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深度学习算法预测中欧国家的失业率
CNN（卷积神经网络）算法通常用于分类和深度学习图像处理（Zhang等，2018）。该神经元网络的核心由包含一组过滤器的卷积层表示，用作输出的张量（Lecun等，1998）。使用CNN算法进行失业率预测，并在NHOSE等人中获得中等结果。（2023）。尽管CNN算法的改进版本也已被证明对预测有效，但在本文中，使用了基本模型。CNN算法的更新版本是CNN – LSTM模型，其中卷积层之后是LSTM网络，为Ou-Yang等人的汽车销售预测提供了良好的预测性能。（2022）。同样，CNN和LSTM合并模型也用于房价预测（GE，2019年）。
2011-2021年中欧国家光伏太阳能发展回顾
摘要：根据国际可再生能源机构在阿布扎比举办的第五届国际离网可再生能源会议于 2022 年收集的数据，全球能源需求对大约 7.85 亿面临能源贫困的人们产生了负面影响。长期能源可持续性解决方案应在规划能源结构时考虑离网解决方案，并在偏远地区和已经城市化的地区都应将其视为临时措施。这些措施需要综合规划并与当地配电网络合作。本评论介绍了中欧国家光伏装置的发展情况。40 多年来，该地区一直属于不同的政权，并在不同的日期加入了欧盟。因此，即使基于欧盟在 2020 年提出的绿色协议，能源政策的发展以及文化和社会期望也有所不同。结果证明，即使采取了各种政策措施，也只有一套支持利益相关者的国家规则和财政激励措施才能提供最强大的推动力。需要注意的是，光伏的推进往往并不依赖于气候条件，而更多地取决于各国采取的激励措施水平，以及欧盟层面采取的一般政策措施。