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研究表明，艺术和文化产业为德克萨斯州经济创造了 61 亿美元的收入......https://www.prnewswire.com/news-releases/arts-and-culture-industry-ge...
艺术状况报告显示，艺术对德克萨斯州至关重要，因为它可以推动经济发展、提高学业成功率、改善健康和福祉
建议引用：Dang, Hai-Anh H.；Giang, Long T. (2020) : 将越南新冠疫情成功转化为经济复苏：以就业为中心的印度经济分析
摘要 COVID-19 疫情导致全球许多国家收入和就业损失。然而，几乎没有任何关于较贫穷国家家庭财务状况和未来经济预期的正式研究。为了填补这一空白，我们在越南解除封锁措施后立即实施并分析了一项基于网络的快速评估调查。越南是一个中低收入国家，因其成功抗击疫情而受到广泛认可。我们发现，有工作与更好的财务状况、更多的收入和储蓄以及对经济复原力的更乐观态度有着强烈的正相关关系。进一步将就业细分为不同类型的工作，例如自营职业和具有永久和短期合同的工作，我们发现那些拥有永久工作合同的人与更好的评估和更少的工作担忧更密切相关。身体健康、受教育程度较高的人对当前和未来的财务状况也有更积极的评价。这些发现与疫情后的经济政策有关，尤其是与发展中国家背景下的劳动力市场有关。
摘要：农业为大量人民的社会经济发展，粮食安全和就业机会做出了重大贡献。
摘要：农业在全球范围内为许多人提供了重大贡献，为社会经济发展，粮食安全和就业机会。因此，本文的目的是探索对精确农业模型中当前趋势的系统评价，以解决使用适当的标准技术应对粮食不安全挑战。结果表明，精确农业在解决粮食不安全挑战，最大程度地减少农业投入浪费并促进有利可图的农业方面的潜力。这种农业模式以创新技术收集数据，分析并做出关键预测为基础，从而为复杂的农业挑战提供了持久的解决方案。根据联合国的说法，到2050年，世界人口的大约2/3将生活在城市地区。本报告表明，有必要将新兴的技术创新纳入农业，以增加粮食生产并确保粮食供应。机器人和D Rones是创新技术，具有改变农业景观的潜力，尤其是在发展中国家。因此，自动机，AI和预测工具的应用应对现实农业挑战，正处于世界发展中的新生阶段。财务限制，缺乏技术知识和缺乏政府支持仍然是影响发展中国家精确农业的主要挑战。最后，采用农民的精确农业模式将有助于害虫检测，并预测产量有利的农作物，以应对当前的粮食不安全挑战，尤其是在发展中国家。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i12.30许可证：cc-by-4.0开放访问政策：Jasem发表的所有文章都是开放式访问的文章，并且可以免费下载，复制，重新分配，redistribute，rebost，reotost，翻译，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2024。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。引用本文为：Alamu，S。A.（2024）。对精确农业模型中当前趋势的系统审查，以应对粮食不安全挑战。J. Appl。SCI。 环境。 管理。 28（12）4181-4192日期：收到：2024年9月18日；修订：2024年10月20日；接受：2024年11月5日；发表：2024年11月30日关键字：精确农业，AI驱动的农业，粮食不安全感，有利可图的农业，发展中国家，精确的农业模型的开发协助技术创新，有助于改变曾在农业景观中改变预先存在的范式（Cui etal。2022al。 精确农业也被称为特定地点的农业（SSA），卫星农业（SF），精密农业（PF）和智能农业（SMF）（Gokool等，2023）。 这种农业模型利用数字技术（例如信息技术（IT），全球定位系统（GPS），遥感（RS），数据分析（DA）和机器学习来提高农场生产力，粮食安全和，SCI。环境。管理。28（12）4181-4192日期：收到：2024年9月18日；修订：2024年10月20日；接受：2024年11月5日；发表：2024年11月30日关键字：精确农业，AI驱动的农业，粮食不安全感，有利可图的农业，发展中国家，精确的农业模型的开发协助技术创新，有助于改变曾在农业景观中改变预先存在的范式（Cui etal。2022al。精确农业也被称为特定地点的农业（SSA），卫星农业（SF），精密农业（PF）和智能农业（SMF）（Gokool等，2023）。这种农业模型利用数字技术（例如信息技术（IT），全球定位系统（GPS），遥感（RS），数据分析（DA）和机器学习来提高农场生产力，粮食安全和
美国商务部 (DOC)、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 2025 财年 CHIPS AI/AE 用于快速、行业知情的可持续半导体材料和工艺 (CARISSMA) 竞争资助通知机会 (NOFO) 2025-NIST-CHIPS-AIAE-Sustainability-01 根据资金情况，此 NOFO 寻求以行业为导向、以大学为基础的人工智能驱动的自主实验 (AI/AE) 合作的申请，包括研究和开发、教育和劳动力发展以及与可持续半导体材料和工艺相关的相关活动。如果成功，根据此 NOFO 颁发的奖项将支持下一代国内半导体制造的长期可行性，加速材料和工艺的发现、设计、合成和采用，以及培养满足行业技术、经济和可持续发展目标所需的新研究人员。公告类型：初始。
美国商务部 (DOC)、国家标准与技术研究所 (NIST) 2025 财年 CHIPS AI/AE 快速、行业知情的可持续半导体材料和工艺 (CARISSMA) 竞赛资助机会通知 (NOFO) 2025-NIST-CHIPS-AIAE-Sustainability-01 根据资金情况，此 NOFO 寻求行业知情、以大学为基础的人工智能驱动的自主实验 (AI/AE) 合作的申请，包括研究和开发、教育和劳动力发展以及与可持续半导体材料和工艺相关的相关活动。如果成功，根据此 NOFO 颁发的奖项将支持下一代国内半导体制造的长期可行性，加速材料和工艺的发现、设计、合成和采用，以及培养满足行业技术、经济和可持续发展目标所需的新研究人员。公告类型：初始。
- 富有的文章：第5页 - 一种以行业为中心的研究生教育方法
随着人工智能和机器学习的兴起，统计学习和患者护理之间的界面越来越明显。在Jedlicka实验室中，我们专注于该界面，因为它与骨髓骨髓浓缩液（BMAC）的临床潜力有关，这是一种自体性生物，抗炎药物和干细胞的丰富能力，在软骨缺陷和变性条件下，以其丰富的生长因子，抗炎药物和干细胞的含量为例。使用微阵列分析和机器学习，我们的目标是通过构建一个蛋白质组学数据库来表征患者衍生的BMAC样本，并与患者人口统计信息一起使用。这项工作可以指导医生导航可用的治疗方案，以优化患者护理。
自行车行业为何迎来新一轮并购交易
正如我们所讨论的，疫情期间，供应无法跟上需求，这主要是由于供应链不灵活且存在缺陷。为了应对这种情况，自行车经销商不得不通过多个品牌订购更多产品，以确保产品水平达到最高。而产品不足的品牌也向供应商采取了同样的措施。结果是大量累积订单迅速超过了原始需求。更重要的是，随着供应链恢复正常，市场被淹没，库存过剩。现在，库存高企，总计 6-12 个月的销售额，在某些情况下甚至达到 18 个月的销售额，成为了新的问题。随着利率高企，品牌资金紧张，从 2022 年底开始，20%-40% 的大幅折扣变得很常见，不仅侵蚀了利润率，还侵蚀了整体市场价值，欧洲市场价值下降了 19%。
技术组合选择的混合定量-定性方法：以伊朗航天工业为例
摘要：众所周知，航天工业是许多世界经济体的经济驱动力。在伊朗，卫星技术知识的获取是该国近年来科技指标的成就之一，但伊朗忽视了对该行业进行最佳投资的地位和重要性。最佳技术组合是可以弥补这一差距并帮助决策者做出更好决策的工具之一。本文采用定量和定性混合方法，在两个短期和中期确定伊朗航天工业的最佳技术组合，包括其目标、属性和挑战。我们制定了一个具有以下多目标函数的技术组合选择模型：最大化使用不同技术的收益，包括短期和中期组合，最大化所有技术的技术就绪水平 (TRL) 的总和，最大化技术的获取速度，并最小化每个组合中技术的获取风险。在提出的模型中，每种技术的可用性、获取成本和复杂性都得到了细致的考虑。此外，还使用目标规划方法来整合目标函数。本文的另一个新颖之处在于制定了两个不同时期的投资组合，其中它们相应的投入和产出相互影响。这项研究可以极大地帮助指导该国对航天工业的投资、空间生态系统导向、促进太空企业的创建、促进经济增长，并为改善该领域的相关政策提供指导。此外，这项研究可以为其他发展中国家的航天工业提供启发。
可持续性再商业化：在循环经济转型中以消费者和商业为中心
在需求方面，我们必须消除人们参与循环经济的障碍，使其成为一种更便捷、更诱人的体验。随着消费者对产品租赁或数字回购等服务的需求不断增加，无缝体验将使企业能够满足这种需求并扩大规模。我们最近进行的一份报告表明，消费者对二手货的需求很大，尤其是在时尚行业。疫情加上高通胀，迫使精打细算的消费者改变了购买偏好，导致二手货需求大幅增加。根据 Visa 的数据
以拜登-哈里斯小企业为基础...
经济顾问委员会的分析显示，商业申请数量的增长与其他几个指标一致，这些指标表明企业成立、创业和经济活动的步伐持续加快。自拜登-哈里斯政府上台以来，高倾向商业申请的月均流量一直处于历史高位。与 2004 年（该系列开始之时）至 2021 年 1 月之间的平均月申请流量相比，这大约增长了 35%。这一增长与私营企业设立的年均高增长速度相吻合，表明这些趋势不能简单地用典型的商业周期模式来解释。而且，这与商业申请作为企业成立的领先指标相一致，并证实了最近商业申请的激增与强劲的企业成立相吻合。
让企业为人工智能做好数据准备
数据准备是释放当前一代 AI 威力的最大障碍之一。数据准备的主要挑战是什么？从各种接触点收集和标记数据。如今，每家企业都在扩大其地理覆盖范围和客户群。因此，他们正在处理大量数据点，涵盖员工、运营、交易、客户信息等。除了清理这些数据（这本身就是一项繁重的任务）之外，我们还需要确保数据被标记为适当的用途、机密性和隐私考虑因素，以便在训练或利用您的 AI 应用程序时遵守公平和信任的监管和企业规则。逐案执行此操作是一项极其昂贵且资源密集型的任务。