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从增长预测和人工智能来看......
20 世纪的思想家和科学家，尤其是那些来自社会科学领域（如经济学和管理学）的思想家和科学家，为我们做出了许多贡献。我想强调彼得·德鲁克的观点，他强调做必须做的事情的重要性，而不是做应该做的事情；亨利·明茨伯格的观点，他认为管理的根本在于影响行动，其首要目标是协助组织做必须做的事情。或者迈克尔·波特的观点，他非常积极地阐述了公司需要不断学习其经营的行业和竞争对手，或者不断寻找改进/改变其竞争地位的方法。此外，创新也是国家经济繁荣的关键问题。
视觉摘要经济展望和通胀预测 - ...
食品价格下跌正在推动年度通胀率放缓。从中期来看，个位数通胀前景正在巩固，这得益于货币政策委员会采取的措施、当前的汇率稳定以及全球市场大宗商品进口价格的下降趋势。
2022 年巴勒斯坦经济表现。 2023 年经济预测。
2022 年，巴勒斯坦经济的复苏水平仍然有限，这是由于一系列因素造成的，其中最重要的是外部对巴勒斯坦国预算的支持急剧下降，以色列的持续占领以及全年部分税收收入（清算）的扣除，再加上乌克兰-俄罗斯危机的影响，导致巴勒斯坦经济增长率放缓。此外，2022 年国内生产总值增长了 3.7%，而 2021 年的增长率为 7.0%，在支出水平上，巴勒斯坦的总消费在同一年增长了 7.0%，总投资增长了 15.3%。大多数经济活动的增加值增加 2022 年与 2021 年相比，大多数经济活动的增加值都有所增加。工业活动的增长率最高，为 6.3%，服务业活动增长了 2.9%，其次是建筑业，2022 年增长了 2.3%，而农业活动则下降了 2.6%。
是政府在未来的经济预测中夸大了...
政治格局中的演员有不同的工具来影响选民的信仰。例如，政府可以在选举之前使用财政政策调整，以朝着他们首选的方向发展选民。这是众所周知的政治预算周期。我们认为，在选举之前也可以使用经济预测来影响选民的信仰。在政治选择的理论模型中，我们表明政府有动力在选举之前释放过于乐观的GDP增长预测，以提高选举概率。使用来自美国，英国和瑞典的高频预报级数据，我们还经验证明了这种行为。具体来说，我们发现在竞选期间，政府将短期实际GDP的增长率高于0.1-0.3个百分点，相对于挑战时期和私人预报员。
经验扎根的技术预测和能源...
迅速脱碳的全球能源系统对于解决气候变化至关重要，但对成本的担忧一直是实施的障碍。大多数能源经济模型历史上低估了可再生能源技术的部署率，并高估了其成本1,2,3,4,5,6。这些模型的问题激发了对更好方法的要求7,8,9,10,11,12，而最近的e↵Orts在这个方向上取得了进展13,14,15,16。在这里，我们采用了一种基于概率成本前铸造方法的新方法，该方法在经验测试了50多种技术17,18时进行了可靠的预测。我们使用这些方法来估计未来的能源系统成本，并发现该方法与继续基于化石燃料的系统相比，快速的绿色能源过渡可能会导致总体净储蓄数万亿美元 - 即使不考虑气候损害或气候政策的共同利益。我们表明，如果太阳能光伏，风能，电池和氢电解器继续遵循其当前的十年来呈指数增长的部署趋势，我们在二十五年内实现了接近零的排放能量系统。相比之下，较慢的过渡（涉及部署增长趋势低于当前利率）更昂贵，并且核驱动的过渡要昂贵得多。如果无法控制碳排放的非能源，我们的分析表明，快速的绿色能源过渡可能会产生可观的生态储蓄，同时还满足巴黎1.5度的协议目标。
前 DeepMind 专家的 AI 工具或可帮助提升国家电网 ESO 的太阳能预测能力
“我们非常高兴能与世界上最具创新性的系统运营商之一——国家电网 ESO 合作。我们计划将全球机器学习社区所做的出色工作应用于太阳能电力预测。我们所有的工作都将是开源的，因此其他人可以自由使用该技术，帮助尽快减少全球排放。”
基于海流预报和多目标进化优化的声纳浮标网络优化部署决策支持系统
提出了一种用于水下监视应用中的协同轨迹检测的漂移声学传感器网络最优部署决策支持系统，并在模拟场景中进行了测试。该系统集成了海水流预报、传感器范围模型和简单的漂移浮标运动模型，以预测传感器位置和时间网络性能。采用多目标遗传优化算法，通过同时优化两个服务质量指标（网络区域覆盖和跟踪覆盖的时间平均值）来搜索一组帕累托最优部署解决方案（即网络漂移声纳浮标的初始位置）。优化后找到的解代表了两个指标之间不同的效率权衡，任务规划人员可以方便地评估这些解，以便在两个冲突目标之间选择具有所需折衷的解决方案。还通过无迹变换进行了灵敏度分析，以测试解决方案对网络参数和环境不确定性的稳健性。提供了利用真实概率海水流预报的模拟场景的结果，显示了所提方法的有效性。未来的工作是使该工具完全可操作并准备在真实场景中使用。� 2013 北约科学技术组织，海事研究和经验中心
日立能源利用新的人工智能解决方案提高能源投资预测的可预测性 • Nostradamus AI 为负荷、市场提供精确、易于解释、现成的预测
日立能源推出全新 Nostradamus AI 解决方案推进能源预测 苏黎世，2024 年 11 月 12 日——日立能源推出了一款全新人工智能 (AI) 能源预测解决方案 Nostradamus AI。Nostradamus AI 利用日立能源深厚的能源行业专业知识开发而成，利用公司 30 年来最广泛的能源市场数据，为公用事业、电力系统运营商、能源生产商和贸易商提供针对常见能源特定用例的高精度预测。Nostradamus AI 是首批专为能源行业打造的 AI 预测解决方案之一，它是一款现代 AI 引擎，可以生成比某些行业目标准确率高 20% 以上的预测。该解决方案优化了能源投资、交易策略和收入机会，简化了运营效率和资源规划，并确保了法规遵从的透明度。随着电网的发展，数据量呈爆炸式增长。例如，根据国际能源署的数据，全球风力涡轮机每年记录超过 4000 亿个独立数据点，智能电表生成的数据点比它们所取代的模拟电表多几千倍。此外，由于可再生能源发电的变化，当今的能源市场和电网越来越不稳定。与此同时，电力需求有增无减，企业面临着实现能源安全和脱碳目标的压力。总的来说，这些市场力量正在推动企业走向人工智能，人工智能可以处理大量不同的数据集，从而显著提高预测的准确性，这一举措对于在能源转型中管理能源市场和电网至关重要。日立能源电网自动化业务部董事总经理 Massimo Danieli 表示：“高级预测对于有效管理公司的能源组合战略至关重要，它可以让运营商和分析师快速做出明智的业务决策。” “我们利用我们在能源领域的丰富专业知识和数据科学背景创建了一个人工智能引擎，它可以显著提高用户利用能源数据做出有影响力决策的能力，提高整个企业的盈利能力，并随着业务规模的扩大而扩大。
基于海流预报和多目标进化优化的声纳浮标网络优化部署决策支持系统
提出了一种用于水下监视应用中的协同轨迹检测的漂移声学传感器网络最优部署决策支持系统，并在模拟场景中进行了测试。该系统集成了海水流预报、传感器范围模型和简单的漂移浮标运动模型，以预测传感器位置和时间网络性能。多目标遗传优化算法用于通过同时优化两个服务质量指标（网络区域覆盖和跟踪覆盖的时间平均值）来搜索一组帕累托最优部署解决方案（即网络中漂移声纳浮标的初始位置）。优化后找到的解决方案代表了两个指标之间不同的效率权衡，任务规划人员可以方便地评估这些解决方案，以便在两个冲突目标之间选择具有所需折衷的解决方案。还通过无迹变换进行敏感性分析，以测试解决方案对于网络参数和环境不确定性的稳健性。提供了利用真实概率海水流预报的模拟场景的结果，显示了所提方法的有效性。未来的工作预计将使该工具完全可操作并准备在实际场景中使用。� 2013 北约科学技术组织，海事研究与实验中心。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。