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机构部门的资产负债表和整体经济
本出版物为国内机构部门和整体经济提供了资产负债表。记录了由联邦统计办公室计算的非财务资产，以及由德意志政府银行编制的金融资产和负债。方法论基础始终是2010年欧洲帐户体系（ESA 2010）。这个统计框架对欧盟的所有国家都具有约束力，自2014年9月以来，一般规则将总资产分解为非金融资产和金融资产。此外，它还包含统一分类非金融资产，金融资产和负债以及机构部门的规定。以下这两个组成部分的以下合并以形成综合资产负债表，或多或少地完整地了解了当前统计记录的资产，无论是在部门层面还是在整个经济中。仅在非财务资产的领域发生，因为在ESA 2010中定义的所有非财务资产类别都不可用。相应的数据均可用于库存或贵重物品，也不适用于土地以外的非生产资产，例如底土资产，水资源等。
![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
早期学习和儿童保育部门的质量改进框架：早期学习和儿童保育
目录................................................................................................................................3
揭示热带气旋对全球经济部门的影响：直接和间接影响
本文研究了热带气旋对全球年度部门增长的当前、滞后和间接影响。主要解释变量是基于气象数据对各个部门暴露加权的当地热带气旋强度的新损害测量方法，该方法包括在 1970-2015 年期间对最多 205 个国家的面板分析中。我发现热带气旋对农业以及贸易和旅游业等两个部门总量产生了显著的负面影响。在随后的几年里，热带气旋对大多数部门产生了负面影响。然而，投入产出分析表明，生产过程是棘手的，间接经济影响有限。
将环境扩展的输入模型应用于克罗地亚经济部门的二氧化碳排放量
摘要。污染的不利影响以及不同生产部门对环境退化的影响已成为经济发展分析中的重要问题。本研究旨在估算克罗地亚经济部门不同经济部门的整体碳足迹。总二氧化碳排放是通过应用环境扩展的输入输出分析（EEIO）的直接和间接排放和最终需求进行分解的。EEIO方法使特定部门的总二氧化碳排放量分解为与最终商品和服务生产以及交付给其他经济部门的中间投入的生产有关的排放。最高水平的直接排放是由产生能量产品和运输的部门产生的。由于这些部门的输出是其他部门使用的中间输入，因此EEIO模型将排放量重新分配给其他部门，并向国内用户和国外提供最终产品。除了运输和电力外，克罗地亚的最高直接和间接排放水平是在建筑业，非金属矿产产品和食品行业的生产中。
石油价格冲击对石油净进口国经济部门的影响：以多哥为例
摘要 较少分析的是，由于石油消费的增加，世界石油价格对石油净进口国经济的影响愈发显著。本文基于1970—2017年的年度时间序列，采用非限制向量自回归（VAR）模型，分析了世界石油价格对多哥经济部门的线性和非线性影响。利用线性影响模型，研究结果表明，世界石油价格冲击不会影响经济部门的增加值。如预期的那样，多哥的经济部门未能影响世界石油价格市场，这证实了多哥作为一个小型石油净进口国在世界石油市场上没有定价权。然而，通过使用Mork（1989）提出的VAR非对称影响模型，我们发现世界石油价格对经济部门的影响是非线性的。因此，世界石油价格的正向变化不会影响所考虑的经济部门的增加值，而石油价格的负向变化则有助于显著提高第一产业和第二产业的增加值，但对第三产业没有影响。最后，我们的分析表明，第一产业和第二产业的增加值分别影响第三产业的增加值。反之则不成立。本文建议多哥必须努力从世界石油价格的所有负面变化中获益，以提高其经济部门的增加值。
意见SEI No. 3997/2024/MF摘要：CP ANVISA No. 1,282 ...
注意：（*）将来的讨论中要定义的术语和标准； （1）分区以初步优先级列表列出，将与相关部门的技术团队最终确定； （2）不包括废物排放，占巴西总排放量的4％（0.1 B TCO2）。来源：seeg; （3）包括SAF，生物甲烷，绿色柴油等解决方案
，技术领域有望在2025年推动Bursa的增长
可再生能源和技术领域被固定在推动马来西亚伯尔萨（Bursa Malaysia）的未来一年增长，政府政策，全球可持续性趋势以及公司承诺推动了行业的前进。根据婆罗洲邮报的采访，包括太阳能和风能在内的可再生能源部门在2025年有望扩张，因为马来西亚增加了其可再生能源容量。这是政府的国家能源过渡路线图（NETR）。以及全球可持续性趋势和公司对减少碳足迹的承诺，将使参与太阳能，电动汽车（EV）基础设施和绿色技术的公司有益。“在持续的数字化转型的驱动下，技术领域也将大幅增长。”
DC繁荣在2025年升级并继续受益几个部门
随着2024年的趋势，最有望在2025年蓬勃发展的部门之一将是建筑部门，因为其目前的私营部门驱动了升级，继续保持其增长势头。这种增长势头在很大程度上源于正在进行的数据中心（DC）繁荣，因为全球大型科技公司继续参与当前的生成人工智能（AL）Rush。根据Kenanga Research的说法，即使在2024年大大跳跃之后，全球大型科技公司的资本支出预计将继续增加，因为他们急于保持竞争。这种观点得到了科技巨头（例如Byte Dance）的声明，他们公开表示打算将马来西亚成为Al Hub，并具有额外的投资潜力，即Bilhon RM10 Bilhon，同时还将供应链投资带来了另外10亿令吉的供应链投资。“像Keppel这样的现有DC播放器也在最近的收益电话中说，这是