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巴拿马卫星标记棱皮龟的运动行为对叶绿素、初级生产力、温度和涡动能的响应
摘要：棱皮龟 Dermochelys coriacea 是全球濒危物种。本研究追踪了 30 只在加勒比海巴拿马繁殖地（博卡斯德尔托罗 San San Pond Sak 保护区）被标记的北大西洋种群个体，追踪时间长达 3 年。我们使用卫星遥测技术研究了海龟在迁徙和觅食行为状态之间切换的可能性，这些行为状态与环境变量有关。我们绘制了这些海龟的广泛迁徙路线，并使用遥感数据（包括叶绿素、生产力和海面温度 (SST)）对其进行了分析，以评估这些数据如何影响它们的迁徙和觅食行为。我们还考虑了海洋过程，即与海龟迁徙路径相吻合的中尺度涡流，以了解它们的行为反应。我们的观察表明，虽然一些海龟进行了大规模迁徙，迁徙到东北和西北大西洋的高利用率地区，但大多数海龟仍留在墨西哥湾边界内。该研究有效地区分了迁徙和摄食行为，指出摄食活动与叶绿素浓度之间存在明显的正相关关系，而生产力只起到了边际作用，并且没有发现对 SST 和中尺度涡流的影响。这项研究促进了对北大西洋棱皮龟迁徙的了解，强调了综合、多学科海洋保护工作的重要性。要了解气候变暖对迁徙路径和食物来源可用性的影响，就需要采取一种整体方法，涵盖物理海洋学的变化、营养动态以及从浮游生物到更高营养级的相互作用。此外，由于棱皮龟穿越不同的国际领土，该研究强调需要合作收集数据以有效保护它们。关键词：San San Pond Sak · 隐马尔可夫模型 · 龟迁徙 · 觅食 · 高使用率区域 · 墨西哥湾 · Dermochelys coriacea
评估人工智能研究对行业生产力的影响
在数字时代，人工智能 (AI) 对全球工业和经济格局的变革潜力是前所未有的，因此探索 AI 对生产力的影响至关重要且及时。本研究利用动态定性比较分析 (QCA) 来解读 AI 研究对行业生产力的复杂影响，利用来自欧盟 KLEMS 数据库的综合数据集和 30 个国家的人均 AI 研究出版物数量。我们的开创性方法揭示了催化生产力提高的协同配置，为 AI 不断发展的作用提供了动态视角。我们强调贸易开放、AI 资本存量、劳动力成本、技术进步和 AI 研究在推动生产力增长方面的战略重要性。本研究强调国际贸易、技术转让和创新作为提高生产力的基础的重要性，揭示了通过独特因素组合实现高生产力的不同途径，包括 AI 研究强度日益增加的重要性。通过全面了解人工智能对生产力提高的影响，本研究为政策制定者和行业利益相关者提供了重要见解，倡导利用人工智能实现经济和运营卓越的战略。通过阐明人工智能研究、技术创新和生产力提高之间的动态相互作用，本研究使用一种新颖的方法，将定量精度与定性洞察相结合，极大地丰富了有关人工智能在促进工业生产力增长方面的作用的论述，以指导人工智能驱动的经济格局中未来的战略举措。
关于生产力和平等的讨论文件 - ...
我们的讨论文件没有提出新的问题或证据，新南威尔士州政府也没有对 PEC 的建议采取任何立场；本讨论文件旨在告知新南威尔士州政府的立场。讨论文件参考了 PEC 的最终报告，并就 PEC 的建议提出了关键问题，以帮助制定新南威尔士州政府的回应和实施计划。在考虑您的反馈时，我们建议阅读 PEC 的最终报告和我们的讨论文件。我们计划在 2025 年中期发布新南威尔士州政府的回应，包括一项实施计划，其中将考虑 PEC 提出的实施计划。利益相关者将继续参与新南威尔士州政府回应的后续实施。
人工智能会把我们从生产力中拯救出来吗？
免责声明：本文表达的任何观点和结论均为作者的观点，不代表美国人口普查局的观点。所有结果均经过审查，以确保不会泄露任何机密信息。人口普查局的披露审查委员会和披露避免官员已审查此数据产品是否存在未经授权披露机密信息的情况，并已批准适用于此版本的披露避免做法。（DRB 批准号 CBDRB-FY20-095、CBDBRB-FY20-331、CBDBRB-FY21-041 和 CBDRB-FY22-074）。
人力资本、生产力和包容性
• 需要大幅增加对人的投资：在传播就业和创业机会的社会契约相关机构；可支配收入；物质必需品的可用性和可负担性；经济和社会保障；环境安全 • = 家庭生活水平的 5 个关键维度
提高小型企业员工生产力的激励策略
这篇论文由 ScholarWorks 的 Walden 论文和博士研究系列免费提供给您，供您开放访问。它已被 ScholarWorks 的授权管理员接受并收录在 Walden 论文和博士研究中。如需更多信息，请联系 ScholarWorks@waldenu.edu。
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
2024年施政报告：政策附录-4.因地制宜发展优质新生产力
在国家“十四五”规划的支持下，香港正努力成为国际创新科技中心。2022年底，我们发表了《香港创科发展蓝图》。今年，我们成立了新型工业化发展办公室，以产业为导向，重点发展香港具有国际优势的产业，例如生命健康科技、人工智能和数据科学，以及先进制造业和新能源技术。同样，我们去年推出了100亿港元的“产学研一加计划”，推动大学研发成果的转化和商业化。我们今年还推出了100亿港元的“新型工业化加速计划”，支持具有战略意义的行业在香港设立智能生产设施。我们也努力发展新能源产业，今年6月发布了《香港氢能发展战略》，营造有利于发展氢能的环境。
重新发明生产力以引导变化
，我们为当年的收入提供了650亿美元的收入，占当地货币增长2％，同时继续以四季度滚动的市场份额，这是我们最接近的全球公开交易竞争对手的篮子，这是我们计算市场份额的方式。我们将调整后的运营利润率提高了10个基点，并传递了调整后的EPS增长2％，同时继续对我们的业务进行大量投资，并以66亿美元的战略收购，12亿美元的研究和开发和12亿美元的学习和发展投资。
利用混合人工智能的力量释放组织生产力
集成云、边缘和安全连接环境的管理层。这可自动执行资源分配、任务分配和数据同步。它根据所需的模型、网络功能和跨层性能指标，实时做出在边缘或云层计算的决策。编排器根据设备类型和工作负载需求动态分配任务，选择轻量级物联网设备进行常规监控，并优先考虑 AI PC、工作站或云的更复杂任务。通过动态管理资源和保持数据一致性，编排可优化系统性能并确保合规性。这种自动化通过减少延迟、防止资源瓶颈和实现更高效的决策来提高生产力。