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意大利的经济自由度得分为60.1，这使得其经济...
意大利经济陷入长期放缓的泥潭。尽管多次尝试改革，但经济竞争力却有所减弱。亟需的结构性改革尚未有效实施，经济仍然受到公共财政管理不善和其他体制问题的困扰。公共债务已超过 140%，且还在不断增长，这损害了长期发展的前景。由于监管框架的复杂性，非正规部门仍然占意大利经济活动的很大一部分。
p300和神经营销中的决策
摘要：神经营销提供了有关传统营销测试方法无法提供的消费者决策的见解。决策过程中的基础是P300。因此，p300波是用于测量消费者决策过程的潜在与事件相关的组件（ERP）。p300波代表人类事件相关电位的正转换。因此，p300是通过测量消费者的幅度和潜伏期来确定的。较高的p300振幅表明对决策过程的信心更大，而较长的P300潜伏期表示较低的注意力。因此，神经科学中的P300无法通过典型的营销方法来完成，该神经科学研究了客户的回答。多年来，P300组件（例如态度，偏好和基于信息的决策）在与营销相关的研究中得到了广泛的研究。但是，对神经营销方法中的ERP进行了综述。此迷你审查描述了一些研究人员对P300和决策的一些分析。关键字：神经市场； P300振幅；营销;决策; ©2021 Mansor等人。根据创意共享归因（CC BY-NC 4.0）许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）使用和分发，只要在任何媒介中，任何媒介中允许不受限制的非商业用途，分发和复制，前提是原始作者和来源的介绍。为了实现这些目标，神经营销商使用广泛的神经营销技术和技术来衡量神经系统的大脑活动。1.0简介神经营销是一个研究领域，该研究领域结合了神经科学原则和传统的营销研究思想，以评估客户的决策过程如何响应营销刺激。神经营销采用认知行为活动来了解消费者的潜意识，解释消费者的偏好，动机和期望，并预测消费者的行为（Bercea，2011; Colaferro＆Crescitelli，2014;Dapkevičiusius＆Melnikas＆Melnikas＆Melnikas，2009; Fugugate，2007; 2007年）。例如，神经营销工具，例如功能磁共振成像（fMRI），
通过光动力疗法和纳米颗粒增强癌症免疫疗法：使肿瘤微环境更热使免疫治疗效果更好
癌症免疫疗法在治疗各种恶性肿瘤方面取得了巨大的进步。成功免疫疗法的最大障碍是癌细胞的免疫抑制肿瘤微环境（TME）和低免疫原性。要成功进行免疫疗法，必须将“冷” TME转换为“热”免疫刺激状态，以激活残留的宿主免疫反应。为此，应损坏TME中的免疫抑制平衡，应诱导免疫原性癌细胞死亡以适当刺激杀死肿瘤的免疫细胞。光动力疗法（PDT）是诱导癌细胞免疫原性死亡（ICD）并破坏免疫限制性肿瘤组织的有效方法。PDT会触发链反应，该链反应将使TME“热”并具有ICD诱导的肿瘤抗原呈现给免疫细胞。原则上，PDT和免疫疗法的战略组合将协同作用，以增强许多棘手的肿瘤的治疗结果。采用纳米载体的新技术是开发出来的，以提供光敏剂和免疫治疗剂对TME有效。新一代纳米医学已开发用于PDT免疫疗法，这将加速临床应用。
tci-对接H2URUGUAY -GUB.UY
●Arichile：巴塔哥尼亚的创新项目。新的电解溶液原型制作（Innowwide Program）●HOASIS：应用于氢行工业（水能食品Nexus）的循环经济。将包括3GW PV设施和2GW电解设施。用于不同应用的氢和氧（氨，采矿迁移率，混合，出口）。●HVALLESUR：开发绿色氢走廊，用于在智利中南部地区进行林木繁重运输以进行林木的重型运输。●绿色氢生产阿根廷的采矿公司的技术和经济研究：
首届RCEP商机对接会（中国-泰国）日程草案
Counselor Cashier 2 Wang Wenqing Chairman Taizhou Electrical Bicycle Association 3 Luo Jiangang General Manager International Division of AIMA Technology Group Co., Ltd. 4 Yu Xiangyun Supervisor Taizhou Jiayue Electrical Bike Industry Co., Ltd. 5 Chen hui Executive Director Taizhou Huangyan Jufeng LoComotive Co., Ltd. 6 Liang Ruihong Chairman Zhejiang Benbao Electrical Bike Industry Co., Ltd. 7 He Jinhui General Manager Huari Holding Group Co., Ltd. 8 Qiu Desheng General Manager Jiangmen City Huri Motor Spare Part Co., Ltd. 9 Wei Saijun Chairman Taizhou Best Automation Technology Co., Ltd. 10 Liang Jianguo Supervisor Taizhou Taijing Intellectual Property Agency Co., Ltd. 11 Yang Xiaofeng
FRV - 配对 H2Uruguay.docx - GUB.UY
主要技术能力和设施 FRV 是可再生能源领域的先驱，它可以建造、运营、资助和维护使用可再生能源及其清洁能源载体氢能的设施。2019 年，它推出了卓越的 FRV-x 平台，专注于开发与可再生能源相关的创新解决方案，以覆盖难以脱碳的行业，例如移动出行。它还成功地开发了储能系统，目前正在开发高达 100 兆瓦的电池项目。在氢能技术方面，FRV 是 Abdul Latif Jamil 的一部分，该实体专注于提供可持续的移动出行服务，其使命是开发将这些清洁能源引入运输部门的解决方案。FRV 建立了可靠而稳定的合作伙伴关系，允许实施与绿色能源市场相关的市场上具有最佳技术和经济选择的解决方案。对于 FRV 来说，质量是一种差异化价值，在所有情况下都会选择市场上最可靠和最可信的解决方案。
将糖尿病与血栓形成风险增加的分子机制
抽象可解释的人工智能（XAI）在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链（SC）平台的出现改变了SC相互作用的性质，导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统（DSS）的文献进行彻底分析，并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明（SHAP）技术使用Python机器学习（ML）过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准，以识别XAI和DSS的组成部分，从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力，在线数据集的利用，所检查的变量数量，学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究，强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
伊朗的经济自由度得分为41.2，其经济...
国家干预破坏了该指数所衡量的每一个经济自由支柱。法律框架中的腐败和制度缺陷破坏了法治。政府指挥生产活动，其大部分收入来自石油部门。私营部门仍然受到限制性和繁重监管环境的制约。就业法规限制性强，劳动力市场仍然停滞不前。货币稳定性较弱，政府的严格控制扭曲了价格水平。最新的通货膨胀率为 45.8%。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术