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Fidelity®农业生产力基金
全球股票在截至2024年11月30日的六个月中上涨了10.68％。尽管持续存在地缘政治风险，但某些地区的通货膨胀速度以及向全球货币宽松的转变却促成了有利的背景，弹性的经济增长和通货膨胀速度放缓。 较低的政策利率开始成立，因为美国美联储，英格兰银行，欧洲中央银行和加拿大银行最近几个月降低了利率。 在该指数中，除11个部门中的一个外，所有这些部门都在财务（+18％）和消费者酌情（+16％）的领导下，这是前者在美国大选之后的飙升，这是对缓解金融监管的期望。 在其他地方对利率敏感的房地产降低借贷成本的潜力约为15％，而信息技术（+14％）和通信服务（+11％）继续从人工智能的潜力中受益。 工业（+10％）通过努力加强能源和通信基础设施以及国防能力而取消了。 相反，在全球需求的前景中，材料（-2％）被拒之门外。 按指数内的区域按区域，结果混合。 美国（+16％），加拿大（+15％）和亚太前日日本（+11％）获得了两位数的增长。 相比之下，欧洲前英国（-4％）最多落后于该指数，其次是日本和英国（每个+2％）和新兴市场（+5％）。弹性的经济增长和通货膨胀速度放缓。较低的政策利率开始成立，因为美国美联储，英格兰银行，欧洲中央银行和加拿大银行最近几个月降低了利率。在该指数中，除11个部门中的一个外，所有这些部门都在财务（+18％）和消费者酌情（+16％）的领导下，这是前者在美国大选之后的飙升，这是对缓解金融监管的期望。在其他地方对利率敏感的房地产降低借贷成本的潜力约为15％，而信息技术（+14％）和通信服务（+11％）继续从人工智能的潜力中受益。工业（+10％）通过努力加强能源和通信基础设施以及国防能力而取消了。相反，在全球需求的前景中，材料（-2％）被拒之门外。按指数内的区域按区域，结果混合。 美国（+16％），加拿大（+15％）和亚太前日日本（+11％）获得了两位数的增长。 相比之下，欧洲前英国（-4％）最多落后于该指数，其次是日本和英国（每个+2％）和新兴市场（+5％）。按指数内的区域按区域，结果混合。美国（+16％），加拿大（+15％）和亚太前日日本（+11％）获得了两位数的增长。相比之下，欧洲前英国（-4％）最多落后于该指数，其次是日本和英国（每个+2％）和新兴市场（+5％）。
AI驱动的虚拟现实对远程工作生产力和员工的影响
摘要纵火被定义为对财产的故意和恶意燃烧，其中包含三个主要要素，其中包括燃烧财产，燃烧是燃烧的起源，燃烧的目的是开始破坏财产。存在一个误解，即指纹和血液证据在暴露于极高的温度时无法检索，因此在大多数情况下，肇事者在犯罪现场燃烧火灾以掩盖犯罪。这些文献谈到了可用于从犯罪现场有效检索指纹和血液证据的方法，主要是使用SPR和乳胶提升方法。红外（780nm至1 mm）的摄影也可以用来捕获血液证据，因为血液在暴露于较高温度时会氧化。spr-小颗粒试剂是一种有效的指纹开发方法，可用于从潮湿的非孔表面收集指纹。Liquid latex is a material used to produce forms and moulded areas in handmade articles, latex clothing etc.., It exists in liquid form and on drying it turns out to be an elastic film which can easily pulled from a surface hence it is used as a method of preservation of dermal ridge evidence and also to retrieve DNA from the blood in the arson crime scene Keywords: Arson, fingerprints, blood, DNA, small particle reagent, Reflected红外摄影纵火纵火正在为任何财产开火，包括车辆，建筑物，贵重物品等，以获取保险设施等福利。纵火不包括由自然环境引起的火灾或偶然造成的火灾，应该有适当的动机被视为纵火。燃料，热量和氧气在无人居住的链反应中聚集在一起时，火是由此产生的化学反应1。如果缺少三个要素之一，大火将停止燃烧。所有这三个元素都是相互依存的，三角形缺失的任何元素都会破坏链条。必须加热液体燃料，直到它们变成蒸气才能燃烧为止。只有气体才能燃烧固体燃料。燃料通过热量化学分解为其组件气体形式。热解是此分解过程的术语。在火中传递热能的三种主要方式是辐射，对流和传导1
全球经济未来：2030 年的生产力 - 出版物
国际货币基金组织 (IMF) 估计，自 2008-2009 年全球金融危机 (GFC) 以来，全球经济增长放缓的一半以上可以归因于生产率放缓。5 从全球来看，全要素生产率 (TFP) 的增长——衡量经济投入结合效率的指标，反映了效率、创新和组织变革等驱动因素——已从 21 世纪初的年均 1.6% 放缓至后全球金融危机时期的 0.6%（见图 1）。在发达经济体，TFP 增长率在此期间减半至 0.4%，而新兴市场和中低收入经济体的放缓幅度更大，平均 TFP 增长率从 21 世纪初的 2% 以上下降到 2008 年后的 0.6%，自 2020 年以来，低收入经济体的 TFP 增长率接近 0%。6
雇主如何提高生产力并改变生活
为什么要优先考虑员工健康？投资员工健康可以大幅提高经济回报。研究表明，提高员工健康和福祉可以为全球创造高达 11.7 万亿美元的经济价值。优先考虑健康的组织通常会显著提高生产力、减少缺勤率、降低医疗成本并提高员工敬业度和保留率。他们更有能力适应对工作场所健康和安全标准的日益增加的监管压力，并承受投资者和公众对组织如何满足环境、社会和治理标准的更多关注。此外，更健康的劳动力队伍更具韧性和适应性，更有能力应对快速变化的世界带来的不确定性和挑战。
解雇销售人员：劳动生产力，互补投入调整及其气候政策的影响
气候变化和极端天气事件是一个全球问题，但尤其影响贫困国家。对农业的影响进行了充分的研究，但是我们对非农业公司如何应对天气冲击和气候变化的了解较少。i将来自撒哈拉以南非洲和南亚地区的公司级信息与高分辨率天气数据相结合，以研究贫困国家的非农业公司在短期内如何应对天气冲击。我表明，天气冲击主要通过降低劳动力生产率来影响这些公司，并且公司在互补的投入中缩减了支出，例如租用的机械，租用的空间和非生产人员，以响应。这进一步降低了有效的劳动生产率。为了评估一般平衡和政策含义，我开发并估计了一个结构模型，其中包含这些输入调整。i将模型与机器学习估计值相结合，对气候变化对纪律气候变化的影响反事实的影响。我表明，考虑互补的投入调整使得（i）受益于大型公司的政策以及（ii）允许公司适应气候变化更有效地减少气候变化造成福利损失的政策。
人工智能与公司层面的生产力
人工智能 (AI) 通常被视为下一代通用技术，可在众多工业领域快速、深入和深远地应用。新型通用技术的主要特征是能够实现可能提高生产率的新生产方式。然而，到目前为止，只有极少数研究调查了人工智能在企业层面对生产力的可能影响；大概是因为缺乏数据。我们利用企业采用人工智能技术的独特调查数据，并使用德国企业样本估计其生产力效应。我们同时使用横截面数据集和面板数据库。为了解决人工智能采用的潜在内生性，我们还实施了 IV 方法。我们发现人工智能的使用对企业生产力产生了积极而显著的影响。这一发现适用于人工智能使用的不同衡量标准，即人工智能采用的指标变量，以及公司在其业务流程中使用人工智能方法的强度。
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
人工智能对生产力的宏观经济影响：一项调查的估计
9 受教育程度的类别中，“初中及小学毕业”与“高中毕业”合并，列为“高中毕业及以下”。硕士和博士学位单独调查，但合并为“研究生院”。10 调查中，工作年收入分为“50万日元以下”到“2000万日元以上”18个类别，但为了避免复杂化，年收入汇总为三类。11 通过对12个类别的中位数进行对数变换，将每周工作时间作为控制变量。12 Eloundou等人（2024）通过不同的方法表明，收入较高的人更多地接触大型语言模型。
生成式人工智能如何提高各地的生产力？地方政策的作用
经合组织特伦托地方发展中心是经合组织创业、中小企业、地区和城市中心不可或缺的一部分。特伦托中心致力于“从数据到实践”，提供战略建议和能力建设，以加强地方政策的实施。特伦托中心以其空间生产力实验室的精细分析为基础，利用特伦托和其他社区作为“生活实验室”，20 多年来一直在开发创新而有效的地方发展方法。www.trento.oecd.org
Groq & Hunch：利用人工智能为更具创造力和生产力的业务团队提供支持
例如，公司拥有大量有关其客户和用例的各种内容信息，这些信息分布在多个平台上。当当今的产品团队需要设计下一组功能或产品时，几乎不可能将所有分散的数据集中到一个地方，以便使用、分析并转化为可操作的产品简介、项目计划、营销内容等。使用 AI 可以做到这一点，但前提是这些团队能够轻松地规划工作流程并选择合适的 LLM。