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摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
研发对发展中国家知识密集型部门的投资以及东道国政治不确定性的作用研发对发展中国家知识密集型部门的投资以及东道国政治不确定性的作用
跨国企业（MNE）持续导航以政治不确定性为特征。然而，目前尚不清楚这种不确定性如何影响跨国公司海外研发（R＆D）投资的位置和部门传播。这项研究深入研究了政治不确定性对知识密集型部门的研发投资的影响，尤其是在发展中国家中，从而增强了我们对上下文变化的理解。使用MNE Greenfield R＆D全球投资项目的独特数据集在2003 - 2019年期间，我们表明政治不确定性会对研发行为投资产生负面影响。此外，我们探索部门和东道国特定于位置的边界条件，这些边界条件适应这种关系并为我们的假设提供支持。我们的调查结果表明，与发达国家相比，发展中国家的MNE研发投资在发展中国家（SBS）和知识密集型商业服务（KIBS）部门不太容易受到政治上的影响。我们的结果要求跨国公司的经理和政策制定者对投资国的政治发展的更多关注。
最终使用部门的智能电气化
鉴于与网格相关的分布式能源的增加，分配系统的创新操作以及利用需求侧灵活性可以通过推迟对电网增强的投资来节省大量。目前的分析表明，对于为12000户家庭（25000个用户）提供的网格，分布式能源的渗透率很高（20％的家庭拥有EV；超过50％的使用热泵； 25％的使用PV安装），对网格增强的投资需求约为1,330万美元（1200万（EUR））可能会延迟。这代表节省的能源账单约8.3美元/兆瓦小时（MWH）（7.5欧元/MWH），如果应通过账单税偿还电网投资，假设网格寿命为40年，而资本回收率为5.8％（加权平均资本成本为4％）。
2024年国家能源和水服务监管机构向欧洲电力和天然气部门的欧盟委员会报告
本报告是由能源和水服务监管机构（REWS）根据2019年6月5日第59.1（eu）2019/944年6月5日在2019年6月5日关于内部电力市场的共同规则（指令（EU）2019/944）和第41.1（E）的2009年第2009条/第2009条/第2009条/第2009条的指令的规则的规则，根据2019年6月5日的2019/944年第59.1（eu）规定的规则准备了本报告。天然气内部市场的共同规则（指令2009/73/EC）。该报告在适用的情况下遵循2020年3月2日发布的欧洲能源监管机构（CEER）建议的报告结构。该报告描述了电力和天然气市场，能源基础设施，供应安全性，相关立法以及监管机构在可再生能源和消费者保护方面执行的任务的最新发展。本报告中提供的分析和统计数据基本上与2023年有关。
绘制乌克兰重点行业和竞争力的人工智能应用地图
更具体地说，规划乌克兰优先领域人工智能的使用情况对于抓住经济繁荣、社会效益和可持续发展的新机遇至关重要。了解人工智能技术的应用领域和方式有助于确定投资的关键领域，发现市场或研究方面的空白，并促进有针对性的发展努力。这一战略方针不仅对于推动优先领域发展至关重要，而且对于乌克兰和欧洲在全球舞台上的整体竞争力和技术主权也至关重要。此外，它还可以为国家重建资金的划拨提供参考，从而为未来的工业发展制定更有针对性和更协调的方针，从而提高乌克兰的竞争力，使其全面迅速地融入欧洲经济。
脱碳难以浸泡的领域
• Higher costs of renewable-based fuels compared to conventional alternatives • High cost and low technology readiness level of bioplastics • Access to sufficient volumes of low-cost renewable electricity • A dependable supply of green hydrogen and associated infrastructure • Geographical location for hydrogen production and storage facilities • Cost-effective sourcing of sustainable carbon
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词