摘要 与新兴的经济复杂性文献相一致,本文探讨了经济复杂性是否会影响非洲经济体影子经济的规模,而非洲经济体面临着大量的非正规经济活动。我们对 1995 年至 2017 年 27 个经济体的非洲面板数据应用了四类均值组估计量(均值组、增强均值组、共同相关效应均值组和动态共同相关效应均值组)。没有显著证据证明经济复杂性影响均值组中影子经济的规模。然而,在组别特定系数中,刚果共和国、加纳和乌干达的关系显著为负,而博茨瓦纳、马达加斯加和突尼斯则证实了相反的结果。研究得出结论,经济复杂性对非洲经济体的影响是异质的。本文讨论了研究结果的政策含义。关键词:增强均值组估计量、经济复杂性、非正规性、产品复杂性、影子经济。 JEL 分类:O11、O17、O55。1. 简介 Medina 和 Schneider (2019) 发布的最新影子经济估计显示,非洲地区是继拉丁美洲之后影子经济规模最大的地区之一,占官方 GDP 的 39% (Esaku, 2021)。影子经济也被称为非正规经济 1,它在非洲持续崛起,尼日利亚、刚果民主共和国和津巴布韦等国的影子经济相对规模占官方 GDP 的 50% 以上。这一现象引起了政策制定者和政府对如何最好地控制非洲影子经济运营的许多担忧 (Ajide, 2021; Ajide and Dada, 2022)。这种发展是其扭曲宏观经济政策的倾向所致,包括其他经济和政治
摘要。这项研究与理解是集中度是运动员表现的重要组成部分,尤其是在足球等运动中,需要快速反应,压力下的决策和行动的准确性。因此,这项研究想知道旨在改善感觉和运动系统之间协调的感觉运动练习的程度,可以对集中足球运动员的能力产生积极影响。这项研究包括在测试前和测试后设计的实验定量研究类型中。预测试和测试后设计用于测量干预前后因变量(浓度)中发生的变化(感觉运动运动)。这项研究的人口是Makassar州立大学运动科学学院(FIK UNM)的足球运动员。所使用的样本由25名足球运动员有目的地选择。要测量浓度,使用网格浓度运动仪器。基于数据分析的结果表明,干预前和干预后之间存在差异。干预后的平均分数高于4.48点干预之前的分数,显着性值为(sig。0.00)。因此,在常规培训计划中,将此练习的整合可以为运动员提供重大好处,以应对比赛期间需要快速反应和高浓度的情况。
本研究旨在调查 30 个小麦品种的遗传多样性和系统发育关系。使用 6 个 DNA 标记(Xgwm44、Xgwm337、WMC473、Xgwm642、Xgwm111 和 Xgwm635)分析这些品种的遗传变异。在 6 个标记上共鉴定出 79 个等位基因,表明小麦品种间具有高度的遗传多样性。标记 Xgwm337 显示的等位基因数量最多,表明其具有区分不同基因型的潜力。系统发育分析表明,30 个小麦品种可分为两个主要组。品种 Aliksevich 被分配到第一组。第二组又分为4个子组,火星、尤卡、安集延-2、安集延-4、卡德尔、克拉斯诺达尔-99属于不同的子组。
博士噓。 Priti Gupta 助理教授,商务部政府部门主任Ramanuj Pratap Singhdeo PG 学院 Baikunthpur 区 韩国 恰蒂斯加尔邦 497335
2024 年凤凰城遮荫计划是该市 2010 年树木和遮荫总体规划的更新和扩展。该计划反映了许多当地、地区和国家合作者和社区成员的倡议和观点。它还从一系列相关计划中汲取内容和方向,包括凤凰城的 PlanPHX 总体规划、气候行动计划、水资源计划、交通 2050 计划和以交通为导向的发展计划,以及马里科帕县灾害缓解计划、马里科帕县公共卫生部气候和健康战略计划、大凤凰城高温行动计划指南以及亚利桑那州卫生服务部气候和健康适应计划。感谢所有为使凤凰城变得更美好而贡献洞察力、想法和热情的人。
ABSTRAC人工智能(AI)和机器学习(ML)的出现已经显着改变了业务运营中的战略决策过程。本文探讨了这些技术对优化运营效率,提高决策准确性和促进创新的深远影响。AI和ML使组织能够处理大量数据,得出可行的见解,并以无与伦比的精度预测趋势。这些功能通过提供具有适应性和响应动态市场需求的数据驱动策略来重新定义传统业务模型。本文在战略运营中深入研究AI和ML的各种应用,包括预测分析,自动化过程和智能决策支持系统。关键的进步,例如自然语言处理,深度学习和强化学习,有助于提炼决策框架,确保可扩展性和减轻人类偏见。通过整合AI和ML,企业可以在迅速发展的全球经济中实现增强的敏捷性,改善客户体验以及竞争优势。此外,本文批判性地研究了与采用AI和ML相关的挑战,例如数据隐私问题,算法偏见以及自主决策系统的道德含义。它还强调了培养持续学习和协作文化以有效利用这些技术的重要性。这项研究强调了对强大的治理框架和监管标准的需求,以应对AI和ML带来的道德和运营风险。通过综合最近的研究和行业实践的见解,本文对AI和ML如何塑造战略业务运营的未来,为可持续和知情的决策实践铺平了道路。关键字:人工智能,机器学习,战略决策,业务运营,预测分析,智能系统,运营效率,数据驱动的策略,算法偏见,道德含义,创新,数字化转型。在数字化转型,人工智能(AI)和机器学习(ML)时代的引言已成为创新的关键驱动力,重塑了战略业务运营的景观。各行业的组织正在利用这些高级技术来增强决策过程,优化资源分配并在日益复杂的全球市场中获得竞争优势。通过分析大量数据集,AI和ML使企业能够发现可行的见解,预测趋势并以前所未有的准确性和速度做出明智的决策。战略业务运营包括广泛的活动,包括供应链管理,客户关系管理,财务计划和营销策略。管理这些操作的传统方法通常依赖手动流程和静态模型,从而限制了它们适应业务环境快速变化的能力。AI和ML通过提供动态,数据驱动的解决方案来应对这些挑战,从而使组织能够积极回应市场波动,客户偏好和新兴风险。
已经过去的退休年龄。因此,我们不得不找到一种很好的方法来提供专为加纳医学生设计的课程,该课程将在这种文化背景下提供,并且具有寿命。这些是我们关注的关键问题。所以,我对当时的院长哈罗德·阿莫诺·科夫教授说,我认为是2011年,我们可以做的就是拥有一个模块化的精神病学课程,以便教学将在所有学生年的同一时间进行。那样,我可以招募在海外的感兴趣的精神科医生,以组成一个团队,在我们设计之后教课程。那是我们的开始。,我们从加纳出生的和其他不是加纳人的精神科医生那里得到了兴趣,但对加纳环境有些熟悉,也只是对加纳教学经验感兴趣的psy-chiatrists。,该程序的演变方式。
人工智能对人类生活的发展有好处。然而,人工智能对人类的未来也构成威胁和风险。这种人工智能可以从发生在人类所有活动中的影响和冲击中看出。人工智能是一种被称为人工智能的算法结构间接接管的人类工作。人工智能产生的理性操纵迫使人类试图找到自己的身份。人工智能的挑战似乎是人类作为理性人的自由。这项定性研究以马克斯·霍克海默为形式对象,以人工智能为物质对象。这项研究采用了两个方法论要素;现象学是作者试图揭示人工智能面临的社会挑战。归纳法被用作结论,从一些数据中得出研究结果,即社会在这个现代时代如何确定人工智能作为其作为理性社会的身份的功能。
对二维(2D)材料(例如石墨烯,硅和德国烯)的摘要研究,由于其独特的电子和机械性能,引起了极大的关注。该迷你审查采用密度功能理论(DFT)来比较这三种材料的电子特性。结果表明,通过SP²杂交的石墨烯具有出色的电导率和高机械强度,晶格常数为2.46Å。硅和德国烯分别由硅和锗原子组成,由于它们能够通过各种方法张开带隙,因此具有更高的表面反应性和高级电子应用的潜力。硅的晶格常数为3.90Å,电负性为1.9,而德国烯的晶格常数为3.97Å,电负性为2.01。硅和石墨烯的带状结构没有表现出带隙,在p轨道中具有主导状态,而德国烯显示半导体行为,在K点处有零带隙的开口。石墨烯显示出高的平面刚度,而硅和德国烯具有各自的刚度,石墨烯和硅脆性是脆性,而德国烯则是延性的。这项研究提供了对石墨烯,硅和德国烯电子特性的基本差异的见解,以及它们在半导体技术和高速,低能电子设备中的潜在应用。
鸡舍产生的氨气具有刺激性气味,会刺激呼吸道,并对鸡舍周围的环境造成污染。降低笼子里氨气含量的方法之一是喷洒有效微生物-4(EM4)。本研究旨在了解喷洒EM4对降低半封闭肉鸡笼养中氨气含量的效果。这项研究是在 PT Rismawan Pratama Bersinar 进行的,主要变量是半封闭肉鸡笼养中的氨含量、温度和湿度,笼养鸡群数量为 20,000 只,EM4 浓度为 0.98%。使用氢离子氨试纸测量氨含量4次,即在笼内喷洒EM4溶液之前1次、之后3次,同时在同一天每天上午09:00进行温度和湿度测量。氨气含量在第 1 天下降,笼子温度为 27.3℃,湿度为 70%,下降了 5 ppm,并且一直持续到第 2 天,温度为 28.2℃,湿度为 61.5%,但第 3 天又上升到 8 ppm,温度为 29.2℃,湿度为 57.5%。喷洒EM4溶液可以降低半封闭肉鸡舍的氨气含量。温度变化会影响笼子内的氨含量和湿度水平。