一个主要问题，即NPA。 在这项研究中，我们试图找出有关NPA的原因和建议。 关键字：定向贷款，NPA（不良资产），DEA模型，PSL，CAGR，1。 在1967年，斯里·莫拉吉·德赛（Sri Moraji Desai）使用了优先部门的术语。1研究学者，JC Bose UST，YMCA，FARIDABAD 2 BOSE UST研究系研究学者，自国家银行国有化以来，Faridabad摘要指导的JC Bose UST助理教授，JC Bose UST，Faridabad Abstract指导的贷款。商业银行的指示贷款配额已经诞生了一种将资本分配给自我就业计划，小型企业和农民的重要工具。优先部门要求要求计划的商业银行根据印度储备银行的指示将其总贷款量的40％向指定的指示部门贷款。多年来，印度储备银行对指导贷款的标准进行了许多修改。NPA的问题不是印度公共部门银行独有的；它在整个银行业中都普遍存在。在负责政府的官员的影响下，印度银行中，印度银行的不良贷款中有很大一部分是从信贷到指导部门的。银行已经充分监督了他们的信用，如果不消除，可能会控制坏账问题。确定大多数研究人员都依赖DEA模型的银行的效率和有效性。固定和随机效应模型，T检验，TOBIT回归，CCR，BCC用于获得所需的结果。在不同的研究中也发现了一个主要问题，即NPA。在这项研究中，我们试图找出有关NPA的原因和建议。关键字：定向贷款，NPA（不良资产），DEA模型，PSL，CAGR，1。在1967年，斯里·莫拉吉·德赛（Sri Moraji Desai）使用了优先部门的术语。简介金融机构在推动经济增长中起着至关重要的作用，而银行贷款在此过程中的重要性不容忽视。为了解决贫困并促进公平收入分配，印度储备银行（RBI）已实施了不同的贷款安排，其中一种被称为优先行业贷款。在1968年，该银行的信贷优先级由国家信贷委员会监督，因为在国有化之前，没有重视农业。在PSL的早期，只有2个领域是农业和SSI。在1974年11月，没有针对优先行业贷款的预先确定目标。1979年3月，指示公共部门银行确保至少有三分之一的信贷分配给直接贷款。在1978年11月，向PSBS发出了一项指令，要求他们在1980年3月的最后一天贡献其总前进的三十三％。后来，目标增加到总进展总量的40％。印度政府指示所有在该国开展业务的外国银行在1992年底之前至少将其净银行信贷净额（NBC）借给优先部门。在1993年4月，该百分比增加到NBC的32％，目的是到1994年3月达到这一目标。截至2007年4月30日，根据对指示部门的信贷规则，定向贷款目标和子目标现在已连接到ANBC或信用量同等金额的非资产负债表敞口（以更大者为准）连接。优先领域包括农业，微型，中小型企业（MSMES），
尼日利亚科吉州可耕地农民中的气候智能实践https://dx.doi.org/10.4314/jae.v28i4.11 Pelemo Jacob Jide S
htv>：//orcid.org/0009-7887-1013 Adewumi Adeelumi Ajibola bidemi olayemi Olayemi olayemi agribusiness agribusiness agribusiness管理部农业学院农业学院新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术。 minna电子邮件：adewumiadeoluwa@gmail.com电子邮件：boajibola@gmail.com电话号码：+2348058743659电话号码： https://orcid.org/0000-0002-2148-357x Adebisi Westhaven，橙色，2800新南威尔士州，澳大利亚新南威尔士州电子邮件：oluwaseun.adeyemi@whaven.org.org.org.org.org.org.au电话号码：+6 https://orcid.org/00004-5440-207X提交：2024年6月25日，首次修订请求：2024年7月13日复兴：28 JOLY，2024，2024，2024，2024，2024，2024，接受：2024年10月15日出版：2024年10月20日，Citite AS：Pelemo，J.J.，Ajibola，B.O。，Adeyemi，O。A.，Shehu，M。和Adewumi，A。（2024）：在尼日利亚科吉州的耕作农民中采用气候智能实践。农业扩展杂志28（4）110-119关键字：气候智能实践；耕作农民；混合种植的利益冲突：作者Hebby宣称存在利益冲突。致谢：作者希望感谢枚举者用于数据收集的帮助。资金：这项研究获得了公共，商业或非营利性资金机构的具体赠款。使用三个阶段的抽样程序选择研究区域中的223岁（213）种农作物农民。结构图调查表用于数据收集。年龄系数（β= -0.01），农业经验（β= 0.07）和作者的贡献：PJJ：概念/设计，数据收集工具的开发，数据分析的一部分，修订手稿（40％）ABO：对数据的解释和第一稿和初稿（15％）AOA：校对研究手稿（15％）SM：校对研究手稿（15％）AA：15％的AA：15％的研究（15％）的研究（15％）的研究（15％）的研究（15％）摘要摘要，该研究的习惯是摘要的，该研究的摘要是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是绘制的，该研究的摘要是绘制的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要。尼日利亚科吉州。使用频率，百分比，平均值和TOBIT回归分析收集的数据。的发现表明，混合种植系统（88.3％），树木种植（77.3％）和变化的种植日期（79.8％）是研究领域中最受采用的气候智能实践。另外，分别有45.1％和34.7％的采用率很高，并且分别采用了气候智能实践。耕作农民面临的最严重的限制是高投入成本（𝑋= 2.78），气候智能实践培训不足（𝑋= 2.74）以及缺乏金融培训（𝑋= 2.69）。