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提高欧洲抗癌药物定价可持续性的潜在方法
a 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡大学医院胡丁厄分校卡罗琳斯卡医学院临床药理学分部；b 英国格拉斯哥思克莱德大学思克莱德药学和生物医学科学研究所药物流行病学分部；c 南非比勒陀利亚 Sefako Makgatho 卫生科学大学药学院公共卫生药学和管理分部；d 马来西亚槟城理科大学药学院；e 英国利物浦大学转化医学研究所；f 比利时鲁汶大学制药和药理科学系；g 德国柏林 AOK 科学研究所 (WIdO)；h 捷克共和国赫拉德茨-克拉洛韦查理大学赫拉德茨-克拉洛韦医学院医学生物物理学系； i 巴西米纳斯吉拉斯州贝洛奥里藏特米纳斯吉拉斯联邦大学 (UFMG) 药学院、药品和制药服务研究生课程；j 巴西米纳斯吉拉斯州贝洛奥里藏特 SUS 健康技术评估与卓越合作中心 (CCATES)；k 英国利物浦健康与生命科学学院；l 英国约克 Sim Balk Lane QC Medica；m 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心健康证据系；n 英国爱丁堡 NHS Lothian；o 克罗地亚里耶卡健康研究学院；p 韩国大田牧园大学生物与公共卫生系；q 立陶宛维尔纽斯大学医学院生物医学科学研究所病理学、法医学和药理学系；r 美国马萨诸塞州波士顿独立研究员； s 独立消费者权益倡导者，澳大利亚维多利亚州布伦瑞克；t 健康数据与知识整合中心（CIDACS），奥斯瓦尔多·克鲁兹基金会（FIOCRUZ）/萨尔瓦多，巴西巴伊亚州；u 波兰克拉科夫雅盖隆大学医学院健康科学学院营养与药物研究系；v 意大利米兰“马里奥·内格里”IRCCS 药物研究所；w 伊拉克埃尔比勒霍勒医科大学药学院药理学系；x 尼日利亚拉各斯伊凯贾拉各斯州立大学医学院药理学、治疗学和毒理学系；y 尼日利亚拉各斯伊凯贾拉各斯州立大学教学医院医学系；z 阿尔巴尼亚地拉那医学院医学院药学系；aa 阿尔巴尼亚地拉那医学院； bb 奥地利维也纳社会保险联合会药品事务部；cc 比利时布鲁塞尔统计部；dd 保加利亚索非亚医科大学药学院、社会药学和药物经济学系；ee 爱沙尼亚塔尔图国家药品管理局；ff 希腊雅典国立卡波迪斯特里安大学学院；gg 意大利维罗纳 Azienda Sanitaria Locale 制药部门；hh 药学院，UBT – 高等教育机构，普里什蒂纳，科索沃；ii 立陶宛共和国卫生部药学系，维尔纽斯，立陶宛；jj 国家医疗保健研究所（ZIN），XH，迪门，荷兰；kk HTA 咨询公司，克拉科夫，波兰；ll 巴尼亚卢卡大学医学院，社会药学系，巴尼亚卢卡，塞族共和国，波斯尼亚和黑塞哥维那；mm 布加勒斯特“卡罗尔达维拉”医药大学医学院，公共卫生与管理系，布加勒斯特，罗马尼亚；nn 健康保险研究所，卢布尔雅那，斯洛文尼亚；oo 布拉迪斯拉发斯洛伐克医科大学医学院，布拉迪斯拉发，斯洛伐克；pp 加泰罗尼亚卫生服务局药品部，加泰罗尼亚卫生服务局，巴塞罗那，西班牙； qq 西班牙巴塞罗那自治大学药理学、治疗学和毒理学系；rr 英国爱丁堡苏格兰公共卫生局；ss 新南威尔士州悉尼百老汇悉尼科技大学卫生经济研究与评估中心；tt 挪威奥斯陆挪威公共卫生研究所评论与卫生技术评估；uu 加拿大安大略省多伦多加拿大罕见疾病组织利物浦人口健康研究所健康数据科学；vv 韩国首尔梨花女子大学药学院；ww 英国利物浦利物浦大学惠兰大厦人口健康研究所利物浦评论与实施小组健康数据科学
通过 IS-LM 模型分析阿尔巴尼亚经济
1 博士，副教授，美国中东大学，科威特 250 St. 2 副教授，阿尔巴尼亚地中海大学，地拉那 1023，阿尔巴尼亚 3 博士，教授，乔治华盛顿大学，2121 I St NW，华盛顿特区 20052，美国 DOI：https://doi.org/10.36941/ajis-2022-0142 摘要 本研究的目的是分析 IS-LM 曲线。目的是证明当前的 IS-LM 理论模型不适用于阿尔巴尼亚经济。本文根据 I = S（投资 - 储蓄）和 AE = Y（总支出 - 国内生产总值）的平衡分析了理论 IS-LM 模型。本研究不分析模型 I + G = S + T 和 NX = NFI。作者 Hicks - Hansen 和 Dornbusch - Fischer - Startz 获得了两个代表性模型。分析了模型应用的理论和实践方面。 Dornbusch-Fischer-Startz 模型的缺陷以及将其应用于阿尔巴尼亚经济数据的不可能性是显而易见的。作者提出了对希克斯-汉森 IS 曲线模型的改进，因为理论模型不适用。他们用机会成本的反映曲线取代了投资等于储蓄的那一半。这使得该模型有效。在分析中，考虑了阿尔巴尼亚经济的两个特点：货币市场的结构，其中一半由外币（欧元和美元）覆盖，以及影响汇率和阿尔巴尼亚银行政策有效性的非正规经济。在材料中，发现阿尔巴尼亚银行实施的货币政策的传导效应缺失。回购利率、货币总量和一些宏观经济指标之间存在弱联系。通货膨胀率和回购利率与第一个方向密切相关。推荐;按照作者的建议应用 IS 模型，实现市场的去欧元化，改变中央银行的目标，将保持阿尔巴尼亚汇率与经济增长和金融稳定挂钩作为主要目标。在分析中，使用了比较法、描述法、分析法和统计法。所用数据来自 INSTAT 和阿尔巴尼亚中央银行。关键词：GDP、回购、通货膨胀、经济增长、存款、贷款、欧元化、Dornbusch-Fischer-Startz 和 Hicks-Hansen 的 IS-LM 模型等
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
会议纪要 - 经济和社会发展
标题 ◼ 经济和社会发展（会议记录），第 92 届经济和社会发展国际科学会议 – “大流行后的商业、经济和社会发展” 编辑 ◼ Pornlapas Suwannarat、Sasivimol Meeampol、Bordin Rassameethes、Suparerk Sooksmarn Scientific委员会/Programski Odbor ◼ Marijan Cingula（主席），大学克罗地亚萨格勒布； Sannur Aliyev，阿塞拜疆国立经济大学，阿塞拜疆； Ayuba A. Aminu，尼日利亚迈杜古里大学； Anona Armstrong，维多利亚大学，澳大利亚； Gouri Sankar Bandyopadhyay，Burdwan 大学，Rajbati Bardhaman，印度； Haimanti Banerji，印度理工学院，印度克勒格布尔； Victor Beker，布宜诺斯艾利斯大学，阿根廷； Asmae Benthami，穆罕默德五世大学，摩洛哥； Alla Bobyleva，俄罗斯莫斯科罗蒙诺索夫国立大学；Leonid K. Bobrov，俄罗斯新西伯利亚国立经济管理大学；Rado Bohinc，斯洛文尼亚卢布尔雅那大学；Adnan Celik，土耳其科尼亚塞尔丘克大学；Angelo Maia Cister，巴西里约热内卢联邦大学；罗马尼亚克拉约瓦大学 Mirela Cristea；摩洛哥穆罕默德五世大学 Taoufik Daghri；土耳其伊斯坦布尔商业大学 Oguz Demir；T.S.审查委员会 / Recenzentski Odbor ◼玛丽娜·克拉克默·卡洛帕 (主席)；安娜·阿列克西奇；桑德拉·拉奎尔·阿尔维斯；阿尤巴·阿米努；米霍维尔·安杰利诺维奇；约瑟普·阿尔内里奇；利迪娅·巴加里奇；托米斯拉夫·巴科维奇；桑娅·布拉泽维奇；列昂尼德·鲍勃罗夫；鲁齐卡·布雷契奇；安妮塔·切赫·卡斯尼；伊琳娜·切尔尼什；米雷拉·克里斯蒂亚；奥古兹·德米尔；斯捷潘·德沃斯基；罗伯特·法巴克；伊维卡·菲利波维奇；西尼萨·弗兰吉克；弗兰·盖莱蒂克；米里亚娜·格利戈里克；托米斯拉夫·格洛班；安妮塔·高特尼克·乌纳特；托米斯拉夫·赫尔采格；伊雷娜·扬科维奇；埃米娜·杰科维奇；达芙娜·卡里夫；奥利弗·凯萨尔；希拉尔·伊尔迪尔·凯瑟；玛蒂娜·德拉吉娅·科斯蒂克；塔贾娜·科瓦奇；弗拉基米尔·科夫斯卡；爱德华多·莱特；安吉洛·玛雅·西斯特；卡塔琳娜·马罗舍维奇；维多塔斯·马图蒂斯；玛雅娜·梅尔卡克·斯科克；丹尼尔·弗朗索瓦·迈耶；纳塔尼亚·迈耶；乔西普·米库利奇；柳比卡·米兰诺维奇·格拉万；冈特·穆勒；伊万娜·纳西诺维奇·布拉耶；兹拉特科·内德尔科；格拉蒂拉·乔治亚娜·诺哈；苏珊娜·诺瓦克；阿尔卡·奥巴迪奇；克劳迪娅·奥格林；伊戈尔·皮希尔；纳杰拉·波德鲁格；沃伊科·波托坎；丁科·普里莫拉克；泽利卡·普里莫拉克；散打莲子；大卫·雷森德；温贝托·里贝罗；弗拉斯塔·罗斯卡；苏海拉·赛义德；阿曼多·哈维尔·桑切斯·迪亚兹；托米斯拉夫·塞库尔；洛雷娜·斯库夫利克；米尔科·斯莫利奇；佩塔尔·索里克；马里奥·斯普雷米奇；马特贾兹斯托尔；托马斯·斯图齐涅茨基；莱吉拉·蒂贾尼奇；丹尼尔·托米奇；鲍里斯·图塞克；丽贝卡·丹妮拉·弗拉霍夫；托马斯·威尔；佐兰·维廷；曾涛;格热戈日·泽蒙；斯内扎娜·日夫科维奇；贝里斯拉夫·兹穆克。保留所有权利。作者对其贡献的语言和技术准确性负责。Devaraja，印度迈索尔大学；Onur Dogan，土耳其多库兹艾鲁尔大学；Darko Dukic，克罗地亚奥西耶克大学；Gordana Dukic，克罗地亚奥西耶克大学；Alba Dumi，阿尔巴尼亚发罗拉大学；Galina Pavlovna Gagarinskaya，俄罗斯萨马拉国立大学；Mirjana Gligoric，塞尔维亚贝尔格莱德大学经济学院；Mehmet Emre Gorgulu，土耳其阿菲永科卡特佩大学；Klodiana Gorica，阿尔巴尼亚地拉那大学；Aleksandra Grobelna，波兰格丁尼亚海事大学；Liudmila Guzikova，俄罗斯彼得大帝圣彼得堡理工大学；Anica Hunjet，克罗地亚科普里夫尼察北方大学；Khalid Hammes，摩洛哥穆罕默德五世大学； Oxana Ivanova，乌里扬诺夫斯克国立大学，俄罗斯乌里扬诺夫斯克；Irena Jankovic，贝尔格莱德大学经济学院，塞尔维亚；Sanda Rasic Jelavic，萨格勒布大学，克罗地亚；Myrl Jones，拉德福德大学，美国；Hacer Simay Karaalp，棉花堡大学，土耳其；Dafna Kariv，管理学术研究学院，以色列里雄莱锡安；Hilal Yildirir Keser，乌鲁达大学，土耳其布尔萨；Sophia Khalimova，俄罗斯科学院西伯利亚分院经济与工业工程研究所，俄罗斯新西伯利亚；Marina Klacmer Calopa，萨格勒布大学，克罗地亚；Igor Klopotan，梅吉穆尔斯科韦勒乌西利斯特乌察科夫库，克罗地亚；Vladimir Kovsca，萨格勒布大学，克罗地亚；Goran Kozina，北方大学，科普里夫尼察，克罗地亚； Dzenan Kulovic，波斯尼亚和黑塞哥维那泽尼察大学； Eduardo Leite，葡萄牙马德拉大学； Robert Lewis，瑞士布勒理诺士格鲁耶尔应用科学大学；拉迪斯拉夫·卢卡斯，大学。组委会/Organizacijski Odbor ◼ Domagoj Cingula（主席）；贾尼·邦贾；玛丽娜·克拉默·卡洛帕；萨西维莫·米安波尔；博丁·拉萨米特斯；蓬拉帕斯·苏瓦纳拉特；哈鲁泰·努姆普拉塞猜； Suparerk Sooksmarn；斯波门科·凯西纳；埃里诺·科斯卡克；伊万娜·米克洛舍维奇；托马斯·奥奇诺夫斯基；米罗斯瓦夫·普齐戈达；迈克尔·斯特福尔吉；托马斯·斯图齐涅茨基；丽贝卡·达尼耶拉·弗拉霍夫；西梅·武切季奇.出版编辑 ◼ Spomenko Kesina、Domagoj Cingula 出版商 ◼ 设计 ◼ 印刷 ◼ Varazdin 发展与创业机构，Varazdin，克罗地亚 / 北方大学，科普里夫尼察，克罗地亚 / Kasetsart 商学院，曼谷，泰国 / Kasetsart 大学，曼谷，泰国 / 华沙大学管理学院，华沙，波兰 / 法学、经济学和社会科学学院 销售 - 摩洛哥拉巴特穆罕默德五世大学 / ENCGT - 丹吉尔国立商业与管理学院 - 阿卜杜勒马利克·埃萨迪大学，摩洛哥丹吉尔 / 克罗地亚卡科韦茨梅迪穆尔耶理工学院 印刷 ◼ 在线版 ISSN 1849-7535 本书为开放获取，并经过双盲同行评审。西波希米亚，经济学院，捷克共和国； Mustafa Machrafi，穆罕默德五世大学，摩洛哥； Joao Jose Lourenco Marques，阿威罗大学，葡萄牙；帕斯卡·马蒂，罗谢尔大学； Vaidotas Matutis，维尔纽斯大学，立陶宛； Sasivimol Meeampol，农业大学，泰国；丹尼尔·弗朗索瓦·迈耶，西北大学； Marin Milkovic，克罗地亚科普里夫尼察北方大学； Abdelhamid Nechad，ENCGT- Abdelmalek Essadi 大学，摩洛哥； Haruthai Numprasertchai，农业大学，泰国； Gratiela Georgiana Noja，罗马尼亚西蒂米什瓦拉大学； Zsuzsanna Novak，匈牙利布达佩斯科维努斯大学； Tomasz Ochinowski，华沙大学，波兰； Barbara Herceg Paksic，奥西耶克大学，克罗地亚； Vera Palea，都灵大学意大利； Dusko Pavlovic，自由国际大学，克罗地亚萨格勒布； Igor Pihir，克罗地亚萨格勒布大学； Damir Piplica，克罗地亚斯普利特大学法医学系； Dmitri Pletnev，俄罗斯联邦车里雅宾斯克国立大学； Miroslaw Przygoda，华沙大学波兰； Bordin Rassameethes，农业大学，泰国； Karlis Purmalis，拉脱维亚大学，拉脱维亚；尼古拉斯·雷克，大都会州立大学； Kerry Redican，弗吉尼亚理工大学，布莱克斯堡； David Resende，葡萄牙阿威罗大学； Douglas Rhein，泰国玛希隆大学国际学院； Humberto Ribeiro，阿威罗大学，葡萄牙； Robert Rybnicek，格拉茨大学，奥地利； Suparerk Sooksmarn，农业大学，泰国； Tomasz Studzieniecki，欧洲 Nostra 学院，波兰； PornLapas Suwannarat，农业大学，泰国； Elzbieta Szymanska，比亚韦斯托克理工大学，波兰； Katarzyna Szymanska，波兰切哈诺夫国立职业教育高等学校； Ilaria Tutore，那不勒斯帕特诺普大学，意大利； Sandra Rachel Alves，葡萄牙莱里亚理工学院； Joanna Stawska，罗兹大学，波兰； Stanislaw Walukiewicz，比亚韦斯托克理工大学，波兰；托马斯·威尔，艾格尼丝·斯科特学院；李永强，澳大利亚维多利亚大学； Peter Zabielskis，澳门大学； Silvija Zeman，克罗地亚恰科夫库的 Medjimursko Velucilist；曾涛，威尔弗里德·劳里埃大学，加拿大滑铁卢； Snezana Zivkovic，塞尔维亚尼什大学。作者保留进一步出版的权利。我们过去的书籍已由 ProQuest、EconBIZ、CPCI（Web of Science）和 EconLit 数据库编制索引和摘要，可从经济和社会发展会议网站以 PDF 格式下载：http://www.esd-conference.com © 2023 瓦拉日丁发展和创业机构，瓦拉日丁，克罗地亚；北方大学，科普里夫尼察，克罗地亚；泰国曼谷农业商学院；泰国曼谷农业大学；华沙大学管理学院，波兰华沙；摩洛哥拉巴特穆罕默德五世大学法学院、经济和社会科学学院 Sale；摩洛哥丹吉尔阿卜杜勒马利克伊萨迪大学 ENCGT - 丹吉尔国立商业和管理学院；克罗地亚察科韦茨察科韦茨梅迪穆列理工学院。
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