虽然印度和中国已成为海洋俄罗斯原油的最大消费者,但自制裁开始以来,土耳其的进口也已大大增长。土耳其的进口俄罗斯原油在2024年上半年上升了54%,而2023年的同期。此外,在2024年上半年,土耳其海底原油进口的70%来自俄罗斯,高于去年同期的34%。这可以通过估计每桶折扣5-20美元的俄罗斯乌拉尔原油混合物来解释。如果我们假设布伦特和乌拉尔之间的石油价格与其他国家海关机构报告的原油价值相似,那么土耳其炼油厂本可以通过购买俄罗斯原油来节省高达2023年和2024年的3.1亿欧元。
卡塔尔国埃米尔谢赫塔米姆·本·哈马德·阿勒萨尼殿下对姐妹国家土耳其共和国的访问引起了土耳其媒体的关注,土耳其媒体用大量篇幅报道了这次重要访问。访问期间,埃米尔殿下和他的兄弟、总统雷杰普·塔伊普·埃尔多安主持了卡塔尔-土耳其最高战略委员会第 8 次会议。土耳其报纸和电视台重点报道了埃米尔殿下和土耳其总统之间的双边会晤,会晤期间,双方回顾了两个兄弟国家发展战略关系的前景,并讨论了地区和世界共同关心的问题。他们还关注了埃米尔殿下和总统埃尔多安签署的协议和谅解备忘录
1994-2005 该公司被纳入第4046号法律的管辖范围,该法律在1994年11月27日第22124号《关于私有化实施和某些行政命令的修正的规定》的官方公报上公布后生效,并根据上述法律第35条,重组为土耳其私有化管理局旗下的一家金融国有企业。为了遵守上述法律的规定,根据该法律第20/a条的规定,对公司章程进行了修改,修改后的章程经私有化管理局于1996年12月5日批准,并经资本市场委员会于2002年7月5日颁布的第33/953号法令批准,并经私有化管理局于2002年11月8日颁布的第1006号许可认为适当,于2003年1月17日举行的特别股东大会上通过后生效。
当地市场概述 - 尽管中国和欧盟发表了陈述,但美国总统特朗普签署了一项新的总统令,该法令设想施加相互习俗的习俗,以恢复贸易中的公平性。但是,对关税谈判的期望限制了目前市场的波动。另一方面,昨天发布的美国PPI数据降低了最近增加的通货膨胀问题,这是短期市场的另一个稳定因素。在一周的最后一个交易日,“市场参与者的调查”,工资收入者的数量,服务生产指数和家庭销售数据都在议程上,而美国GDP在欧元区和美国的零售销售和工业生产中脱颖而出。Bist100指数无法从2024年的价格转移。自今年年初以来,其回报一直保持在非常有限的0.86%。但是,在整个星期中查看定价,9983-9756继续引起波动。让我们提醒您,我们遵循的交易频段不打破看涨的模式为$ 274-270(〜tl9,750-9,600),而我们遵循的上层区域为了增加势头,势头为285-287美元(〜tl10,150-150-10-10,250)。在一周的最后交易日保持在10,050区的高度非常重要。支持水平可以监视为9,820和9,750。
到 2018 年,在投资者、企业家和主要生态系统利益相关者的合作推动下,土耳其的初创企业生态系统在早期阶段取得了实质性进展。在随后的几年里,土耳其成为为创意和种子期初创企业提供资金的区域领导者,并在中欧和东欧 (CEE) 和东南欧 (SEE) 获得了竞争优势。这一成功得益于多种因素,包括多个母基金的兴起、传统投资基金的发展、众多风险投资基金 (VCIF) 的建立以及股权众筹平台的稳步增长。2018 年后,通过旨在培养更多独角兽的 Turcorn 计划和旨在吸引全球人才和高潜力初创企业的土耳其科技签证计划等举措,土耳其的竞争地位得到进一步加强。此外,TÜBİTAK BiGG 基金每年平均支持 300 家处于创意阶段的初创企业,为土耳其在不久的将来实现另一次重大飞跃奠定了基础。这一预期突破预计将由土耳其对游戏、金融科技和人工智能 (AI) 等高增长行业的关注推动。值得注意的是,金融科技行业的新法规,加上金融科技公司对国际扩张和收购的日益增长的兴趣,表明金融科技已成为土耳其初创企业领域的旗舰行业。此外,伊斯坦布尔机场预计将在 2024 年成为全球连接性最强的机场,拥有 309 个目的地,这进一步巩固了土耳其作为成为区域创新和业务扩张中心的领先候选者的战略地位。
摘要:这项研究的目的是探索土耳其EFL教师的评估信念,评估实践以及他们在评估过程中遇到的挑战。在这项混合方法研究中,数据是根据定量和定性基础收集的。对于定量组件,使用随机抽样方法通过问卷收集英语教师的数据(n = 257)。对于定性组成部分(n = 25),数据是通过与英语教师的访谈收集的。这些发现揭示了英语教师的评估目的,实践,技术的使用以及四种技能评估实践。此外,定性数据还揭示了教师在评估过程中面临的障碍和困难,包括学生的动力低,语言水平低,尚未准备就绪,并且在课堂上的技术不足。
由于 WSN 中的资源有限,数据包在路由到接收器时会发生冲突,因此可以通过数据聚合消除冗余数据,从而最大限度地减少传输的数据总量并延长网络的使用寿命。最小化能耗和提高数据聚合率是 WSN 中最关键的因素。利用机器学习的可扩展多聚类聚合 (SMCA-ML) 专注于异构无线传感器网络的数据聚合方法,使用神经元作为机器学习方法中的无线传感器网络节点。机器学习方法累积传感器节点收集的捕获数据,并将累积的数据与多聚类路由集成。所提出的方法在训练之前随机生成隐藏层的阈值和输入层的权重。这会导致不稳定的输出,影响数据聚合的效率并导致较长的延迟。更重要的是,根据无线传感器网络 (WSN) 中能量消耗不均匀的特点进行了不同的阈值设置,通过在具有足够能量的远接收器中设置较小的阈值,允许数据包更快地传输。为了最大化数据聚合,能量紧张的近接收器区域采用更大的阈值。结合该算法可以实现数据融合程度高、能耗低、时延小,仿真结果表明,基于SMCA-ML的数据聚合算法相较于传统的稳定选举协议(SEP)、反向传播算法、极限学习机等算法,可以显著延长网络寿命、大幅降低能耗、提升网络能量、拓展网络性能、提高数据聚合效率。
随着国际秩序朝着多极性发展,抽象的战略自治已成为几个州的指导原则。土耳其还试图通过在非西方世界建立新的联系来从其传统的西方盟友那里开发一个更自主的空间,从俄罗斯 - 中国轴心到中东及以后。本文探讨了土耳其外交政策中战略自治的思想和实践。我们认为,战略自主权不是由“对冲”行为预先确定或机械驱动的。我们参考其三个基本维度来概念化战略自治:结构取向,政治动机和经济基础设施。在这种情况下,我们强调了自2011年以来土耳其外交政策中的两个软点。首先,地缘政治要求和国内政策优先事项经常相互矛盾,这使国家无法有效实施自治权的政策。第二,战略自主权主要与“高政治”有关,而没有适当关注其地理经济学维度,其形式是坚实的政治基本原理和经济安全。